- •Воронежский государственный технический университет
- •Утверждено Редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия
- •Введение
- •2. Классификация видов моделирования систем
- •3. Основные математические методы моделирования информационных процессов и систем
- •3.1. Виды математических моделей
- •3.2. Структурные математические модели
- •3.3. Функциональные математические модели
- •3.3.1. Непрерывно-детерминированные модели
- •3.3.2. Непрерывно-стохастические модели
- •3.3.2.1. Анализ работы разомкнутых смо
- •3.3.2.2. Замкнутые смо
- •3.4. Моделирование дискретных систем
- •3.4.1. Конечные автоматы
- •3.4.2. Дискретно-детерминированные модели
- •3.4.3. Вероятностные автоматы
- •3.5. Сетевые модели. Сети Петри (n-схемы)
- •4. Имитационное моделирование информационных процессов
- •4.1. Организация статистического моделирования
- •4.2Моделирование случайной величины с заданным законом распределения
- •4.3 Моделирование равномерно распределенных на отрезке [a,b] случайных чисел
- •4.4. Моделирование показательно распределенных св
- •4.5. Моделирование нормально распределенных случайных чисел
- •4.6. Проверка качества случайных чисел по критерию
- •4.7. Точность статистических оценок
- •4.8. Аппроксимация результатов моделирования
- •5. Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем
- •5.1. Методика разработки и машинной реализации моделей систем
- •5.2. Построение концептуальных моделей систем и их формализация
- •5.3. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •6. Планирование имитационных моделй с экспериментами
- •6.1. Полный факторный эксперимент
- •6.2. Дробные реплики
- •6.3. Общая схема планирования эксперимента
- •6.3.1. "Крутое восхождение"
- •6.3.2. Этапы планирования эксперимента
- •6.4. Стратегическое планирование
- •6.5. Тактическое планирование
- •7. Оценка точности и достоверности результатов моделирования
- •7.1. Общие положения
- •7.2. Регрессионный анализ
- •7.3. Корреляционный анализ
- •7.4. Экспертные оценки
- •8. Инструментальные средства моделирования систем
- •8.1. Архитектура языков имитационного моделирования
- •8.2. Задание времени в машинной модели
- •8.3. Сравнительный анализ языков моделирования
- •8.4. Примеры прикладных пакетов моделирования и языков моделирования
- •9. Правила построения моделирующих алгоритмов и способы реализации моделей
- •10. Сетевые модели вычислительных систем
- •10.1. Определение: Сеть Петри
- •Объекты, образующие сеть Петри
- •2Расширенная входная Расширенная выходная
- •10.2. Маркировка сети Петри.
- •10.3. Пространство состояний сети Петри
- •10.4. Моделирование параллельных процессов.
- •10.5. Моделирование процессора с конвейерной обработкой
- •10.6. Кратные функциональные блоки компьютера
- •10.7. Сети Петри и программирование
- •10.8. Взаимно исключающие параллельные процессы
- •10.9. Анализ сетей Петри
- •10.10. Дерево достижимости сети Петри
- •В позицию может входить и выходить только одна дуга
- •11. Система имитационного моделирования gpss/pc
- •11.1. Назначение и основные возможности системы
- •11. 2. Состав системы моделирования gpss/pc
- •11.3. Структура операторов языка gpss/pc
- •11.4. Команды среды gpss/pc
- •11.5. Основные операторы языка gpss/pc
- •11.5.1. Начало gpss-модели
- •11.5.2. Комментарии в gpss/pc
- •11.5.3. Имитация потоков событий. Транзакты
- •11.5.4. Имитация типовых узлов смо
- •11.6. Информация о ходе моделирования
- •11.6.1. Окно данных
- •11.6.2. Окно блоков
- •11.6.3. Окно устройств
- •11.6.4. Окно многоканальных устройств
- •11.7. Информация о результатах моделирования
- •11.7.1. Файл результатов моделирования
- •11.7.2. Содержание результатов моделирования
- •11.9. Управление движением транзактов
- •11.10. Дополнительные средства сбора информации о модели
- •11.11. Стандартные числовые атрибуты
- •11.12. Выбор направления движения транзактов с использованием сча
- •11.13. Датчики случайных чисел в gpss/pc
- •11.14. Функции в gpss/pc
- •11.14.1. Дискретные функции
- •11.14.2. Непрерывные функции
- •11.15. Переменные в gpss/pc
- •11.16. Организация циклов
- •11.17. Логические переключатели
- •11.18. Управление движением транзактов в зависимости от состояния элементов модели
- •11.19. Моделирование согласованных процессов на gpss-pc
- •11.19.1. Создание ансамблей транзактов
- •11.19.2. Накопление нескольких транзактов для последующей обработки
- •11.19.3. Объединение нескольких транзактов в один
- •11.19.4. Синхронизация движения транзактов в модели
- •11.20. Время пребывания транзакта в модели
- •11.21. Сбор данных о распределении значений характеристик модели. Таблицы
- •11.22. Изменение имени файла результатов моделирования
- •11.23. Приведение модели к исходному состоянию
- •11.24. Многократное выполнение моделирования
- •11.25. Моделирование нескольких вариантов системы в одной gpss-модели
- •11.26. Время моделирования
- •3 94026 Воронеж, Московский просп., 14
11.13. Датчики случайных чисел в gpss/pc
В GPSS/PC, как и в других языках программирования, имеется возможность получения случайных чисел. Обращение к датчику (генератору) случайных равномерно распределенных чисел выполняется следующим образом: RNj, где j - номер датчика случайных чисел (от 1 до 999). Использование в одной модели датчиков с разными номерами позволяет обеспечить независимость моделируемых случайных явлений.
Если ссылка на датчик случайных чисел указана в описании функции GPSS-модели (примеры см. в разделе 2.14), то датчик генерирует СРРЧ из диапазона от 0 до 1. Если датчик используется в качестве аргумента любого другого оператора GPSS-модели, то генерируется случайное целое число из диапазона от 0 до 999 (числа распределены по равномерному закону, т.е. появление любого целого числа от 0 до 999 равновероятно).
Обычно датчики случайных чисел используются в описаниях функций и переменных GPSS-модели для имитации дискретных или непрерывных случайных величин.
Примечание. Величины, генерируемые датчиками случайных чисел, относятся к системным СЧА GPSS-модели.
11.14. Функции в gpss/pc
Функции в GPSS/PC (как и в других языках) предназначены для по лучения некоторой величины (значения функции), заданным образом зависящей от некоторой другой величины (аргумента функции). В GPSS/PC могут использоваться только функции одного аргумента. Важное (но не единственно возможное) назначение функций - имитация дискретных и непрерывных случайных величин (т.е. реализация в GPSS-модели механизмов метода Монте-Карло). Поэтому во многих случаях аргументом функции является СРРЧ, полученное с помощью датчика случайных чисел.
Все функции, используемые в GPSS-модели, должны быть объявлены в начале текста модели (до первого оператора GENERATE). Функции в GPSS/PC задаются перечислением пар "аргумент функции,значение функции" (таким образом, можно сказать, что функции в GPSS/PC задаются не аналитически, а таблично). Аргумент функции отделяется от соответствую щего ему значения запятой; пары “аргумент,значение” разделяются знаками "/". Объявление функции y=f(x) выполняется следующим оператором:
метка FUNCTION A,B
x1,y1/x2,y2/...../xn,yn
где метка - имя функции (символьное);
A - аргумент функции (любой СЧА);
B - обозначение, имеющее следующий вид: Dn или Cn, где D или C - обозначение типа функции (D - дискретная, C - непрерывная), n - количество пар "аргумент функции,значение функции" (x,y);
x1,y1/x2,y2/.../xn,yn - пары "аргумент функции,значение функции"; здесь y1=f(x1), y2=f(x2),...,yn=f(xn).
Примечание. Кроме дискретных и непрерывных, в GPSS/PC есть и другие виды функций, используемые значительно реже. Их описание имеется в документации по GPSS/PC.
Метка, операнды и перечень пар "аргумент,значение" обязательны. Аргументы и значения функции могут быть как целыми, так и дробными. Количество пар "аргумент,значение" не должно превышать 50. Перечень пар "аргумент,значение" должен начинаться с ПЕРВОЙ позиции.
Величины аргумента функции должны перечисляться в порядке возрастания, т.е. должно выполняться условие: x1 < x2 < x3 < ... < xn.
Обращение к функции в операнде языка GPSS/PC выполняется указанием ее имени в следующем виде: FN$имя_функции.