3. Объект моделирования – вычислительная система. Основные задачи исследования объекта, их характеристика и методы решения.

Модель – системное отображение оригинала.

Модель – это отображение оригинала: целевое, реальное или абстрактное, статическое или динамическое, ингерентное (согласованное с окружением), конечное, упрощенное, приближенное, имеющее наряду с безусловно истинным условно истинное и ложное содержание, проявляющееся и развивающееся в процессе создания и использования модели.

Объект моделирования.

Качество любой системы определяется степенью соответствия системы тем целям, для которых она создавалась (эффективностью). Необходимо иметь шкалу эффективности, то есть ее численное выражение (производительность, надежность и другие). Эти характеристики зависят от свойств объекта. Будем называть первичные свойства – параметрами, производные от параметров свойства – характеристиками.

– первичные свойства, параметры.

– производные от X свойства, характеристики (производительность, надежность и пр).

Исследование сопровождается постановкой двух задач – анализа и синтеза.

Анализ – процесс определения свойств системы (известна структура объекта, параметры элементов структуры, требуется определить характеристики).

Существует 3 этапа анализа:

1. Установление причинно-следственных связей между X и Y (построение концептуальной модели).

2. По концептуальной модели строится абстрактная модель, устанавливающая количественное соотношение между X и Y: Y = F(X). Обычно для вычислительных систем это соотношение строят эмпирически.

3. Проверка правильности абстрактной модели.

Синтез – процесс порождения структур и стратегий управления, необходимых для получения требуемых результатов.

При этом известны перечень прикладных задач, ограничение на характеристики, критерий эффективности разработки. Решается два вида задач:

1. Структурный синтез – получаем структуру объекта, стратегию управления.

2. Параметрический синтез – для определения структуры определяем значения параметров компонентов.

Задача синтеза намного сложнее задачи анализа из-за:

• Многообразие областей применения

• Многообразие структур и стратегий управления

• Любая характеристика зависит от многих параметров – отсюда многофакторность

Нас интересует временной аспект данного процесса (время работы/простоя компонентов), время получения результатов (время реализации программы), а также производительность (задач/ед.времени). Под задачами понимается некоторый класс задач (м.б. узкоспециализирован).

При выполнении любых программ большое значение имеет элемент случайности.

Поведение вычислительной системы:

1. Появление заявок на выполнение программы (вход).

2. Порождение заявок на преобразование/передачу информации.

3. Обслуживание устройствами заявок на передачу информации.

• Теория массового обслуживания (теория очередей).

Теория массового обслуживания – по марковским системам (процессам).

Методы – аналитические (теория, абстрактные модели), численные (статистическое моделирование – метод Монте-Карло), экспериментальные (организация и планирование эксперимента, а также умение использовать результаты эксперимента).

Оптимизация – метод мат.программирования.