- •Конспект лекций По дисциплине «Моделирование систем» Содержание
- •1.Системы и моделирование
- •1.1.Система как предмет моделирования
- •1.2.Модели
- •1.3.Математическое моделирование
- •2.Математические схемы моделирования систем
- •2.1.Основные подходы к построению математических моделей систем
- •2.2.Задачи теории массового обслуживания
- •2.3.Поток заявок. Время обслуживания
- •2.4.Простейшие смо и их характеристики
- •3.Этапы машинного моделирования систем
- •3.1.Построение концептуальной модели системы и ее формализация
- •3.2.Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация
- •3.3.Получение и интерпретация результатов моделирования системы
- •4.Принципы имитационного моделирования сложных систем
- •4.1.Понятие модельного времени
- •4.2.Способы имитации
- •4.3.Моделирующий алгоритм
- •5.Моделирование случайных факторов
- •5.1.Принципы моделирования случайных элементов
- •5.2.Требования к генератору случайных чисел
- •5.3.Методы построения программных датчиков бсв
- •5.4.Моделирование случайных воздействий на системы
- •6.Программные средства моделирования систем
- •6.1.Машинная реализация имитационных моделей
- •6.2.Классификация языков моделирования
- •6.3.Средства языков моделирования
- •7.Язык и система моделирования gpss
- •7.1.Транзакты
- •7.2.Списки
- •Процедура просмотра списка текущих событий:
- •7.3.Устройства
- •7.4.Многокнальные устройства (мку)
- •7.5.Логические ключи
- •7.6.Очереди и регистраторы очередей
- •7.7.Таблицы
- •7.8.Ячейки (Сохраняемые величины)
- •7.9.Матрицы
- •7.10.Функции
- •7.11.Переменные
- •8.Обработка результатов имитационного моделирования
- •8.1.Точечные оценки неизвестных параметров
- •8.2.Статистические методы обработки
- •8.3.Задачи обработки результатов моделирования
- •9.Планирование имитационных экспериментов
- •9.1.Общие принципы и задачи планирования экспериментов
- •9.2.Планирование экспериментов по исследованию систем методами дисперсионного анализа
- •10 Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •10.1 Стратегии запуска
- •10.1.1 Задание начальных условий
- •10.1.2 Процедуры отсечения
- •10.2 Определение объема имитационных экспериментов
- •9.3.Методы понижения дисперсии
- •Дополняющая выборка
- •Общие потоки случайных чисел
- •Использование априорной информации
- •Использование управляющих переменных
- •9.4.Правила остановки
- •10.Планирование экспериментов по оптимизации систем
- •10.1.Общие положения
- •10.2.Метод крутого восхождения
7.9.Матрицы
Матрицы сохраняемых величин дают возможность упорядочить сохраняемые значения в виде матриц m*n, где m - число строк, n – число столбцов матрицы. Каждая матрица должна быть перед началом моделирования определена с помощью оператора MATRIX (определить матрицу), имеющего следующий формат:
имя MATRIX A,B,C,D,E,F,G
Поле A оператора не используется и сохранено в GPSS WORD для совместимости со старыми версиями GPSS. В полях B и C указываются соответственно число строк и столбцов матрицы, задаваемые константами, причем общее число элементов, равное произведению B на C, не должно превышать 8191. Например, оператор
MYTAB MATRIX ,10,4
определяет матрицу с именем MYTAB, содержащую 10 строк и 4 столбца.
В начале моделирования элементы всех описанных матриц устанавливаются равными 0. Для установки отличных от 0 начальных значений отдельных элементов матриц используется оператор INITIAL, имеющий следующий формат:
INITIAL MX$ имя (a,b),значение
INITIAL MXj (a,b),значение
Здесь имя и j - соответственно имя и номер матрицы; a и b – номера соответственно строки и столбца, задаваемые константами; значение - присваиваемое элементу матрицы начальное значение, задаваемое также константой.
Для изменения значений элементов матриц в процессе моделирования служит блок MSAVEVALUE (сохранить значение элемента матрицы), имеющий следующий формат:
имя MSAVEVALUE A,B,C,D
В поле A указывается имя или номер матрицы, после которого, как и в блоке SAVEVALUE, может стоять знак + или -. В полях B и C указываются номера соответственно строки и столбца, определяющие изменяемый элемент матрицы. В поле D указывается величина, используемая для изменения заданного элемента матрицы. Например:
MSAVEVALUE 5,3,2,X1
MSAVEVALUE MTAB+,P$ROW,P$COL,1
Матрицы имеют единственный СЧА с названием MX, ссылка на который записывается в следующем виде:
MX$имя (a,b)
MXj (a,b)
Здесь имя и j - соответственно имя и номер матрицы; a и b – номера соответственно строки и столбца, задаваемые константами или ссылками на СЧА параметров транзактов. Например:
MX5(2,1)
MX$MTAB(P$ROW,P$COL)
7.10.Функции
Функции служат для отображения зависимостей между двумя СЧА. Основными видами функций в GPSS являются непрерывные (С) и дискретные (D). Функция описывается с помощью множества пар точек - координат. Непрерывная функция воспроизводится в виде ломаной кривой, отрезки которой соединяют соседние точечные значения. Дискретная функция имеет вид ступенчатой кривой.
Функцию описывают оператором FUNCTION. За ней помещают одну или несколько строк, содержащих координатные точки. Оператор имеет следующий вид:
ИМЯ FUNCTION А,В
Где А – СЧА, используемый в качестве аргумента функции, В содержит информацию о ее типе и о количестве точек, в которых задана функция.
Поскольку во многих случаях описываются функции случайного аргумента, в качестве операнда А часто используется СЧА rnj, где j – номер генератора случайных чисел, например: rn1.
Операнд В имеет следующий вид: в качестве префикса используется буква C, или D, а в качестве суффикса – число, соответствующее количеству точек (пар чисел), описывающих функцию.
Строки, содержащие пары чисел (значение аргумента, значение функции) (Xi, Yi), имеют следующий вид:
X1,Y1/X2,Y2/.../Xi,Yi/.../Xn,Yn
Причем, если Xi – случайные числа, обязательно условие: X1 < Х2 <...Xi <...<Хn.