- •Лекции по дисциплине «имитационное моделирование» Введение Основные понятия имитационного моделирования
- •Условия существования моделей
- •Типовые задачи, решаемые средствами им при управлении экономическими объектами
- •Основные этапы машинного моделирования систем
- •Правила и способы реализации моделей на эвм
- •Обзор программных систем имитационного моделирования
- •Разработка имитационных моделей в среде gpss
- •Объекты
- •Часы модельного времени
- •Типы операторов
- •Блоки языка gpss
- •Управление продолжительностью процесса моделирования
- •Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- •Переход транзакта в блок, отличный от последующего
- •Моделирование многоканальных устройств
- •Примеры построения gpss-моделей
- •Переменные
- •Определение функции в gpss
- •Моделирование неравномерных случайных величин
- •Моделирование вероятностных функций распределения в gpss-World
- •Табулирование результатов экспериментов
- •Сча транзакты
- •Математические предпосылки создания имитационной модели Процессы массового обслуживания в экономических системах
- •Системы с одним устройством обслуживания
- •Многоканальные смо
- •Вероятностное моделирование Метод Монте-Карло
- •Способы необходимой сходимости метода Монте-Карло
- •Определение количеств реализаций при моделировании случайных величин
- •Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- •Получение и преобразование случайных чисел. Датчики случайных чисел
- •Получение случайных чисел с заданным законом распределения
- •Метод Неймана (разыгрывания случайной величины)
- •Проверка гипотез по категориям типа событие – явление – поведение
- •Риски и прогнозы
- •Распределительные процессы
- •Процессы обслуживания клиентов
- •Процессы управления разработками проектов
- •Имитация информационных ресурсов
- •Денежные ресурсы
- •Перспективные направления моделирования бизнеса
- •Оценка качества имитационной модели
- •Оценка адекватности модели
- •Оценка устойчивости системы
- •Оценка чувствительности имитационной модели
- •Калибровка модели
Объекты
Каждая GPSS-модель должна содержать такие объекты, как блоки и транзакты. Последовательность блоков модели GPSS показывает направления, в которых перемещаются элементы. Каждый такой элемент называется транзактом. Транзакт – динамический элемент GPSS-модели.
Блоки языка GPSS представляют собой подпрограммы, написанные на макро Assembler или на языке С. Содержательное значение транзактов определяет разработчик модели, он устанавливает аналогию между транзактами и реальными динамическими элементами моделируемой системы. Такая аналогия никогда не указывается транслятору GPSS, а остается лишь в воображении разработчика. Пример аналогии приведем в таблице:
Система |
Элементы системы, моделируемые транзактами |
1.Магазин 2. Автомобильное шоссе 3. Склад 4. Рота |
1. Покупатель 2. Автомобиль 3. Заявка 4. Солдат |
С точки зрения программы транзакт – структура данных, которая содержит такие поля:
имя или номер транзакта,
время появления транзакта,
текущее модельное время,
номер блока, в котором находится транзакт,
номер блока, куда он продвигается,
момент времени начала продвижения,
приоритет транзакта,
параметры транзакта: Р1, Р2…
В GPSS все транзакты нумеруются по мере их появления в модели, параметры транзактов отображают свойства моделируемого динамического объекта, например, например, если моделируется движение автомобилей на дороге, то параметрами транзакта (автомобиля) в зависимости от целей моделирования может быть скорость, тормозной путь, габариты…
В начале моделирования в GPSS-модели не существует ни одного транзакта. В процессе моделирования транзакты входят в модель в определенные моменты, соответствующе логике функционирования системы. В общем случае в модели существует несколько транзактов, но в каждый момент времени движется один из них. Помимо транзактов существуют следующие объекты:
Объекты типа «ресурсы». Они являются аналогами обслуживающих устройств реальных систем. Одноканальные устройства представляют собой ресурс, который в любой момент времени может быть занят только одним транзактом. Интерпретатор автоматически вычисляет такие СЧА, как общее время занятости, коэффициент использования и т.д. Многоканальные устройства (МКУ) представляют собой объекты для параллельной обработки. Они могут быть использованы несколькими транзактами одновременно. Пользователь определяет емкость каждого МКУ, а интерпретатор ведет число устройств, занятых в каждый момент времени. Интерпретатор вычисляет следующие СЧА: среднее число каналов, занятых одним транзактом и т.д.
Переменные. Арифметические переменные позволяют вычислять арифметические выражения, в которых могут быть использованы СЧА объектов. Булевы переменные позволяют проверить условия, исходя из состояния объектов.
Функции. Используя их пользователь может задавать непрерывную или дискретную функциональную зависимость. Функции задаются табличным способом.
Ячейки и матрицы сохраняемых величин используются для хранения некоторой пользовательской числовой информации, запись в эти объекты выполняют транзакты. Записанную в эти объекты информацию может считать любой транзакт, т.е. они являются глобальными объектами.
Очереди. В любой системе движение потока транзактов может быть задержано из-за недоступности ресурсов, и транзакты становятся в очередь. Пользователь может специально определить точки модели, в которых необходимо собирать статистику об очередях, т.е. установить регистраторы очереди. Интерпретатор будет автоматически вычислять такие СЧА, как длина очереди, среднее время нахождения в очереди. Интерпретатор автоматически поддерживает дисциплину обслуживания очереди FIFO («первым пришел – первым обслужился»). Если возникает необходимость организовать очередь с другой дисциплиной, например LIFO, то используются списки пользователей. Эти списки помогают осуществить синхронизацию движения разных транзактов по модели.
Таблицы. Эти объекты предназначены для сбора статистики о случайных величинах, заданных пользователем. Таблица состоит из частотных классов, в которые разносятся число показаний конкретной величины (некоторого стандартного числового атрибута). Для каждой таблицы вычисляется мат. ожидание и СКО (среднеквадратичное отношение).