Инструментальные средства систем компьютерного моделирования

При использовании языков имитационного моделирования второй группы после пересчета системного времени, в отличие от схемы языка  событий, просмотр действий с целью  проверки выполнения условий начала или окончания какого-либо действия производится непрерывно. Просмотр действий определяет очередность появления событий. Языки данного типа имеют в своей основе поисковый алгоритм, и динамика системы S описывается в терминах действий. Примером языка действий (работ) является язык имитационного моделирования FORSIM, представляющий собой пакет прикладных программ, который позволяет оперировать только фиксированными массивами данных, описывающих объекты моделируемой системы. С его помощью нельзя имитировать системы переменного состава. При этом размеры массивов устанавливаются либо во время компиляции программы, либо в самом начале ее работы.

Язык FORSIM удобен для описания систем с большим числом разнообразных ресурсов, так как он позволяет записывать условия их доступности в компактной форме. Конкретный способ формализации модели на языке действий в достаточной степени произволен и остается на усмотрение программиста, что требует его достаточно высокой квалификации. Полное описание динамики модели М_м можно получить с помощью разных наборов подпрограмм

Третья группа языков имитационного моделирования описывает  системы, поведение которых определяется процессами. В данном случае под  процессом понимается последовательность событий, связь между которыми устанавливается  с помощью набора специальных отношений. Динамика заложена в независимо управляемых программах, которые в совокупности составляют программу процесса. Пример языка процессов — язык SIMULA, в котором осуществляется блочное представление моделируемой системы S с использованием понятия процесса для формализации элементов, на которые разбивается моделируемая система. Процесс задается набором признаков, характеризующих его структуру, и программой функционирования. Функционирование каждого процесса разбивается на этапы, протекающие в системном времени.

Главная роль в языке SIMULA отводится понятию параллельного оперирования с процессами в системном времени, а также универсальной обработке списков с процессами в роли компонент. Специальные языковые средства предусмотрены для манипуляций с упорядоченными множествами процессов.

В отдельную группу могут  быть выделены языки имитационного  моделирования типа GPSS, хотя принципиально их можно отнести к группе языков процессов. Язык GPSS представляет собой интерпретирующую языковую систему, применяющуюся для описания пространственного движения объектов. Такие динамические объекты в языке GPSS называются транзактами и представляют собой элементы потока. В процессе имитации транзакты «создаются» и «уничтожаются». Функцию каждого из них можно представить как движение через модель М_м с поочередным воздействием на ее блоки. Функциональный аппарат языка образуют блоки, описывающие логику модели, сообщая транзактам, куда двигаться и что делать дальше. Данные для ЭВМ подготавливаются в виде пакета управляющих и определяющих карт, который составляется по схеме модели, набранной из стандартных символов. Созданная GPSS-программа, работая в режиме интерпретации, генерирует и передает транзакты из блока в блок в соответствии с правилами, устанавливаемыми блоками. Каждый переход транзакта приписывается к определенному моменту системного времени.

 

 

 

 

2.2 Сравнение эффективности языков

 

При анализе эффективности  использования для моделирования  конкретной системы S того или иного языка имитационного моделирования (или ЯОН) выделяют несколько важных свойств языков: возможность описания структуры и алгоритмов поведения исследуемой системы S в терминах языка; простота применения для построения модели М, ее машинной реализации и обработки результатов моделирования; предпочтение пользователя, обычно отдаваемое языку, который ему более знаком или который обладает большей степенью универсальности, и т. д. При этом, естественно, большее количество команд языков имитационного моделирования обеспечивает лучшие возможности при написании программы моделирования. Однако вместе с увеличением числа команд возрастают трудности использования языков имитационного моделирования, поэтому пользователь обычно отдает предпочтение языкам, обладающим большей гибкостью при минимальном количестве команд.

Исходя из этих соображений, приводились экспертные оценки для  сравнения различных языков при  моделировании широкого класса систем. Результаты оценок сведены в табл.1. Языки даны в порядке уменьшения их эффективности.

Таблица 1

Перечисленные особенности языков имитационного моделирования во многом определяют возможности выбора того или иного языка для целей проведения имитационного эксперимента с моделью системы S, причем в каждом конкретном случае на выбор языка моделирования оказывают влияние многие факторы его практической реализации. Задачи выбора языков имитационного моделирования должны рассматриваться как одна из комплекса задач, решаемых при автоматизации процесса моделирования систем с использованием современных ЭВМ.

Выбор языка моделирования  системы. Основываясь на классификации языков (рис. 3) и исходя из оценки эффективности (табл. 1), можно рассмотреть подход к выбору языка для решения задачи машинного моделирования конкретной системы S. Такой подход можно представить в виде дерева решений с соответствующими комментариями (рис. 4). Перед тем как пользоваться деревом решений, разработчику машинной модели М_м необходимо выполнить все подэтапы первого этапа (построение концептуальной модели системы и ее формализация), а также предшествующие данному 6-му подэтапу подэтапы 2-го этапа (алгоритмизация модели и ее машинная реализация). Приход в тот или иной конечный (нечетный) блок схемы дерева решений (рис. 4) означает рекомендацию более подробно рассмотреть указанные в нем технические средства или языки (ЯИМ и ЯОН), причем здесь для иллюстрации приведены лишь примеры основных языков, употребляемых наиболее часто при моделировании систем.

Исходя из постановки задачи машинного моделирования  конкретной системы S, поставленных целей, выбранных критериев оценки эффективности и заданных ограничений (блок 1), можно сделать вывод о размерности задачи моделирования и требуемой точности и достоверности ее решения (блок 2). Для задач большой размерности моделирования на АВМ (блок 3) позволяет получить достаточно высокую точность. При этом АВМ позволит наглядно выявить компромисс между сложностью и точностью модели М, проиллюстрирует влияние изменения параметров и переменных на характеристики модели системы и т. п. Если в модели М при моделировании системы S имеют место как непрерывные, так и дискретные переменные, отражающие динамику системы и логику ее поведения (блок 4), то рекомендуется использовать для моделирования ГВК (блок 5).

 

Рис. 4. Дерево решений  выбора языка для моделирования  системы

 

Если моделирование конкретной системы S представляет собой единичный акт (блок 6), то, вероятно, в ущерб концептуальной выразительности модели М_к и отладочным средствам для проверки логики машинной модели М_м следует выбрать более распространенные и более гибкие ЯОН (блок 7). Очевидно, на выбор конкретного языка существенно повлияют специфика модели М (особенности процесса функционирования системы S) и квалификация пользователя в программировании на конкретном языке.

Если при моделировании  на универсальной ЭВМ выбран непрерывный подход (блок 8), то следует остановить выбор на одном из языков, позволяющих отразить динамику системы при наличии обратных связей (блок 9). При этом могут быть приняты языки непрерывного типа DYNAMO, MIMIC либо комбинированные (дискретно-непрерывные) — GASP.

Если в основу модели М положена дискретная математическая схема и в ней при построении моделирующего алгоритма используется «принцип Δt » (постоянный шаг во времени) или «принцип δz» (переменный шаг во времени, задаваемый сменой состояний), причем имитируются взаимодействующие элементы статической природы при неравномерности событий во времени (блок 10), то рационально воспользоваться языками имитационного моделирования, ориентированным на действия, например FORSIM, CSL.

Если в модели М описывается малое число взаимодействующих процессов и имеется большое число элементов (блок 12), то целесообразно выбрать для построения моделирующих алгоритмов «принцип At» и остановиться на языках имитационного моделирования событий (блок 13), например SIMSCRIPT. GASP и т. п.

Если для программирования модели более эффективен язык имитационного  моделирования, позволяющий описать  большое число взаимодействующих  процессов (блок 14), то следует использовать языки процессов (блок 15), которые не связаны с использованием блоков только определенных типов, например в транзактных языках. Наиболее распространенными языками описания процессов являются языки SIMULA и SOL.

И наконец, если предпочтение отдается блочной конструкции модели М при наличии минимального опыта в программировании (блок 16), то следует выбирать языки имитационного моделирования транзактов типа GPSS, BOSS (блок 17), но при этом надо помнить, что они негибки и требуют большого объема памяти и затрат машинного времени на прогон программ моделирования.

Если перечисленные средства по той или иной причине не подходят для целей моделирования конкретной системы S (блок 18), то надо снова провести модификацию модели М либо попытаться решить задачу с использованием ЯОН на универсальной ЭВМ.

Примеры дискретных, непрерывных и комбинированных языков имитационного моделирования приведены в таблице 2.

Таблица 2

Заключение

 

В настоящее время  машинное моделирование стало эффективным  средством решения сложных задач  автоматизации исследований, экспериментов  и проектирования больших систем. Достигнуты определенные успехи в становлении прикладной теории моделирования на ЭВМ. Но научиться моделированию как рабочему инструменту инженера, освоить полностью его широкие возможности, развивать методологию моделирования дальше можно только при полном овладении приемами и технологией практического решения задач моделирования процессов функционирования систем на ЭВМ.

Существенное упрощение  и ускорение процесса разработки имитационных моделей систем и их программной реализации достигаются при использовании специальных языков моделирования и особенно пакетов программ имитации.

Использование персонального  компьютера открывает принципиально  новые возможности в организации  изучения физических явлений с помощью  машинной имитации. Благодаря специально разработанным программам имитации физических процессов в реальных системах математические преобразования и вычисления берет на себя компьютер, и на долю учащихся остается не само добывание результата, а выявление и усвоение его физических причин. Другими словами, теперь доминирует роль идей и качественных методов исследования, которые связаны с гораздо большей наглядностью и образностью мышления. При этом заметно возрастает эмоциональный фактор, и предмет изучения ставится не только доступным, но и интересным.

Благодаря этой творческой работе я стала лучше ориентироваться  в моделировании, ознакомилась с  правилами выполнения творческой работы, получила новые знания, узнала больше об имитационных моделях, о языках моделирования  и о пакетах прикладных программ.

 

Список используемой литературы

 

1. Б.Я. Советов, С.Я. Яковлев «Моделирование систем».-М.: «Высшая школа», 2001.

2. Б.Я. Советов, С.Я. Яковлев «Моделирование систем: Курсовое проектирование».-М.: «Высшая школа»,1988.

3.    В.Н. Томашевский, Е.Г. Жданова «Имитационное моделирование в среде GPSS».-М.:Бестселлер,2003.-416с

4.    Н.П. Бусленко «Моделирование сложных систем».-М.,1968.