Имитационная модель СМО

 Введение 

Имитационная модель СМО представляет собой алгоритм, отражающий поведение СМО, т.е. отражающий изменения состояния СМО во времени при заданных потоках заявок, поступающих на входы системы. Параметры входных потоков заявок - внешние параметры СМО. Выходными параметрами являются величины, характеризующие свойства системы - качество ее функционирования. Примеры выходных параметров:  производительность СМО - среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; коэффициенты загрузки оборудования - отношение времен обслуживания к общему времени в каждом ОА;  среднее время обслуживания одной заявки. Основное свойство ОА, учитываемое в модели СМО, - это затраты времени на обслуживание, поэтому внутренними параметрами в модели СМО являются величины, характеризующие это свойство ОА. Обычно время обслуживания рассматривается как случайная величина и в качестве внутренних параметров фигурируют параметры законов распределения этой величины.  
      Имитационное моделирование позволяет исследовать СМО при различных  типах входных потоков и интенсивностях поступления заявок на входы, при вариациях параметров ОА, при различных дисциплинах обслуживания заявок. Дисциплина обслуживания - правило, по которому заявки поступают из очередей на обслуживание. Величина, характеризующее право на первоочередное обслуживание, называется приоритетом. В моделях СМО заявки, приходящие на вход занятого ОА, образуют очереди, отдельные для заявок каждого приоритета. При освобождении  ОА на обслуживание принимается заявка из непустой очереди с наиболее высоким приоритетом.  
      Основной тип ОА - устройства, именно в них происходит обработка транзактов с затратами времени. К ОА относятся также накопители (памяти), отображающие средства хранения обрабатываемых деталей в производствееных линиях или обрабатываемых данных в вычислительных системах. Накопители характеризуются не временами обслуживания заявок, а емкостью - максимально возможным количеством одновременно находящихся в накопителе заявок.  
       К элементам имитационных моделей СМО кроме ОА относят также узлы и источники заявок. Связи ОА между собой реализуют узлы, т.е. характерезуют правила, по которым заявки направляются к тому или иному ОА.  
       Для описания моделей СМО при их исследовании на ЭВМ разработаны специальные языки имитационного моделирования. Существуют общецелевые языки, ориентированные на описание широкого класса СМО в различных предметных областях, и специализированные языки, предназначенные для анализа систем определенного типа. Примером общецелевых языков служит широко распространенный  язык  GPSS, примером специализированного языка - язык МПЛ/ВС моделирования вычислительных систем.

В зависимости  от выбранного способа организации  модели используются свой язык формализации и своя методика составления формального описания объекта имитации. Каждый из способов имеет свою специфику реализации. Описания одной и той же имитационной модели для каждого способа имитации существенно отличаются друг от друга.

После составления  формального описания объекта моделирования приступают к его проверке. Это первая проверка достоверности будущей модели сложной системы в процессе моделирования. Для обеспечения контроля правильности функционирования модели вводятся классические модели, достоверность которых доказана. Они фигурируют в модели в виде составных частей. На вход таких моделей поступают данные, вычисляемые в других частых модели, достоверность которых проверяется. Если результат работы классической модели окажется недостоверным, то считают, что предшествующая часть формального описания системы также недостоверна.

В ходе проверки достоверности модели необходимо ответить на следующие вопросы:

• Позволяет  ли модель решить поставленные задачи моделирования?

• Насколько  полна предложенная схема модели?

• Отражает ли она фактическую последовательность развития процессов в реальной системе?

Необходимо  провести анализ каждой функции модели и убедиться, что она нашла  свое отражение в формальном описании системы. Если уравнения получены на основании анализа опытных данных, необходимо провести выборочную проверку согласования уравнений с исходной информацией, по которой они получены. Для уравнений полученных теоретическим путем, необходимо провести вычисления в некоторых контрольных точках с целью определения приемлемости результатов. Для дополнительной проверки уравнений желательно провести анализ размерностей и масштабов переменных системы.

Важно правильно  выбрать вычислительные средства, которые  обеспечили бы исследователю легкость программирования, минимальные затраты  на моделирование, доступность ЭВМ, быстрое получение результатов. Конкретные рекомендации по выбору ЭВМ и математического обеспечения моделирования предоставить трудно.

Результатом этапа  является проверенное формальное описание исследуемой системы на выбранном  языке формализации. Моделирование систем может происходить в различных языках программирование, что значительно усложняет этапы моделирования, для того чтобы облегчить создание моделей прибегают к специализированным средам разработки имитационных моделей систем различной сложности, таким как например: MatLab (Simulink), Simula, Simscript, GPSS и другие.

В данной курсовой работе построение и исследование модели будет

производиться в языке моделирования GPSS, а математическая часть рассчитана на языке высокого уровня Delphi 2010 так как это высоко интегрированная компьютерная среда моделирования общего назначения. А также это мощный инструмент моделирования покрывающий и дискретное и непрерывное компьютерное моделирование, с высоким уровнем взаимодействия и визуализации. Для данной работы этот программный продукт подходит полностью, как для быстрого изучения , так и для реализации поставленной задачи.

 

1 Анализ технического задания

 

В курсовой работе требуется разработать имитационную модель вычислительной системы.(Вариант №28).

Информационно- поисковая библиографическая система  построена на базе двух ЭВМ и имеет  один терминал для ввода и вывода информации. Первая ЭВМ обеспечивает поиск литературы по научно- техническим  проблемам (вероятность обращения  к ней -0,7), а вторая – по медицинским (вероятность обращения к ней -0,3). Пользователи обращаются к услугам системы каждые 5±2 минуты. Если в очереди к терминалу ожидают 10 пользователей, то вновь прибывшие пользователи получают  отказ в обслуживании. Поиск информации на первой ЭВМ продолжается 6±4 минуты, а на второй 3±2 минуты. Для установления связи с нужной ЭВМ и передачи текста запроса пользователи тратят 2±1минуту. Вывод результатов поиска происходит за 1 минуту.

Смоделировать процесс работы системы за 8 часов. Определить среднюю и максимальную длину очереди к терминалу, а так же коэффициенты загрузки технических средств системы. Как изменится параметры очереди к терминалу, если будет установлен еще один терминал?  

В ходе курсовой работы необходимо исследовать  следующие вопросы:

• Разработка Q- схемы модели;
• Разработка сети Петри модели;
• Разработка графа состояния системы;
• Выбор и обоснование алгоритмов;
• Описание математической модели;
• Описание инструментария;
• Описание пользовательского интерфейса;
• Описание результатов моделирования;

Системы массового  обслуживания (Q- схемы) представляют собой класс математических схем, разработанных в теории массового обслуживания и различных приложениях для формализации процессов функционирования систем, которые по своей сути, являются процессами обслуживания. Для задания Q- схемы также необходимо описать алгоритмы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в различных неоднозначных ситуациях.

Теория сетей  Петри развивается в нескольких направлениях: разработка математических основ, структурная теория сетей, различные приложения (параллельное программирование, дискретные динамические системы).

Ввод и вывод  имитационной модели будем производить  в редакторе языка GPSS, сохраненные все файлы будут храниться также в редакторе.

 

2 Выбор и обоснование алгоритмов решения задачи

 

Для моделирования  системы в языке GPSS, необходимо выполнить следующие решение алгоритмов, таких как:

• Разработка графа состояния системы;
• Разработка Q- схемы модели;
• Разработка сети Петри модели;

 

1. Разработка графа состояния системы

 

Рассмотрим построение графа состояния модели:

Рассматриваемая система относится к СМО. Построим граф состояний системы. Состояния  системы могут быть следующими:

S0- свободен первый канал;

S1- первый канал занят;

S2- очередь;

S3- свободен второй канал;

S4- второй канал занят;

S5- очередь;

S6- свободен третий канал(вводим для терминала);

S7- третий канал занят;

S8- очередь;

Получим граф состояния :

Данная система  состоит из трех фаз, каждая фаза является одно канальной системой с ожиданием.

2. Разработка Q-схемы модели:

 

При обслуживание заявок можно выделить две основные составляющие: ожидание, обслуживание заявок. Это можно отобразить в  виде некоторого прибора П_i состоящего из канала и некоторого накопителя с определенной емкостью.

На каждый элемент прибора  обслуживания, действует поток событий. Поток событий- последовательность однородных событий следующих одно за другим в какие либо случайные моменты времени. То есть переходы системы из состояния в состояния будут, как бы инициированы действиями каких либо потоков событий.

В данном проекте используется Q- схема с тремя каналами, соединенными последовательно через один накопитель:

 

 

3. Разработка сети Петри модели:

 

• это двудольный (направленный граф);
• это аппарат для моделирования динамических систем (процессов). В основном (асинхронных, параллельных процессов). Асинхронный- это процесс в котором имеется временная независимость одного процесса от другого.

Сеть Петри  определяется, как четверка множеств < P,T,I,O>,

где Р- множество  вершин (позиций) ;

Т- множество  переходов;

I,O- множество входных и выходных функций.

Позициям вершинам –О, соответствуют переходы I. Функции I соответствуют дуги, которые идут от позиций к переходам. Функции О, которые идут от перехода к позиции.

Ниже приведена  сеть Петри, для исследуемой модели:

Опишем сеть Петри

p0 – Ожидание к терминалу;

p1 – Источник ЭВМ1;

p2- Источник ЭВМ2;

p3 – Идет обработка, ЭВМ 1 занята;

p4 – ЭВМ 1 свободна;

p5 – Идет обработка ЭВМ2;

p6 – ЭВМ 2 свободна;

p7 – Очередь ЭВМ1;

p8 – ЭВМ 1 занята;

p9 – Очередь ЭВМ2;

p10 – ЭВМ 1 занята;

p11 – ЭВМ 2 занята;

p12 – Очередь заявок либо к ЭВМ 1, либо к ЭВМ 2;

p13 – Вывод результата.

Опишем переходы:

t0 – время начала работы терминала;

t1, t3, t5, t7– происходит запись в накопитель;

t2, t4, t6, t8 – происходит поступление информации на обработку в канал;

t9 – Завершение работы вывод результата.

 

3 Описание математической модели

 

Введение понятия  «математическая схема» позволяет  рассматривать математику не как  метод расчета, а как метод  мышления, как средство формулирование понятий, что является наиболее важным при переходе от словесного описания системы к формальному представлению процесса ее функционирования в виде некоторой математической модели (аналитической или имитационной). Математическую схему можно определить как звено при переходе от содержательного к формальному описанию процесса функционирования системы с учетом воздействия внешней среды. Каждая конкретная система характеризуется набором свойств, под которыми понимают величины, отражающие поведение моделирующего объекта и учитывающие условия ее функционирования. При построении математической модели системы необходимо решить вопрос об ее полноте. Полнота модели регулируется выбором границе системы.

В данной курсовой работе разрабатываемая модель представляет собой многоканальную систему, состоящую из 3-х фаз соединенных последовательно, первая фаза одноканальная система с ожиданием, вторая фаза многоканальная система с ожиданием, одноканальная система с ожиданием.

В связи с  этим математический расчет будет производиться  на основе одноканальной системы  с ожиданием.

Математическое  представление одноканальной системы с ожиданиями:

   λ              λ            λ             λ

      

μ 2μ  …   

  μ               μ            μ             μ