Полная версия

Главная arrow Информатика arrow Имитационные исследования в среде моделирования GPSS STUDIO

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Исключительно важно для пользователя — правильно и наиболее полно описать, из каких частей состоит система, как эти части связаны друг с другом и каким образом все это управляется. Как правило, описание системы производится последовательно — по принципу от первоначального общего описания к последующему детальному описанию. Постепенно уточняется структура системы, связи между элементами структуры, исследуются внешние воздействия на систему в целом и каждый элемент в частности, определяются основные показатели, оценивающие эффективность работы системы. Чаще всего детализация системы заканчивается тогда, когда исследователю уже не хватает для этого знаний или когда нет достоверных исходных данных о параметрах системы. Иначе использование неправильного разбиения системы или неточные данные об этих элементах дадут неадекватный результат исследования. И тогда результаты моделирования не будут представлять никакой практической ценности.

Система как черный ящик

Как правило, начинают описание структуры системы с представления ее в самом общем, укрупненном виде — в виде черного ящика, как показано на рис. 1.1.

Представление системы или ее подсистемы в виде черного ящика

Рис. 1.1. Представление системы или ее подсистемы в виде черного ящика

В черном ящике спрятана вся структура системы (подсистемы), и пока не рассматриваются детали ее функционирования. Зато достаточно подробно описывается внешняя по отношению к системе структура объектов и связей, а именно:

  • — все динамические объекты, входящие в систему (подсистему) — потоки заявок, требований, клиентов и т.д. Эти объекты передвигаются внутри черного ящика (в процессе функционирования системы) и во времени, и в пространстве, производя при этом некоторые действия. В черном ящике мы не видим этих передвижений, а наблюдаем только результаты на выходе;
  • — входные исходные данные, необходимые для функционирования системы;
  • — выходные данные, на основе которых вычисляются показатели функционирования системы.

Все входные данные обычно разделяют на три группы.

  • 1. Множество варьируемых исследователем в экспериментах исходных данных (детерминированных и вероятностных) х = (х;). Например, инфраструктура моделируемой системы — количество фаз обслуживания и количества обслуживающих устройств на каждой фазе; характеристики обслуживания — время обслуживания, алгоритмы обслуживания, отказы системы и т.д.
  • 2. Множество динамически перемещающихся и входящих в систему объектов р = (ру). Например, в моделируемой системе это поток клиентов, заявок, сигналов и т.д., требующих обслуживания в системе, а в моделях GPSS World — транзакты.
  • 3. Множество неизменяемых в экспериментах (детерминированных и вероятностных) исходных данных, соответственно а = (ос*) и (3= ((3/). Например, параметры обслуживающих объектов, постоянных инфраструктурных, технологических и технических устройств и т.д.

Впрочем, границы между множествами (х,), (а*), ((3,) достаточно условны и зависят от цели исследования, наличия данных и квалификации исследователя. Например, в одних экспериментах параметры производительности оборудования (чаще всего в задачах проектирования и модернизации) могут являться варьируемыми, а в других они будут оставаться неизменными (например, в задачах оценки функционирования действующей системы).

В качестве выходных данных будем рассматривать множество базисных и интегральных показателей работы системы Y = (ут). Например, коэффициент загрузки, параметры очередей, пропускная или провозная способность, размеры прибыли, объем отгруженной продукции, надежность функционирования системы и т.д.

В итоге разработка модели черного ящика состоит в определении перечня всех внешних по отношению к системе данных — множеств: (х(), (ру), (а*), ф,) и задании списка всех интересующих исследователя базисных показателей функционирования системы (ут). По возможности определяются границы вариации данных, функциональная зависимость характеристик исходных данных от времени, допустимые для функционирования системы границы изменения показателей. На основе базисных показателей функционирования, таких как коэффициенты загрузки, длины очередей, число обслуженных заявок и др., могут формироваться другие сложные интегральные показатели, более понятные и подходящие для анализа конкретной системы. Например, наличие и степень нарушений регламента обслуживания, количество и уровень отклонений от производственной программы и т.д.

Формально черный ящик можно описать следующим образом: Ш = F{X{t), р(0, a (/), №)-

Отмечая несомненную пользу от построения модели черного ящика, необходимо сказать, что такой модели для понимания структуры системы, а самое главное, для изучения ее поведения недостаточно. Это обязательный, но всего лишь первоначальный шаг в определении структуры системы, неизбежного проникновения в ее глубину.

Следующим шагом исследователя является описание всех входящих в систему составных элементов. Для этого производится разбиение системы на части и определение причинно-следственных связей между ними. Для каждой составной части системы необходимо также строить свою модель черного ящика. В свою очередь, каждый очередной уровень представления системы детализируется аналогичным образом далее. Можно сказать, что остановиться и использовать только черный ящик в описании того или иного элемента структуры системы необходимо лишь тогда, когда по ряду объективных причин невозможно далее описать этот элемент подробнее или пользователь сам считает, что такой уровень детализации достаточен. Это происходит в силу желания пользователя, отсутствия знаний об элементе или невозможности получения реальных исходных данных о нем. Представление последнего неделимого в системе элемента в виде черного ящика определяет уровень детализации всей системы. Такой элемент в дальнейшем будем называть элементарным блоком.

Таким образом, уровень детализации системы в имитационной модели тоже будет зависеть от поставленных задач исследования, наличия исходных данных, знаний о системе исследователя, доступных возможностей информационных технологий и целого ряда других причин.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>