Download to read offline
Uploaded byEugen Vas
конференция ЗИЭИТ
Документ обсуждает распределенные вычисления в имитационном моделировании сложных систем, подчеркивая важность параллельных вычислений для обработки ресурсоемких задач. Автор описывает различные уровни параллелизма и алгоритмы, применяемые в этой области, включая агентные модели. В заключении отмечается, что, хотя нет универсального решения для имитационного моделирования, распределенные вычисления помогают определить наиболее эффективный подход.
конференция ЗИЭИТ
- 1. Тема: Распределенные вычисления в имитационноммоделировании сложных систем Автор: студент группы КСиС 115м Василенко Е.В.
- 2. Актуальность Сегодня ряд современныхзадач и их вычислительных требований к ресурсам далеко выходит за рамки возможностей нескольких ЭВМ. Поэтому сложные и ресурсоемкие задачи, такие как имитация физических объектов и сред, обрабатывают с помощью параллельных вычислений.
- 3. Параллелизм — ● науровне битов — обработка нескольких битов одновременно; ● на уровне инструкций — процессор обрабатывает несколько групп команд параллельно; ● данных — выполнение одной операции над группой данных одновременно; ● задач — параллельное выполнение подзадач;
- 4. Алгоритмы параллельных вычислений ● Частичное изменение. ● Консенсус - разделение/валидация/интеграция/соглашение. ● «Надежное вещание». Также и другие: «Распределенный поиск», «Лидер выборов», «Взаимное исключение», «Репликация», «Распределение ресурсов», «Т-дерево».
- 5. Алгоритм имитационного моделирования Частный случай математической модели, позволяющий «проиграть» события физической имитированной модели в виртуальной среде для получения результатов выполнения данной модели. Реализуется на базе агентной модели, где каждый агент симулирует определенную часть модели.
- 6. Смешанный алгоритм параллельной имитационной модели Каждому агенту соответствует отдельный процесс/ЭВМ в параллельных вычислениях
- 7.
- 8. Выводы Теория распределенных вычислений недает четкого и однозначного оптимального решения задачи имитационного моделирования, но дает возможность определить максимально эффективный подход в симулировании эксперимента для имитационных моделей при проектировании системы в целом.
- 9.