Моделирование
ТПиПП
Сложная
дискретная
система
Система
Система – это множество взаимосвязанных
объектов
S = (O, R)
O – множество объектов
R – множество отношений
Внешнее и внутреннее описание
системы
СистемаX Y
Внешняя среда
Внешнее и внутреннее описание
системы
СистемаX Y
Внешняя среда
Внешнее описание системы
(система как “черный ящик”)X ➞ Y
Внешнее и внутреннее описание
системы
СистемаX Y
Внешняя среда Внутреннее описание системы
Внешнее и внутреннее описание
системы
X Y
Внешняя среда
Объект1
Объект2
Объект3
Внутреннее описание системы
Внешнее и внутреннее описание
системы
X Y
Внешняя среда
Объект1
Объект2
Объект3
Внутреннее описание системы
S = (O, R)
X YОбъект1
Объект2
Объект3
Метод декомпозиции
Объект1
(подсистема)
X YОбъект1
Объект2
Объект3
Метод декомпозиции
Объект1
(подсистема)
X11
X12
Y11
Метод декомпозиции
Объект1
(подсистема)
X11
X12
Y11
Внешняя среда
Внешнее описание системы
(система как “черный ящик”)
Внутреннее описание системы
Дискретная система
В дискретной системе переменные
состояния в различные моменты времени
изменяются мгновенно
Виды имитационного
моделирования
Дискретное Непрерывное
Время
Переменная
состояния
Время
Переменная
состояния
Виды имитационного
моделирования
Дискретное Непрерывное Дискретно-непрерывное
Время
Переменная
состояния
Время
Переменная
состояния
Время
Переменные
состояния
Сложная система
Определения нет
Но сложная система имеет ряд признаков...
Признаки сложной системы
Признаки сложного объекта управления по
Растригину Л.А.
● Сложным объектом нельзя управлять без
его математической модели
● Стохастичность поведения
● “Нетерпимость” к управлению
● Нестационарность
● Невоспроизводимость экспериментов
Признаки сложной системы
Основываясь на работе Саймона и Эндо, Куртуа
предлагает следующее наблюдения
● Сложные системы представляются в виде
иерархии
● Выбор низшего уровня абстракции
произволен
● Работающая сложная система неизбежно
оказывается результатом работающей
простой системы
Признаки сложной системы
Признаки по “здравому смыслу”
● Сложная система состоит из большого
количества объектов
● Сложная система состоит из малого
количества объектов, при большом
многообразии их типов
● Тоже относится к связям
● Система сложна, если проектировщик не
может “удержать” её в голове
Оценка сложности
Согласно концепции общей теории систем сложность -
это совокупность огромного числа различных объектов,
функционирующих вместе и взаимодействующих
непростым способом. Сложность есть взаимодействие и,
более того, взаимозависимость, т.е. поведение одного
или нескольких элементов воздействует на поведение
других элементов. Сложность зависит не только от
взаимозависимости, но и от числа взаимодействующих
компонентов. Поэтому Р.Эшби оценивал степень
сложности количеством информации, необходимой
для описания реальной системы.
Типы сложности
Статическая
Математическая
структура
объектов системы
Способы
связи
объектов
Типы сложности
ДинамическаяСтатическая
Математическая
структура
объектов системы
Способы
связи
объектов
Поведение
системы
во времени
Типы сложности
УправленияДинамическаяСтатическая
Математическая
структура
объектов системы
Способы
связи
объектов
Поведение
системы
во времени
Объем
вычислений
для
управления
системой
Способы исследования системы
Эксперимент с
реальной системой
Эксперимент с
моделью системы
Способы исследования системы
Эксперимент с
реальной системой
Эксперимент с
моделью системы
Физическая
модель
Математическая
модель
Способы исследования системы
Эксперимент с
реальной системой
Эксперимент с
моделью системы
Физическая
модель
Математическая
модель
Аналитическое
решение
Имитационное
моделирование
Способы исследования системы
Эксперимент с
реальной системой
Эксперимент с
моделью системы
Физическая
модель
Математическая
модель
Аналитическое
решение
Имитационное
моделирование
Типы моделирующих отношений
Тип Подлинная
система
Моделирующая
система
Пример
Ⅰ Физическая Абстрактная
Ⅱ Абстрактная Физическая
Ⅲ Физическая Физическая
Ⅳ Абстрактная Абстрактная
Типы моделирующих отношений
Тип Подлинная
система
Моделирующая
система
Пример
Ⅰ Физическая Абстрактная Все виды математических моделей, в том числе,
имитационные модели
Ⅱ Абстрактная Физическая
Ⅲ Физическая Физическая
Ⅳ Абстрактная Абстрактная
Типы моделирующих отношений
Тип Подлинная
система
Моделирующая
система
Пример
Ⅰ Физическая Абстрактная Все виды математических моделей, в том числе,
имитационные модели
Ⅱ Абстрактная Физическая Аналоговые компьютеры, электролитические
ванны для решения уравнений в частных
производных
Ⅲ Физическая Физическая
Ⅳ Абстрактная Абстрактная
Типы моделирующих отношений
Тип Подлинная
система
Моделирующая
система
Пример
Ⅰ Физическая Абстрактная Все виды математических моделей, в том числе,
имитационные модели
Ⅱ Абстрактная Физическая Аналоговые компьютеры, электролитические
ванны для решения уравнений в частных
производных
Ⅲ Физическая Физическая Масштабные модели
Ⅳ Абстрактная Абстрактная
Типы моделирующих отношений
Тип Подлинная
система
Моделирующая
система
Пример
Ⅰ Физическая Абстрактная Все виды математических моделей, в том числе,
имитационные модели
Ⅱ Абстрактная Физическая Аналоговые компьютеры, электролитические
ванны для решения уравнений в частных
производных
Ⅲ Физическая Физическая Масштабные модели
Ⅳ Абстрактная Абстрактная Модели для математических преобразований:
Лапласа, Фурье и т.п.
Типы моделирующих отношений
Тип Подлинная
система
Моделирующая
система
Пример
Ⅰ Физическая Абстрактная Все виды математических моделей, в том числе,
имитационные модели
Ⅱ Абстрактная Физическая Аналоговые компьютеры, электролитические
ванны для решения уравнений в частных
производных
Ⅲ Физическая Физическая Масштабные модели
Ⅳ Абстрактная Абстрактная Модели для математических преобразований:
Лапласа, Фурье и т.п.
Классификация имитационных
моделей
Нужен ли учет
времени ?
Статическая
Динамическая
Классификация имитационных
моделей
Нужен ли учет
времени ?
Есть ли случайные
возмущения ?
Статическая
Динамическая
Детерминированная
Стохастическая
Классификация имитационных
моделей
Нужен ли учет
времени ?
Есть ли случайные
возмущения ?
Плавное изменение
переменных ?
Статическая
Динамическая
Детерминированная
Стохастическая
Непрерывная
Дискретная
Классификация имитационных
моделей
Нужен ли учет
времени ?
Есть ли случайные
возмущения ?
Плавное изменение
переменных ?
Статическая
Динамическая
Детерминированная
Стохастическая
Непрерывная
Дискретная
Подходы к построению
имитационных моделей
Дискретные
Событийный подход
Подход сканирования
активностей
Процессно-
ориентированный подход
Подходы к построению
имитационных моделей
Дискретные Непрерывные
Событийный подход
Подход сканирования
активностей
Процессно-
ориентированный подход
Дифференциальные
уравнения первого
порядка с начальными
условиями
Разностные уравнения
Подходы к построению
имитационных моделей
Дискретные Непрерывные
Событийный подход
Подход сканирования
активностей
Процессно-
ориентированный подход
Дифференциальные
уравнения первого
порядка с начальными
условиями
Разностные уравнения
Дискретное
имитационное
моделирование
Дискретное имитационное
моделирование
Под дискретной имитационной моделью
понимают такую модель, состояние которой
изменяется в определенные моменты
времени t1
,t2
,…,ti
,…,tn
. На интервале времени
[ti
,ti+1
) переменные не изменяются, и их
значения равны значениям в момент
времени ti
.
Время
Ci
Ci+1
Ci+2
ti
ti+1
ti+2
Переменная
состояния
Время
Дискретное имитационное
моделирование
Y
U
E
Модель системы
Модель системы
управления
Модель объекта
Внешние
возмущения
X
Имитационная модель как
рекуррентное соотношение
Время
Ci
Ci+1
Ci+2
ti
ti+1
ti+2
Y
U
E
Модель системы
Модель системы
управления
Модель объекта
Внешние
возмущения
X
Yi
Yi+1
F
Имитационная модель как
рекуррентное соотношение
Время
Ci
Ci+1
Ci+2
ti
ti+1
ti+2
Y
U
E
Модель системы
Модель системы
управления
Модель объекта
Внешние
возмущения
X
Yi
Yi+1
F
Yi+1
= F( Yi
, Xi+1
, Ui+1
, Ei+1
)
Имитационная модель как
рекуррентное соотношение
Время
Ci
Ci+1
Ci+2
ti
ti+1
ti+2
Процессно-
ориентированный
подход
Процессно-ориентированный
подход
● Используется для моделирования систем
массового обслуживания (СМО)
● Имитационная модель содержит
последовательность операторов,
описывающих процесс обслуживания
● Язык моделирования преобразует такие
операторы в последовательность
событий
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Интенсивность
входного потока
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Емкость
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Дисциплина очереди
FIFO, LIFO, DDATE, SPT,...
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Интенсивность потока обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Система массового обслуживания
Очередь Канал
обслуживания
Многоканальная СМО
Многофазная СМО
Пример простейшей СМО
Парикмахерская с одним парикмахером. Клиенты
заходят в парикмахерскую, после возможного ожидания
обслуживаются и затем уходят.
Очередь Парикмахер
Входящий
поток
клиентов
Уход
клиентов
TBC
TF
MA
MC
M TC
IQ
QC
N A
IFL
Модель простейшей СМО на языке
SLAM-II
Модель простейшей СМО в
системе Arena
Модель простейшей СМО в
системе AnyLogic
Язык GPSS
General Purpose Simulation System
Модель простейшей СМО в
операторной форме
СОЗДАВАТЬ прибывающих Клиентов через
каждые Т единиц времени
ОЖИДАТЬ Парикмахера
ПРОДВИНУТЬ модельное время на
Продолжительность
обслуживания
ОСВОБОДИТЬ Парикмахера
УДАЛИТЬ Клиента
Модель простейшей СМО в
операторной форме
СОЗДАВАТЬ прибывающих Клиентов через
каждые Т единиц времени
ОЖИДАТЬ Парикмахера
ПРОДВИНУТЬ модельное время на
Продолжительность
обслуживания
ОСВОБОДИТЬ Парикмахера
УДАЛИТЬ Клиента
Модель простейшей СМО в
операторной форме
СОЗДАВАТЬ прибывающих Клиентов через
каждые Т единиц времени
ОЖИДАТЬ Парикмахера
ПРОДВИНУТЬ модельное время на
Продолжительность
обслуживания
ОСВОБОДИТЬ Парикмахера
УДАЛИТЬ Клиента
Пример системы массового
обслуживания - парикмахерская
● Интервал между прибытиями - равномерно
распределенное случайное число от 12 до 24 минут
включительно
● Время обслуживания - равномерно распределенное
случайное число от 10 до 20 минут включительно
● Длина очереди не ограничена
● В начале система пуста
● Время завершения работы - смена - 480 минут
● Дисциплина очереди - FIFO
● Собираемые показатели - типичные для СМО
GENERATE
SEIZE
ADVANCE
RELEASE
TERMINATE
18,6
BARBER
15,5
BARBER
; Приход Клиента
; Переход к Парикмахеру
; Обслуживание
; Освобождение Парикмахера
; Уход Клиента
Модель простейшей СМО на языке
GPSS
GENERATE
SEIZE
ADVANCE
RELEASE
TERMINATE
18,6
BARBER
15,5
BARBER
; Приход Клиента
; Переход к Парикмахеру
; Обслуживание
; Освобождение Парикмахера
; Уход Клиента
Модель простейшей СМО на языке
GPSS
GENERATE
TERMINATE
480
1
; Конец смены
; Окончание моделирования
GENERATE
SEIZE
ADVANCE
RELEASE
TERMINATE
18,6
BARBER
15,5
BARBER
; Приход Клиента
; Переход к Парикмахеру
; Обслуживание
; Освобождение Парикмахера
; Уход Клиента
Модель простейшей СМО на языке
GPSS
Модель простейшей СМО на языке
GPSS
GENERATE
QUEUE
SEIZE
DEPART
ADVANCE
RELEASE
TERMINATE
18,6
QUEUE1
BARBER
QUEUE1
15,5
BARBER
; Приход Клиента
; Появление в очереди
; Переход к Парикмахеру
; Уход из очереди
; Обслуживание
; Освобождение Парикмахера
; Уход Клиента
Модель простейшей СМО на языке
GPSS
GENERATE
QUEUE
QUEUE
SEIZE
DEPART
ADVANCE
RELEASE
DEPART
TERMINATE
18,6
QUEUE2
QUEUE1
BARBER
QUEUE1
15,5
BARBER
QUEUE2
; Приход Клиента
; Появление в системе
; Появление в очереди
; Переход к Парикмахеру
; Уход из очереди
; Обслуживание
; Освобождение Парикмахера
; Уход из системы
; Уход Клиента
Список литературы
Томашевский В.Н.,
Жданова Е.Г.
Имитационное
моделирование в
среде GPSS. -
"Бестселлер", 2003. -
416 с.
Список литературы
Прицкер А.
Введение в
имитационное
моделирование и
язык СЛАМ II. –М.:
Мир, 1987.
Системы моделирования
Урусов Андрей
Витальевич
rdo@rk9.bmstu.ru
rdo.rk9.bmstu.ru
RS

Моделирование ТПиПП