9.L2. Выбор наилучшего варианта структуры системы
Во многих случаях при моделировании приходится искать наилучший вариант структуры моделируемой системы или алгоритмов ее функционирования. По полученным результатам экспериментов cмоделью обычно обнаруживается наличие некоторой проблемы, которую надо локализовать и определить причины ее возникновения. Для этого формулируют несколько гипотез, которые потом проверяют.
Не существует единого подхода к формулированию гипотез, поскольку такая процедура зависит от конкретной модели и проблемы, которая решается cпомощью этой модели. Поэтому можно лишь предложить некоторые общие методы формулирования гипотез [17].
1.Идентификация похожих ситуаций. Используется существующий опыт проведения подобных работ и формулируются гипотезы, похожие на уже известные.
2.Выявление резко отличающихся значений. Такие значения часто могут приводить к правильным гипотезам. Их следует игнорировать только после тщательного изучения и объяснения.
3.Выявление закономерностей. В модели определяют интересные закономерности во времени, такие как циклы или тенденции. Для этого целесообразно применять графические методы: диаграмму состояний системы, временные ряды и диаграммы Ганта.
4.Выявление корреляций. Корреляция между параметрами и показателями критерия эффективности системы может привести к правильным гипотезам.
Выявление и анализ несоответствий. Существование очевидных взаимосвязей между данными, которые проверяются, cданными, взятыми из разных источников; между данными, связаннымиcсистемой; между полученными данными на модели и их ожидаемыми значениями. Выявленные несоответствияcбольшой вероятностью приводят к гипотезам.
Решение задачи анализа системы cпомощью имитационной модели сводится большей частью к выявлению так называемых «узких мест». ПустьS– система, Р – показатель эффективности,х1,х2,..., xi ..., хп – n параметров модели. Величиныxi – это параметры окружающей среды и внутренние параметры модели. Допустим, что увеличениеP приводит к улучшению показателя. ФункцияP(xi), i = 1, ...,n обычно характеризуется явно выраженными нелинейностями, которые приобретают форму узких мест.
Система S имеет узкое место относительноP в определенной области пространства параметромD, если в этой области значениеP существенным образом возрастает при изменении одного или немногих параметров. Даже большие изменения других параметров не приводят к ощутимому изменениюP, если они не выводят систему за границы областиD. В этом случае не рассматриваются области, которые окружают глобальные или локальные максимумыР. Узкие места возникают тогда, когда к некоторым ресурсам системы выстраиваются большие очереди из-за нарушения баланса между потоком запросов к этому ресурсу и возможностями ресурса удовлетворять их.
Признаком наличия узкого места в системе может быть большая разница между коэффициентами использования компонентов системы, в особенности, если один из коэффициентов стремится к единице. Другим признаком может стать выявление несоответствия производительности системы ожидаемой.
Один из подходов к улучшению показателей эффективности P систем связанcпоследовательным устранением узких мест. В общем случае изменение одного или нескольких параметровxi, модели не всегда может привести к балансированию системы, так как могут обнаруживаться новые узкие места, которые до этого были скрыты только что устраненными. Кроме того, внесенные изменения в модель могут перевести системуS в другую область пространства параметров, в которой критерийP ограничивается другим узким местом.
Если моделируемая система отображается сетью CMO, то для предварительного анализа ее работы и поиска узких мест используют операционный анализ (см. параграф 2.4). В соответствииcоперационным анализом пошаговое устранение узких мест в системе и балансирование коэффициентов загрузки узлов в сети позволяет получить минимальное время пребывания требований в системе, то есть получить ее максимальную пропускную способность. Во многих случаях это дает возможность найти начальное решение для определения необходимого количества устройств в узлах сети, которые потом уточняются при имитационном моделировании.
- Предисловие
- Введение
- Глава 1. Модели массового обслуживания
- 1.1. Системы массового обслуживания и их характеристики
- 1.2. Системыcодним устройством обслуживания
- 1.3. Основы дискретно-событийного моделированияCmo
- 1.4. Многоканальные системы массового обслуживания
- Переменная vаr1, экспоненциальное распределение
- Глава 2. Вероятностные сети систем массового обслуживания
- 2.1. Общие сведения о сетях
- 2.2. Операционный анализ вероятностных сетей
- 2.3. Операционные зависимости
- 2.4. Анализ узких мест в сети
- Глава 3. Вероятностное моделирование
- 3.1. Метод статистических испытаний
- 3.2. Моделирование дискретных случайных величин
- 3.3. Моделирование непрерывных случайных величин
- 3.4. Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- 3.5. Определение количества реализаций при моделировании случайных величин
- Глава 4. Система моделированияgpss
- 4.1. Объекты
- 4.2. Часы модельного времени
- 4.3. Типы операторов
- 4.4. Внесение транзактов в модель. БлокGenerate
- 4.5. Удаление транзактов из модели. БлокTerminate
- 4.6. Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- 4.7. Реализация задержки во времени. БлокAdvance
- 4.8. Сбор статистики об ожидании. БлокиQueue,depart
- 4.9. Переход транзакта в блок, отличный от последующего. БлокTransfer
- 4.10. Моделирование многоканальных устройств
- 4.11. Примеры построенияGpss-моделей
- 4.12. Переменные
- 4.13. Определение функции вGpss
- 4.14. Стандартные числовые атрибуты, параметры транзактов. Блоки assign, mark, loop
- Примеры фрагментов gpss-моделейcиспользованием сча и параметров гранзактов
- 4.15. Изменение приоритета транзактов. БлокPriority
- 4.16. Организация обслуживанияcпрерыванием. Блоки preempt и return
- 4.17. Сохраняемые величины
- 4.18. Проверка числовых выражений. БлокTest
- 4.19. Определение и использование таблиц
- 4.20. Косвенная адресация
- 4.21. Обработка транзактов, принадлежащих одному семейству
- 4.22. Управление процессом моделирования в системеGpss
- 4.23. Списки пользователей
- 4.24. Блоки управления потоками транзактовLogic,gatelr,gatelSиGate
- 4.25. Организация вывода временных рядов изGpss-модели
- 4.26. Краткая характеристика языкаPlus
- 4.27. КомандыGpssWorId
- 4.28. Диалоговые возможностиGpssWorld
- 4.29. Отличия междуGpssWorldиGpss/pc
- Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем
- 5.1. Операционные системы компьютеров
- 5.2. Сети и системы передачи данных
- 5.3. Проблемы моделирования компьютеров и сетей
- Глава 6. Основы моделирования процессов
- 6.1. Производственные процессы
- 6.2. Распределительные процессы
- 6.3. Процессы обслуживания клиентов
- 6.4. Процессы управления разработками проектов
- Глава 7. Задания для самостоятельной работы Задание 1. Моделирование разливной линии
- Задание 2 [10]. Моделирование контроля и настройки телевизоров
- Задание 3. Моделирование работы кафе
- Задание 4. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 5. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 6. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 7. Моделирование работыCmo
- Задание 8. Моделирование функций
- Задание 9 [10]. Моделирование системы обслуживания
- Задание 10 [16]. Моделирование системы автоматизации проектирования
- Задание 11 [16]. Моделирование работы транспортного цеха
- Задание 12 [16]. Моделирование системы передачи разговора
- Задание 13 [16]. Моделирование системы передачи данных
- Задание 14 [16]. Моделирование узла коммутации сообщений
- Задание 15 [16]. Моделирование процесса сборки
- Задание 16 [16]. Моделирование работы цеха
- Задание 17 [16]. Моделирование системы управления производством
- Задание 18. Моделирование производственного процесса
- Задание 19. Моделирование работы заправочной станции
- Задание 20. Моделированиеработы станции технического обслуживания
- Задание 21. Моделирование работы станции скорой помощи
- Задание 22. Моделирование работы госпиталя
- Задание 23. Моделирование работы маршрутных такси
- Задание 24. Моделирование работы печатной системы
- Задание 25. Моделирование процесса сборки пк
- Глава8. Проектирование имитационных моделей c помощью интерактивной системы имитационного моделирования
- 8.1. Структура интерактивной системы имитационного моделирования
- 8.2. Построение концептуальной схемы модели
- 8.3. Параметрическая настройка модели
- 8.4. Генератор формул
- 8.5. Управление экспериментом
- 8.6. Запуск эксперимента и обработка результатов моделирования
- 8.7. Управление проектами и общей настройкой системы
- 8.8. Пример построения модели средствамиIss2000
- Глава 9. Технология имитационного моделирования
- 9.1. Имитационные проекты
- 9.2. Организация экспериментов
- 9.3. Проблемы организации имитационных экспериментов
- 9.4. Оценка точности результатов моделирования
- 9.5. Факторный план
- 9.6. Дисперсионный анализAnovAв планировании экспериментов
- 9.7. Библиотечная процедураAnova
- 9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системеGpssWorld
- 9.9. Особенности планирования экспериментов
- 9.10. Нахождение экстремальных значений на поверхности отклика
- 9.11. Организация экспериментов вGpssWorId
- 9.L2. Выбор наилучшего варианта структуры системы
- Глава 10. Примеры принятия решенийcпомощью имитационного моделирования
- 10.1. Моделирование производственного участка
- 10.2. Моделирование технологического процесса ремонта и замены оборудования
- Приложение Системные сча
- Сча транзактов
- Сча блоков:
- Сча одноканальных устройств:
- Сча очередей
- Сча таблиц
- Сча ячеек и матриц ячеек сохраняемых величин:
- Сча вычислительных объектов
- Список литературы
- Срдержание
- Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем 132
- Глава 10. Примеры принятия решений c помощью имитационного моделирования 201