Общая информация о создании моделей в Enterprise Library
Для создания новой модели щелкните мышью по кнопке Создать проект. Появится диалоговое окно, в котором вы должны будете дать имя файлу вашей модели и выбрать каталог, где он будет храниться.
Рассмотрим рабочее окно AnyLogic. В левой части рабочей области находится панель «Проект». Панель «Проект» обеспечивает легкую навигацию по элементам моделей, открытых в текущий момент времени.
В правой рабочей области отображается панель «Палитра», а внизу – панель «Свойства». Панель «Палитра» содержит разделенные по категориям элементы, которые могут быть добавлены на диаграмму класса активного объекта или эксперимента. Панель «Свойства» используется для просмотра и изменения свойств выбранного в данный момент элемента (или элементов) модели.
В центре рабочей области AnyLogic открывается графический редактор диаграммы класса активного объекта Main.
Чтобы добавить объект на блок-схему модели, щелкните по объекту в окне палитры Enterprise Library и перетащите его мышью на структурную диаграмму. При этом его свойства будут отображены на панели «Свойства». В этом окне вы можете изменять свойства элемента в соответствии с требованиями вашей модели. Позднее для изменения свойств элемента нужно будет сначала щелчком мыши выделить его на диаграмме или в дереве проекта.
Рис.3.4. Развернутая библиотека Enterprise Library
и ее элемент, помещенный на схему.
Объекты должны взаимодействовать между собой, поэтому вы должны будете соединять их друг с другом. Можно соединять объекты с помощью мыши, перетаскиванием порта одного объекта на порт другого или с помощью специального средства «Соединитель». Чтобы соединить порты объектов, щелкните мышью по кнопке панели инструментов Соединитель, а затем щелкните мышью поочередно по обоим портам. Для добавления точки изгиба щелкните мышью по кнопке панели инструментов Редактировать точки.
Модель выполняется в соответствии с набором конфигурационных установок, называемым экспериментом. Вы можете создать несколько экспериментов и изменять рабочую конфигурацию модели, просто меняя текущий эксперимент модели. Один эксперимент, названный Simulation, создается автоматически. Выберите его щелчком мыши по элементу дерева и измените настройки модели в окне Свойства (рис. 3.5). Окно Свойства имеет вкладки: основные, дополнительные, модельное время, презентация, окно, параметры, описание.
Рис. 3.5 Задание свойств эксперимента.
На вкладке Основные можно выбрать класс, который будет запущен при запуске модели. По умолчанию в качестве корневого объекта выбран объект класса Main, автоматически создаваемого в каждой модели. Вы можете пере- именовывать классы модели. Для этого нужно выделить класс щелчком мыши по значку класса в дереве модели и затем изменить его имя в окне Свойства.
На вкладке Модельное время можно:
задать режим моделирования. В режиме реального времени задается связь модельного времени с физическим, т.е. задается количество единиц модельного времени, выполняемых в одну секунду. Режим реального времени лучше всего подходит для показа анимации. В режиме виртуального времени модель выполняется без привязки к физическому времени – она выполняется так быстро, как это возможно. Данный режим лучше всего подходит, когда требуется моделировать работу системы в течение достаточно длительного периода времени;
запустить модель так, чтобы она работала бесконечно, но можно и остановить ее в заданный момент времени. Вы можете остановить модель по достижении переменной заданного значения или по выполнении какого-нибудь определенного условия.
Дополнительные свойства эксперимента (вкладка Дополнительные) позволяют управлять выполнением модели. Можно задать действие перед и после запуска модели, а также задать численные методы для прогона и точность получаемых значений.
На вкладе Презентация можно определить вид и скорость выполнения прогона.
- Лабораторная работа №1. Аналитическое моделирование.
- I.Статичные аналитические модели оптимизации. Построение в среде ms Excel.
- Задача линейного программирования (злп).
- I этап: Анализ словесного описания задачи
- II этап: Построение математической модели
- III этап: Формирование задачи выбора наилучшей стратегии
- Решение задач линейного программирования с помощью надстройки «поиск решений» в среде excel
- Задача оптимального использования ресурсов
- Запуск «Поиска решения»
- Создание отчета по результатам поиска решения
- Индивидуальные варианты заданий.
- II. Статичные аналитические модели, описываемые уравнениями. Построение в среде MathCad.
- Решение уравнений средствами Mathcad
- Построение графиков в MathCad
- Рекомендации по использованию функции root.
- Нахождение корней полинома
- Символьное решение уравнений
- Индивидуальные варианты заданий.
- III. Динамические аналитические модели. Построение в среде MatLab.
- Решение обыкновенных дифференциальных уравнений в matlab.
- Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями.
- Решение дифференциальных уравнений второго порядка.
- Интегрирование систем линейных дифференциальных уравнений в матричном виде.
- Варианты заданий. Общие задания.
- Индивидуальные задания.
- Лабораторная работа №2. Построение аналитической модели по результатам эксперимента.
- I. Построение модели в среде Excel.
- II. Построение модели в среде Statistica. Общие сведения о программе Statistica.
- III. Построение модели в среде Origin Pro.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №3. Модели массового обслуживания.
- I. Построение модели в среде AnyLogic.
- Пользовательский интерфейс
- Общая информация о создании моделей в Enterprise Library
- Моделирование одноканальной смо с очередью.
- Моделирование многоканальной смо с очередью.
- Сбор статистики о времени обслуживания клиента.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №4. Моделирование интеллектуальных систем. Нейросеть обратного распространения ошибки.
- I. Обзор использования пакета Excel Neural Package.
- II. Обзор использования пакета Deductor.
- III. Обзор использования пакета statistica Neural Networks.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №5. Моделирование интеллектуальных систем. Нейронная сеть для кластеризации.
- I. Теоретические сведения.
- II. Проектирование карты Кохонена в пакете Excel Neural Package.
- III. Проектирование карты Кохонена в пакете Deductor.
- IV. Проектирование карты Кохонена в пакете Statistica.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №6. Моделирование интеллектуальных систем. Система нечеткого вывода.
- I. Постановка задачи.
- II. Процесс разработки системы
- Индивидуальные варианты заданий.