26. Дайте определение понятиям: процесс, работа, событие, транзакт.

При моделировании дискретных систем ведущую роль играет понятие "события". Событие представляет собой мгновенное изменение некоторого элемента системы или состояния системы в целом.

Событие характеризуется:

- условиями (или законом) возникновения;

- типом, который определяет порядок обработки (дисциплину обслуживания) данного события;

- нулевой длительностью.

Обычно события подразделяют на две категории:

- события следования, которые управляют инициализацией процессов (или отдельных работ внутри процесса);

- события изменения состояний (элементов системы или системы в целом).

В том случае, если модель строится с целью изучения причинно - следственных связей, присущих системе, то описание ее поведения в терминах событий является "самодостаточным". Примером такой задачи является проектирование пользовательского интерфейса программного продукта, когда разработчику необходимо

оценить взаимную согласованность элементов интерфейса (кнопок, флажков, переключателей, диалоговых окон и т. д.). Если же исследователя интересует не только логика смены состояний моделируемой системы, но и временные параметры ее работы, механизм событий служит основой для представления в модели работ, процессов и транзактов.

Работа (активность) - это единичное действие системы по обработке (преобразованию) входных данных. В зависимости от природы моделируемой системы, под входными данными могут пониматься информационные данные или какие - либо материальные ресурсы. Каждая из работ характеризуется временем выполнения и потребляемыми ресурсами. Соответственно, с помощью моделей, описанных в терминах работ, могут решаться задачи по оценке качества распределения ресурсов системы, ее производительности, надежности и т. д. При моделировании сложных систем весьма часто имеют место ситуации, когда некоторые работы образуют устойчивую повторяющуюся последовательность.

В таких случаях бывает удобнее перейти к описанию модели на основе процессов. Под процессом понимают логически связанный набор работ. Некоторые процессы могут рассматриваться, в свою очередь, как работы в процессе более высокого уровня. И, наоборот, при повышении степени детализации описания системы некоторая работа может быть разделена на более мелкие составляющие и, таким образом, "превратиться"в процесс. Любой процесс характеризуется совокупностью статических и динамических характеристик. К статическим характеристикам процесса относятся:

² длительность;

² результат;

² потребляемые ресурсы;

² условия запуска (активизации);

² условия останова (прерывания).

В общем случае статические характеристики процесса не изменяются в ходе его реализации, однако при необходимости любая из них может быть представлена в модели как случайная величина, распределенная по заданному закону. Динамической характеристикой процесса является его состояние (активен или находится в

состоянии ожидания). Моделирование в терминах процессов производится в тех же случаях, что и в терминах работ (то есть когда система оценивается по каким - либо временным показателям, либо с точки зрения потребляемых ресурсов). Например, при оценке производительности вычислительной сети обработка

заданий может быть представлена в модели как совокупность соответствующих процессов, использующих ресурсы сети (оперативную память, пространство на жестких дисках, процессорное время, принтеры и т. д.). При описании моделируемой системы в терминах работ и процессов используются оба вида событий:

² события следования - для отражения временных параметров системы;

² события изменения состояний - для представления логики взаимодействия протекающих в системе процессов (или выполняемых работ).

Еще один способ имитационного моделирования систем основан на использовании понятия транзакта. Транзакт - это некоторое сообщение (заявка на обслуживание), которое поступает извне на вход системы и подлежит обработке. В некоторых случаях, например при моделировании автоматизированных систем управления, более удобно проследить функционирование системы именно относительно алгоритма обработки транзакта. В рамках одной ИМ могут рассматриваться транзакты нескольких типов. Каждый транзакт характеризуется соответствующим алгоритмом обработки и необходимыми для его реализации ресурсами системы. Учитывая это, прохождение транзакта по системе можно в некоторых случаях рассматривать как последовательную активизацию процессов, реализующих его обработку ("обслуживание заявки"). В связи с упоминанием термина "обслуживание заявки"уместно вспомнить о существовании теории массового обслуживания. Если читатель с ней знаком, то остается только добавить, что при разработке и исследовании имитационных моделей на основе транзактов целесообразно использовать методику и показатели, применяемые при анализе систем массового обслуживания.

27.Оценка качества имитационной модели.

Оценка качества модели является завершающим этапом ее разработки и пре­следует две цели:

1) проверить соответствие модели ее предназначению (целям исследования);

2 ) оценить достоверность и статистические характеристики результатов, полу­чаемых при проведении модельных экспериментов.

При аналитическом моделировании достоверность результатов определяется двумя основными факторами:

1 ) корректным выбором математического аппарата, используемого для описа­ния исследуемой системы;

2) методической ошибкой, присущей данному математическому методу.

При имитационном моделировании на достоверность результатов влияет целый ряд дополнительных факторов, основными из которых являются:

• моделирование случайных факторов, основанное на использовании датчиков СЧ, которые могут вносить «искажения» в поведение модели;

• наличие нестационарного режима работы модели;

• использование нескольких разнотипных математических методов в рамках одной модели;

• зависимость результатов моделирования от плана эксперимента;

• необходимость синхронизации работы отдельных компонентов модели;

• наличие модели рабочей нагрузки, качество которой зависит, в свою очередь, от тех же факторов.

Пригодность имитационной модели для решения задач исследования характе­ризуется тем, в какой степени она обладает так называемыми целевыми свойства­ми. Основными из них являются:

• адекватность;

• устойчивость;

• чувствительность.

Оценка адекватности модели. В общем случае под адекватностью понимают степень соответствия модели тому реальному явлению или объекту, для описания которого она строится. Адекватность модели определяется степенью ее соответствия не столько реально­му объекту, сколько целям исследования.

Оценка устойчивости модели. Устойчивость модели - это ее способность сохранять адекватность при иссле­довании эффективности системы на всем возможном диапазоне рабочей нагрузки, а также при внесении изменений в конфигурацию системы. Разработчик вынужден прибегать к методам «для данного случая», частичным тестам и здравому смыслу. Часто бывает по­лезна апостериорная проверка. Она состоит в сравнении результатов моделирования и результатов измерений на системе после внесения в нее изменений. Если результаты моделирования приемлемы, уверенность в устойчивости модели возрастает.

Оценка чувствительности модели. Достаточно часто возникает задача оценивания чувствительности модели к изменению пара­метров рабочей нагрузки и внутренних параметров самой системы.

Данные, полученные при оценке чувствительности модели, могут быть ис­пользованы, в частности, при планировании экспериментов: большее внима­ние должно уделяться тем параметрам, по которым модель является более чув­ствительной.

28. Опишите процесс калибровки имитационной модели.

Калибровка модели. Если в результате проведенной оценки качества модели оказалось, что ее целевые свойства не удовлетворяют разработчика, необходимо выполнить ее калибровку, т. е. коррекцию с целью приведения в соответствие предъявляемым требованиям.

Как правило, процесс калибровки носит итеративный характер и состоит из трех основных этапов [2]:

1) глобальные изменения модели (например, введение новых процессов, изме­нение типов событий и т. д.);

2) локальные изменения (в частности, изменение некоторых законов распреде­ления моделируемых случайных величин);

3) изменение специальных параметров, называемых калибровочными.

Целесообразно объединить оценку целевых свойств имитационной модели и ее калибров­ку в единый процесс.

Процедура калибровки состоит из трех шагов, каждый из которых является ите­ративным (рис. 1.11).

Шаг 1. Сравнение выходных распределений.

Цель — оценка адекватности ИМ. Критерии сравнения могут быть различны. В частности, может использоваться величина разности между средними значениями откликов модели и системы. Устранение различий на этом шаге основано на внесении глобальных изменений.

Шаг 2. Балансировка модели.

Основная задача — оценка устойчивости и чувствительности модели. По его резуль­татам, как правило, производятся локальные изменения (но возможны и глобальные).

Шаг 3. Оптимизация модели.

Цель этого этапа — обеспечение требуемой точности результатов. Здесь возмож­ны три основных направления работ: дополнительная проверка качества датчиков случайных чисел; снижение влияния переходного режима; применение специальных методов понижения дисперсии.