Для аппроксимации реальных процессов, протекающих в системе, воспользуемся процедурой определения средних значений выходных переменных, поскольку в системе имеются случайные значения переменных и параметров.
Концептуальная модель исследуемой системы представлена в виде структурной схемы (рис. 1), состоящей из одного входного потока х – задания, поступающие в вычислительную систему, двух выходных потоков у1, у2 – задания, решенные в вычислительной системе на второй и третьей ЭВМ.
Целевая функция модели системы:
Рис. 1. Концептуальная модель в виде структурной схемы
В качестве типовой математической схемы применяется Q-схема, состоящая из одного источника (И), трех накопителей (Н1, Н2, Н3), трех каналов (К1, К2, К3), восемью клапанов (рис. 2). Задания в систему поступают от источника И с интервалом 3 ± 1 мин в каждый из первых трех клапанов с вероятностями: клапан 1 – 40%, клапан 2 – 30%, клапан 3 – 30%. Клапан 1, клапан 2, клапан 3 управляются накопителями Н1, Н2, Н3, ёмкость которых LН1, LН2, LН3 не ограничена по условию задачи. С накопителя 1 (Н1), задания поступают в клапан 4, который управляется каналом 1 (К1). Аналогично с накопителями 2 и 3 (Н2, Н3), задания с которых поступают в клапан 5 и 6, управляются каналами 2 и 3 (К2, К3) соответственно. Обработка (задержка) заданий в каналах К1, К2, К3 занимает 7 ± 4 мин, 3 ± 1 мин, 5 ± 2 мин соответственно. После обработки каналом 1 (К1), задания поступают на конечный этап обработки до решенного состояния с вероятностями 30% в клапан 2 и 70% в клапан 3. После вновь поступившие задания в клапан 2 и 3, управляются накопителями 2 и 3 (Н2, Н3), задания с которых поступают в клапан 5 и 6, управляются каналами 2 и 3 (К2, К3) соответственно. После очередной обработки (задержки) в каналах 2 и 3 (К2, К3), задания поступают в клапаны 7 и 8, где и уничтожаются, как полностью выполненные (решенные) задания.
Рис. 2. Концептуальная модель в виде Q-схемы
Формальная модель системы:
Q = {И, Н1, Н2, Н3, К1, К2, К3, NО, NОЗ1, NРЗ2, NРЗ3, кл1, кл2, кл3, кл4, кл5, кл6, кл7, кл8, LН = ∞ }.
Согласно разработанной концептуальной модели окончательные гипотезы и предположения совпадают с ранее принятыми. Выбранная процедура аппроксимации определения средних значений выходных переменных соответствует реальным случайным процессам, протекающим в системе массового обслуживания.
Проверка достоверности концептуальной модели включает:
а) проверку замысла модели: изначальное изучение поставленной задачи было сделано очень подробно, а именно описаны все параметры и переменные, выдвинуты гипотезы и предположения, доказательство которых должно быть подтверждено в дальнейших этапах анализа;
б) оценку достоверности исходной информации: в течение первого этапа анализа задачи четко определились и выявились данные, которые нужно найти и с помощью чего, что подтверждается элементарной логикой;
в) рассмотрение задачи моделирования: проходит через анализ по отдельным этапам, по которым выдвигаются начальные зависимости данных в задаче;
г) анализ принятых аппроксимаций: на принятых аппроксимациях, возможен дальнейший анализ и обратная логика тоже подтверждена, но полный анализ будет проходить на дальнейших этапах исследования;
д) исследование гипотез и предположений: из данных и полученных различных формулировок возможно выдвинуть гипотезы и предположения, которые не опровергают все выше сказанное.
Логическая схема модели представлена на рис. 3.
После генерации заявок в источнике И (блок 1) осуществляется распределение потока заданий с вероятностями 40%, 30%, 30% между накопителями Н1 (блок 2), Н2 (блок 3), Н3 (блок 4). В условии задачи емкость накопителя не ограничена, поэтому отказов в системе нет. После ожидания в накопителях Н1, Н2, Н3, задания поступают на обслуживание в каналы К1 (блок 5), К2 (блок 6), К3 (блок 7). Задание, закончившее обработку на первом канале не является решенным, поэтому поступает на ожидание последней обработки в накопители Н2 (блок 3), Н3 (блок 4) с вероятностным распределением 30% и 70% соответственно. Для того чтобы определить загруженность (или простои) каналов К1, К2 и К3, можно проанализировать статистические данные, касающиеся очереди перед соответствующими каналами. После обработки в каналах К2 и К3, задание поступает на удаление (блок 8 и блок 9) и покидает систему.
Рис. 3. Логическая схема
Для построения машинной модели системы в комбинированном виде, т.е. с использованием аналитико-имитационного подхода, необходимо часть процессов в системе описать аналитически, а другую часть сымитировать соответствующими алгоритмами. На данном этапе построения аналитической модели зададим математические соотношения в виде явных функций.
Загрузки каждой ЭВМ и максимальную длину очередей в виде явных функций записать трудно. Эти величины определим с помощью языка имитационного моделирования.
На данном подэтапе достоверность модели системы проверяется по следующим показателям:
а) возможности решения поставленной задачи:
Решение данной задачи с помощью математических отношений нецелесообразно, так как искомые данные не имеют явных функций. Использование имитационного моделирования решает эти сложности, но для правильной реализации нужно точно и безошибочно определить параметры и переменные модели, обосновать критерии оценки эффективности системы, составить концептуальную модель и построить логическую схему. Все эти шаги построить модель данного процесса;
б) точности отражения замысла в логической схеме:
При составлении логической схемы, важно понимать смысл задачи, до этого построить концептуальную модель. Проверку точности можно выполнить при подробном описании самой схемы, при этом, сопоставлять с описанием концептуальной модели;
в) полноте логической схемы модели:
Проверить наличие всех выше описанных переменных, параметров, зависимостей, последовательности действий;
г) правильности используемых математических соотношений:
В нашем случае для проведения моделирования системы массового обслуживания с непрерывным временем обработки параметров при наличии случайных факторов необходимо использовать ЭВМ с применением языка имитационного моделирования GPSS, т.к. в настоящее время самым доступным средством моделирования систем является ЭВМ, а применение простого и доступного языка имитационного моделирования GPSS (http://www.gpss.ru) позволяет получить информацию о функции состояний zi(t) системы, анализируя непрерывные процессы функционирования системы только в «особые» дискретные моменты времени при смене состояний системы благодаря моделирующему алгоритму, реализованному по «принципу особых состояний» (принцип dz). Кроме того, высокий уровень проблемной ориентации языка GPSS значительно упростит программирование, специально предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволят быстро и подробно проанализировать возможные исходы имитационного эксперимента с моделью.
Выбранный язык имитационного моделирования GPSS имеет три версии: MICRO-GPSS Version 88-01-01, GPSS/PC Version 2, GPSS World Students Version 4.3.5. Micro-GPSS имеет DOS-интерфейс, который чувствителен к стилю написания программы (количеству пробелов между операндами, длине меток и имен и др.), не содержит текстового редактора. GPSS/PC лишен указанных недостатков, однако интерпретатор GPSS World Students имеет ряд преимуществ перед ним, например наличие интерфейса Windows, пошагового отладчика, возможность сбора и сохранения в файлах различной статистической информации, визуальный ввод команд. Поэтому для разработки модели был выбран именно интерпретатор GPSS World Students.
Для моделирования достаточно использовать ЭВМ типа IBM/PC, применение специализированных устройств не требуется. В программное обеспечение ЭВМ, на которой проводится моделирование, должны входить операционная система Windows (версия 9Х и выше) и интерпретатор GPSS. Затраты оперативной и внешней памяти незначительны, и необходимости в их расчете при современном уровне техники нет. Затраты времени на программирование и отладку программы на ЭВМ зависят только от уровня знаний языка и имеющихся навыков, которые были получены мною на лабораторных работах.
к программе на языке имитационного моделирования GPSS согласно спецификации программы предъявляются традиционные требования: структурированность, читабельность, корректность, эффективность и работоспособность.