Имитационное моделирование работы вычислительной системы из трех ЭВМ в среде GPSS (стр. 3 из 4)
Спецификация постановки задачи данного курсового проекта – определить максимальную длину очередей перед каждой ЭВМ (NО1, NО2, NО3) и коэффициенты загрузки каждой из ЭВМ (ZЭ1, ZЭ2, ZЭ3). В качестве исходных данных задаются интервал времени (интенсивность) поступления заданий в вычислительную систему, состоящую их трех ЭВМ (tпр ±Dtпр), интервал времени обработки заданий на каждой из ЭВМ (tЭ1, tЭ2, tЭ3), а также процент распределения заданий на одну из трех ЭВМ (РЭ1, РЭ2, РЭ3), процент распределения заданий на последний этап обработки на вторую и третью ЭВМ (РР2, РР3).
Спецификация ограничений на параметры исследуемой системы следующая: исходные данные должны быть положительными числами, кроме того, процент распределения заданий на одну из трех ЭВМ (РЭ1, РЭ2, РЭ3) и процент распределения заданий на последний этап обработки на вторую и третью ЭВМ (РР2, РР3), каждый по отдельности в сумме должен составлять 100%.
Схема программы (см. рис. 4) зависит от выбранного языка моделирования.
Блоки схемы соответствуют блок-диаграмме языка GPSS, что позволит легко написать текст программы, провести ее модификацию и тестирование. Для полного покрытия программы тестами необходимо так подобрать параметры, чтобы все ветви в разветвлениях проходились по меньшей мере по одному разу. Интерпретатор языка GPSS позволяет проанализировать статистические данные по каждой ветви программы.
Оценка затрат машинного времени проводится по нескольким критериям эффективности программы: затраты памяти ЭВМ, затраты вычислений (идентичны времени вычислений при последовательной обработке), время вычислений («время ответа»). Форма представления входных и выходных данных определяется интерпретатором языка GPSS и изменить ее по усмотрению пользователя невозможно.
рис. 4. Схема программы
2.7 Проведение программирования модели
| Метки | Текст программы | Комментарии |
| Simulate | Начало программирования | |
| Generate 3,1,,200 | Генерация входных заданий | |
| Transfer .400, Met4, Met1 | 40% заданий направляется на метку 1, а 60% - на метку 4 | |
| Met1 | Queue EVMQ1 | Сбор статистических данных о входе задания в очередь EVMQ1 к прибору EVM1 |
| Seize EVM1 | Занятие прибора EVM1 | |
| Depart EVMQ1 | Сбор статистических данных о выходе задания из очереди EVMQ1 к прибору EVM1 | |
| Advance 7,4 | Обработка заявки в приборе EVM1 | |
| Release EVM1 | Освобождение прибора EVM1 | |
| Transfer .300, Met3, Met2 | 30% заданий, обработанных на приборе EVM1 направляется на метку 2, а 70% - на метку 3 | |
| Met4 | Transfer .500, Met3, Met2 | из 60% заданий - 30% заданий направляется на обработку к метке 2 и 30% к метке 3 |
| Met2 | Queue EVMQ2 | Сбор статистических данных о входе задания в очередь EVMQ2 к прибору EVM2 |
| Seize EVM2 | Занятие прибора EVM2 | |
| Depart EVMQ2 | Сбор статистических данных о выходе задания из очереди EVMQ2 к прибору EVM2 | |
| Advance 3,1 | Обработка заявки в приборе EVM2 | |
| Release EVM2 | Освобождение прибора EVM2 | |
| Terminate 1 | Уничтожение одного задания | |
| Met3 | Queue EVMQ3 | Сбор статистических данных о входе задания в очередь EVMQ3 к прибору EVM3 |
| Seize EVM3 | Занятие прибора EVM3 | |
| Depart EVMQ3 | Сбор статистических данных о выходе задания из очереди EVMQ2 к прибору EVM3 | |
| Advance 5,2 | Обработка заявки в приборе EVM3 | |
| Release EVM3 | Освобождение прибора EVM3 | |
| Terminate 1 | Уничтожение одного задания | |
| Start 200 | ||
| End | Конец моделирования |
2.9 Проверка достоверности программы
На данном подэтапе последняя проверка машинной реализации модели проводится следующим образом:
а) обратным переводом программы в исходную схему, что в очередной раз подтверждает правильность пути исследования для моделирования;
б) проверкой отдельных частей программы при решении различных тестовых задач;
в) объединением всех частей программы и проверкой ее в целом на контрольном примере моделирования варианта системы.
На этом подэтапе необходимо также проверить затраты машинного времени на моделирование.
3. Получение и интерпретация результатов моделирования системы
3.1 Планирование машинного эксперимента с моделью системы
Для получения максимального объема необходимой информации об объекте моделирования при минимальных затратах машинных ресурсов проведем полный факторный эксперимент с четырьмя существенными факторами (переменных и параметров).
Согласно выбранным критериям оценки эффективности системы и целевой функции модели выберем следующие существенные факторы:
х1 – интервал времени (интенсивность) поступления заданий в вычислительную систему, состоящую их трех ЭВМ, Dtпр = 3мин;
х2 – интервал времени обработки заданий на первой ЭВМ, tЭ1 = 7;
х3 – интервал времени обработки заданий на второй ЭВМ tЭ2 = 3;
х4 – интервал времени обработки заданий на третьей ЭВМ tЭ3 = 5.
Зададим уровни вариации для каждого фактора:
Dх1= 1, Dх2= 4, Dх3= 1, Dх2= 2.
Составим матрицу плана полного факторного эксперимента
| Номер опыта | Фактор х1 | Фактор х2 | Фактор х3 | Фактор х4 |
| 0 (базовый) | 3 | 7 | 3 | 5 |
| 1 | 2 | 3 | 2 | 3 |
| 2 | 2 | 3 | 2 | 7 |
| 3 | 2 | 3 | 4 | 3 |
| 4 | 2 | 3 | 4 | 7 |
| 5 | 2 | 11 | 2 | 3 |
| 6 | 2 | 11 | 2 | 7 |
| 7 | 2 | 11 | 4 | 3 |
| 8 | 2 | 11 | 4 | 7 |
| 9 | 4 | 3 | 2 | 3 |
| 10 | 4 | 3 | 2 | 7 |
| 11 | 4 | 3 | 4 | 3 |
| 12 | 4 | 3 | 4 | 7 |
| 13 | 4 | 11 | 2 | 3 |
| 14 | 4 | 11 | 2 | 7 |
| 15 | 4 | 11 | 4 | 3 |
| 16 | 4 | 11 | 4 | 7 |
3.2 Определение требований к вычислительным средствам
Для проведения эксперимента потребуется только один персональный компьютер без внешних устройств. Время выполнения эксперимента ограничено лишь временем доступа к персональному компьютеру.
3.3 Проведение рабочих расчетов
Набор исходных данных для ввода в ЭВМ представлен в виде матрицы плана, с помощью которой в достаточном объеме исследуется факторное пространство. Получение выходных данных зависит от интерпретатора языка GPSS. Дополнительные расчеты не требуются.
3.4 Анализ результатов моделирования системы
Планирование полного факторного эксперимента с моделью позволяет вывести необходимое количество выходных данных, при этом каждый опыт соответствует одному из возможных состояний исследуемой системы. Статистические характеристики модели вычисляются в интерпретаторе языка GPSS автоматически. Проведение регрессионного, корреляционного и дисперсионного анализа не требуется.
3.5 Представление результатов моделирования
Результаты моделирования представлены в табл. 1, 2.
Коэффициент использования – это доля времени моделирования, в течение которого устройство было занято. Среднее время занятия устройства из расчета именно одним транзактом в течение времени моделирования, единица измерения - в минутах.
Таблица 1. Результаты работы устройств EVM1, EVM2, EVM3
| Номер опыта | Устройство | Кол-во раз, когда устройство было занято | Коэффициент использования | Среднее время занятия устройства | Конечное время работы устройств |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 0 | EVM1 | 77 | 0,831 | 7 | 649,000 |
| EVM2 | 73 | 0,337 | 3 | ||
| EVM3 | 127 | 0,978 | 5 | ||
| 1 | EVM1 | 80 | 0,583 | 3 | 412,000 |
| EVM2 | 84 | 0,408 | 2 | ||
| EVM3 | 116 | 0,845 | 3 | ||
| 2 | EVM1 | 81 | 0,303 | 3 | 803,000 |
| EVM2 | 86 | 0,214 | 2 | ||
| EVM3 | 114 | 0,994 | 7 | ||
| 3 | EVM1 | 86 | 0,623 | 3 | 414,000 |
| EVM2 | 81 | 0,783 | 4 | ||
| EVM3 | 119 | 0,862 | 3 | ||
| 4 | EVM1 | 83 | 0,316 | 3 | 789,000 |
| EVM2 | 88 | 0,446 | 4 | ||
| EVM3 | 112 | 0,994 | 7 | ||
| 5 | EVM1 | 96 | 0.996 | 11 | 1060,000 |
| EVM2 | 83 | 0.331 | 2 | ||
| EVM3 | 117 | 0.157 | 3 | ||
| 6 | EVM1 | 89 | 0.991 | 11 | 988,000 |
| EVM2 | 91 | 0.772 | 2 | ||
| EVM3 | 109 | 0.184 | 7 | ||
| 7 | EVM1 | 87 | 0.994 | 11 | 963,000 |
| EVM2 | 87 | 0.352 | 4 | ||
| Продолжение таблицы 1 | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| EVM3 | 113 | 0.361 | 3 | 963,000 | |
| 8 | EVM1 | 84 | 0.994 | 11 | 930,000 |
| EVM2 | 87 | 0.374 | 4 | ||
| EVM3 | 113 | 0.851 | 7 | ||
| 9 | EVM1 | 81 | 0.302 | 3 | 805,000 |
| EVM2 | 92 | 0.229 | 2 | ||
| EVM3 | 108 | 0.402 | 3 | ||
| 10 | EVM1 | 66 | 0.239 | 3 | 830,000 |
| EVM2 | 90 | 0.217 | 2 | ||
| EVM3 | 110 | 0.928 | 7 | ||
| 11 | EVM1 | 75 | 0.280 | 3 | 804,000 |
| EVM2 | 92 | 0.458 | 4 | ||
| EVM3 | 108 | 0.403 | 3 | ||
| 12 | EVM1 | 77 | 0.945 | 3 | 822,000 |
| EVM2 | 89 | 0.433 | 4 | ||
| EVM3 | 111 | 0.281 | 7 | ||
| 13 | EVM1 | 91 | 0.993 | 11 | 1008,000 |
| EVM2 | 87 | 0.336 | 2 | ||
| EVM3 | 113 | 0.173 | 3 | ||
| 14 | EVM1 | 78 | 0.975 | 11 | 880,000 |
| EVM2 | 93 | 0.211 | 2 | ||
| EVM3 | 107 | 0.851 | 7 | ||
| 15 | EVM1 | 80 | 0.992 | 11 | 887,000 |
| EVM2 | 85 | 0.383 | 4 | ||
| EVM3 | 115 | 0.389 | 3 | ||
| 16 | EVM1 | 82 | 0.988 | 11 | 913,000 |
| EVM2 | 83 | 0.364 | 4 | ||
| EVM3 | 117 | 0.897 | 7 | ||
Таблица 2. Результаты работы очередей EVMQ1, EVMQ2, EVMQ2