Моделирование в системе PILGRIM (стр. 1 из 4)

Имитационное моделирование (от англ. simulation) – это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.

Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта.

Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.

Для создания имитационных моделей необходимо специальное программное обеспечение – система моделирования(simulationsystem).

Среди современных систем имитационного моделирования можно выделить следующие распространенные пакеты:

- ProcessCharter-1.0.2 (компания «Scitor», Менло-Парк, Калифорния, США);

- Powersim-2.01 (компания «Modell Data» AS, Берген, Норвегия);

- Ithink-3.0.61 (компания «High Performance Systems», Ганновер, Нью-Хэмпшир, США);

- Extend+BPR-3.1 (компания «Imagine That!», Сан-Хосе, Калифорния, США);

- ReThink (фирма «Gensym», Кембридж, Массачусетс, США);

- Pilgrim (Россия).

В данной работе будут рассмотрен процесс моделирования в системе Pilgrim.

1 Теоретическая часть

1.1 Технология моделирования в системе PILGRIM

Средством построения моделей в системе PILGRIM является графический конструктор Gem (от «Generator models»), представляющий собой набор узлов различного типа. На схеме имитационной модели узел есть графическое изображение некоторого типового процесса, или можно сказать, что внутри узла работает процесс. При этом элементарный процесс может быть, вообще говоря, представлен несколькими узлами имитационной модели, если этого требует логика его работы.

Таким образом, схема имитационной модели представляет собой направленный граф, вершины которого представляют собой компоненты элементарных процессов, а дуги определяют направление потоков заявок и управляющих воздействий в моделируемой системе.

Конструктор Gem генерирует программу на языке С++, которая в дальнейшем должна быть скомпилирована в составе проекта в среде MS Developer Studio, где предварительно должен быть установлен Visual C++ с библиотеками Pilgrim.

Процесс построения модели в системе PILGRIM включает в себя следующие этапы:

1. Анализ структуры моделируемого процесса

2. Определение входных и выходных параметров модели

3. Построение графа модели с помощью конструктора (вообще говоря, можно сразу писать программный файл, но конструктор значительно облегчает работу).

4. Описание узлов графа (определение значений параметров узлов модели).

Параметры узлов могут быть заданы константами или переменными пользователя. Во втором случае в момент входа в узел очередной заявки значения этих параметров должны быть определены с помощью операторов языка С++.

5. Определение условий выбора узла, если в модели имеются ветвления.

6. Компиляция модели.

1.2 Инструментальные средства

1.2.1 Транзакты, узлы, события. Модельный таймер

В системе имитационного моделирования PILGRIM граф модели описывает взаимодействия дискретных и непрерывных компонент имитационной модели и представляет собой стохастическую сеть. Каждый узел графа – это ветвь моделирующей программы.

Непрерывные компоненты представляют собой разностные уравнения, причем каждый очередной интервал (или шаг) интегрирования – это отрезок времени между двумя ближайшими событиями в стохастической сети.

Одновременность моделирования всех компонент системы имитируется с помощью единой службы модельного времени.

Основной динамической единицей любой модели, работающей под управлением имитатора, является транзакт.

ТРАНЗАКТ – это формальный запрос на какое-либо обслуживание, например сигнал о загрязнении какого-то пункта местности, телеграмма, поступающая на узел коммутации сообщений, проба загрязненной почвы, ожидающая соответствующего анализа и т.д. Пути "миграции" транзактов по графу определяются логикой функционирования дискретных компонентов модели.

УЗЛЫ графа представляют собой центры обслуживания транзактов. В узлах транзакты могут задерживаться, обслуживаться, порождать семейства новых транзактов, уничтожать другие транзакты. Вид обслуживания транзакта определяется типом узла.

Выход из узла одного транзакта называется СОБЫТИЕМ. Предположим, что в момент времени t произошло какое-то событие, а в момент времени t+d должно произойти ближайшее следующее, но не обязательно в этом же узле. Тогда очевидно, что передать управление непрерывным компонентам модели можно только на время [t,t+d].

Текущее значение модельного таймера хранится в системной переменной timer.

Значение модельного таймера доступно для чтения в процессе моделирования.

1.2.2 Типы узлов имитационной модели

Узел AG – постоянный генератор транзактов - представляет собой генератор транзактов. Он предназначен для создания транзактов имитационной модели. Транзакты генерируются по одному через определенные пользователем промежутки времени.

Для настройки генератора необходимо задать набор параметров (i,p,r,m,s,o,n). Параметры имеют следующий смысл:

i – номер узла-генератора (int);

p – приоритет (int), назначаемый каждому сгенерированному транзакту (вместо p=0 можно использовать p=none);

r – тип функции распределения интервала времени между двумя последовательно сгенерированными транзактами. Используются условные обозначения: norm – нормальное распределение, unif – равномерное, expo – экспоненциальное, erln – распределение Эрланга, beta – b-распределение, none – интервал, являющийся детерминированной величиной;

m – математическое ожидание интервала времени (float) между двумя последовательно сгенерированными транзактами (r=norm, unif, expo), либо математическое ожидание одного слагаемого этого интервала (r=erln), либо минимальное значение интервала (r=beta), либо постоянная величина этого интервала (r=none);

s – величина, зависимая от типа функции распределения (float): среднеквадратичное отклонение (r=norm), либо максимальное отклонение от среднего (r=unif), либо значение zero (r=expo, none), либо число слагаемых интервала (r=erln, в этом случае s>0.0), либо наиболее вероятное значение интервала времени между двумя последовательно сгенерированными транзактами (r=beta);

o – величина, также зависящая от типа функции распределения (float): либо значение zero (r=norm, unif, expo, erln, none), либо максимальное значение интервала времени между двумя последовательно сгенерированными транзактами (r=beta);

Параметры генератора могут быть изменены во время работы модели с помощью команды cheg (change generator).

Узел SERV – обслуживающий многоканальный прибор с абсолютными приоритетами (правило относительных приоритетов реализуется в узле типа queue – очередь), осуществляющий какое-либо обслуживание транзактов в течение модельного времени, отличного от нуля.

С точки зрения имитационной модели “обслуживание” заключается в задержке транзакта на заданный промежуток времени.

Для описания сервера необходимо задать набор параметров (c,u,r,m,s,o). Параметры имеют следующий смысл:

c – число обслуживающих каналов (int), c > 1;

u – дисциплина обслуживания: abs – приоритетная, с прерыванием обслуживания менее приоритетного транзакта, либо none – бесприоритетная;

r – тип функции распределения интервала обслуживания транзактов. Используются условные обозначения: norm – нормальное распределение, unif – равномерное, expo – экспоненциальное, erln – распределение Эрланга, beta – b-распределение, none – интервал является детерминированной величиной;