Построение имитационных моделей вычислительных комплексов и автоматизация машинного эксперимента по оценке статистических характеристик моделей

Построение имитационных моделей вычислительных комплексов и автоматизация машинного эксперимента по оценке статистических характеристик моделей

Автор: Левин, Евгений Нисонович

Шифр специальности: 05.13.01.

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 1985

Место защиты: Рига

Количество страниц: 203 c. ил

Артикул: 4028281

Автор: Левин, Евгений Нисонович

Стоимость: 250 руб.

Построение имитационных моделей вычислительных комплексов и автоматизация машинного эксперимента по оценке статистических характеристик моделей  Построение имитационных моделей вычислительных комплексов и автоматизация машинного эксперимента по оценке статистических характеристик моделей 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
ГЛАВА I. МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ ЯЗЫКА ШДЕЛИРОВАНИЯ
ОРБЭ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЮДЕЛЕЙ ВК
1.1. Средства имитационного моделирования ВК
1.2. Применение языка моделирования вР при
построении имитационных моделей ВК.
1.2.1. Определение объекта и целей моделирования
1.2.2. Выбор уровня детализации моделируемых
процессов
1.2.3. Описание логики обработки заданий
1.2.4. Формализация задачи исследования модели
1.2.5. Выбор объектов языка ОРЭБ
1.3. Имитационные модели ВК, созданные на базе
средств
1.3.1. Родель двухуровневого Ы
1.3.2. Модель связного процессора
1.3.3. Модель локальной вычислительной сети на
базе моноканала
Выводы.
ГЛАВА 2. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАБОТЫ С ИМИТАЦИОННЬЩ.
ЮДШМИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ
2.1. Методы взаимодействия пользователя с
имитационными моделями.
2.2. Цели и принципы разработки системы моделирования с интерактивной настройкой.
2.3. Функциональный состав СМИН
2.3.1. Особенности подготовки СРЭв моделей
2.3.2. Особенности подготовки ФОРТРАН программ.
2.4. Информационное обеспечение СМИН.
2.5. Минимизация памяти при построении программ
Выводы .
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ
штадшюго моделирования ш 6
3.1. Определение длительности переходного процесса при имитационном моделировании ВК
3.2. Сравнительная эффективность методов определения длительности переходного процесса.
3.3. Определение интервальных оценок характеристик
функционирования ВК.
3.4. Сравнительная эффективность методов
определения интервальных оценок.
3.4.1. Генерирование тестовых последовательностей
3.4.2. Результаты сравнения методов определения
интервальных оценок III
Выводы
ГЛАВА 4. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ИНДЕКСОВ
ПРОИЗВОДШЕЛЬНОСТИ ЛВС НА ВАЗЗ МОНОКАНАЛА .
4.1. Методика получения статистических оценок
индексов производительности ВК в
вРЗБ моделях Иб
4.2. Определение точечных оценок индексов производительности ЛВС на базе моноканала
4.3. Учет переходного процесса и автокоррелиро
ванности наблюдений в модели ЛВС.
Выводы.
. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Универсальные языки программирования предоставляют достаточно возможностей для построения имитационных моделей ВК. Однако, языки моделирования систем с дискретными событиями чаще оказываются более предпочтительными, так как содержат больше предпосылок для формирования методологических принципов построения моделей объектов определенного класса. Языки имитационного моделирования дают возможность описывать функционирование систем с параллельно развивающимися процессами в терминах специализированных операторов, включают средства описания классов объектов и порождения соответствующих структур данных модели, осущзствляют динамическое управление памятью и операции с сигналами времени, предоставляют средства имитации вероятностных процессов, обеспечивают автоматический сбор и стандартизированный вывод статистики по работе модели. Важным свойством универсальных языков имитационного моделирования является возможность исследования систем при различных уровнях детализации и практически любых предположениях о характере случайных явлений и логике развития процессов. Опыт использования специализированных систем имитационного моделирования ВК (уровни 3 и 4) [ , , , 0] показывает, что по возможностям, предоставляемым ими для построения моделей и анализа результатов, они близки к универсальным языкам моделирования систем с дискретными событиями. Построение модели с использованием средств уровней 3 и 4 наряду с очевидными достоинствами имеет ряд существенных методологических недостатков. ВК. Во-вторых, применение систем моделирования уровней 3 и 4 часто сокращает возможности для иерархического моделирования (хотя существуют системы, специально ориентированные на иерархическое моделирование, например, система PLSIM [7о] ). В-третьих, такие системы моделирования имеют, как правило, стандартные наборы процедур статистической обработки результатов экспериментов, которые могут оказываться неадекватными характеру данных моделирования. Так, например, в системе CSS средствами языка невозможно провести корректный анализ данных моделирования с учетом автокоррелированности наблюдений. Необходимо отметить, что этот недостаток в какой-то мере присущ и универсальным языкам моделирования систем с дискретными событиями и единственный путь его преодоления - написание собственных программ обработки статистики эксперимента. Ж. С их помощью можно создавать модели ВК с различным уровнем детализации представления процессов, обусловленным целями моделирования и составом априорной информации. GPSS для построения имитационных моделей ЕК. Язык GPSS выбран в качестве базового в силу его широкой распространенности, простоты написания моделирующих программ, легкости отладки и верификации моделей, а также возможности подключения собственных программ сбора и обработки статистики о результатах экспериментов. ЭЩ. Данная методика касается, в основном, работ на первом этапе моделирования, причем язык GPSS используется здесь не только как эффективное средство автоматизации программирования, но и как средство формализации концептуальной модели исследуемого ВК. В описание моделируемого ВК следует включить все имеющиеся у исследователя сведения, которые могут повлиять на выбор решений в процессе дальнейшей разработки модели. Общие сведения, как правило, известны исследователю. ВК (отдельная ЭВМ, многомашинный комплекс, сеть ЭВМ и т. Специальные сведения названы так потому, что они необходимы при реализации имитационных моделей ЕК в терминах процессов с дискретными событиями, средством программирования которых является язык GP5S . Подробные характеристики объекта, относящиеся к специальным сведениям, должны быть приведены и формализованы на последующих этапах создания модели. НС. Цели моделирования удобно разделить на цели первого (основного) уровня и второго (обеспечивающего) уровня. Цели первого уровня должны отражать основной смысл и назначение модели НС, определяемые исследователем. Их формулировка в значительной степени зависит от того, моделируется ли уже функционирующий или еще проектируемый НС. ВК при повышенных интенсивностях поступления данных и т.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.250, запросов: 244