Компьютерное моделирование процессов в системах и сетях массового обслуживания

• Автор: Захарикова, Елена Борисовна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 224 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ И СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

1.1 Анализ аспектов построения аналитических, численных

и имитационных моделей.

1.2 Методы представления моделей систем и сетей массового обслуживания

1.3 Концептуальные модели сетей массового обслуживания.

1.4 Анализ существующих средств компьютерного моделирования

1.5 Анализ технологий построения приложений к системе Ма1ИСас1.

Выводы.
2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ И СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ АНАЛИТИЧЕСКИХ И ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
2.1 Приведение модели системы массового обслуживания типа ММтп
к модели типа ММт
2.2 Модельное представление систем массового обслуживания
в пространстве состояний.
2.3 Структурированное модельное представление сетей массового обслуживания з пространстве состояний
2.4 Методика построения модели сети массового обслуживания на основе представления сети в виде сети етри
2.5 Исследование нелинейных систем и сетей массового обслуживания
с применением преобразования Лапласа.
Выводы.
3 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.
3.1 Представление модельного времени.
3.2 Модели и алгоритмы источников импульсов
3.3 Модели и алгоритмы узлов обслуживания
3.4 Модельное представление сетей массового обслуживания
3.5 Модели компонентов обработки результатов имитационного
моделирования
3.6 Технология разработки программного комплекса на С для МаЬсас
4 ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
С ПРИЛОЖЕНИЕМ
4.1 Исследование источников импульсов
4.2 Исследование узлов обслуживания
4.2.1 Одноканальная СМО без буфера ММ 10
4.2.2 Одноканальная СМО с ограниченным буфером ММ12.
4.2.3 Одноканальная СМО с бесконечным буфером ММ1
4.2.4 Трехканальная СМО без буфера ММ30.
4.2.5 Трехканальная СМО с буфером ограниченной емкости ММ33.
4.2.6 Трехканальная СМО с буфером неограниченной емкости ММ3.
4.2.7 Двухузловая СМО без буфера с неоднородным потоком заявок.
4.2.7.1 Анализ адекватности имитационной модели
4.2.7.2 Анализ чувствительности имитационной модели
4.2.7.3 Анализ устойчивости имитационной модели
4.3 Анализ процесса обработки кодограмм в модуле разведки и управления
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ТЕРМИНОВ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучаемого процесса, поскольку явление может быть замедлено или ускорено по желанию. Определение системы — установление границ, ограничений и измерителей эффективности системы, подлежащей изучению. Формулирование модели — переход от реальной системы к некоторой логической схеме (абстрагирование). Подготовка данных — отбор данных, необходимых для построения модели, и представление их в соответствующей форме. Трансляция модели — описание модели на языке, приемлемом для используемой вычислительной платформы. Оценка адекватности — количественной меры соответствия входных и выходных параметров модели соответствующим параметрам оригинала. Стратегическое планирование — планирование эксперимента, который должен дать необходимую информацию. Тактическое планирование — определение способа проведения каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента. Экспериментирование — процесс осуществления имитации с целью получения желаемых данных и анализа чувствительности. Интерпретация — построение выводов по данным, полученным путем имитации. Документирование — регистрация хода осуществления проекта и его результатов, а также документирование процесса создания и использования модели. Реализация — практическое использование модели и результатов моделирования. Этапы, или элементы, процесса имитации в их взаимосвязи в нотации ЮЕРЗ показаны на рисунке 2. Г>2ИНЯТИС речении е>8 ИОПОЛЫО! От«*» от иопо/»>оимип ипитациоммгэ ыолодис-з* аик. Тоаготеига Ьф. ЛУ. У/. ЛУ/Л'/. Л'. УЛ'Л*. Для исследования систем возможно использование различных типов моделей, для реализации которых применяются различные методы моделирования (рисунок 3). Рисунок 3 - Методы моделирования процессов Для решения поставленной задачи в данной работе использованы математическое (аналитическое и численное) и имитационное методы моделирования. Физическое моделирование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реального объекта, либо его модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Графические методы в ряде случаев позволяют оценить порядок искомой величины. Основная идея этих методов состоит в том, что решение находится путем геометрических построений. Достоинство аналитических методов заключается в возможности получения решения в явной аналитической форме, позволяющей проводить детальный анализ процессов, протекающих в исследуемой системе, в широком диапазоне изменения параметров системы. Результаты в аналитической форме являются основой для выбора оптимальных вариантов структурно-функциональной организации системы на этапе синтеза. Недостаток аналитических методов - использование целого ряда допущений и предположений в процессе построения математических моделей и невозможность в некоторых случаях получить решение в явном виде из-за неразрешимости уравнений в аналитической форме, отсутствия первообразных для подынтегральных функций и т. В этих случаях широко применяются численные методы. Численные методы позволяют свести решение задачи к выполнению конечного числа арифметических действий над числами; при этом результаты получаются в виде числовых значений [6]. Дифференциальные уравнения, которые можно интегрировать известными методами, встречаются редко. Поэтому особое значение приобретают приближенные методы решения дифференциальных уравнений. Эти методы бывают аналитическими, когда решения получают в виде аналитического выражения, и числовыми, если решения получают в виде таблицы. Численная модель характеризуется зависимостью такого вида, который допускает только частные решения для конкретных начальных условий и количественных параметров моделей []. Имитационная модель объединяет свойства отдельных элементов в единую систему [5]. Производя вычисления, порождаемые имитационной моделью, можно на основе свойств отдельных элементов определить свойства всей системы. При построении имитационных моделей широко используется метод статистических испытаний.