Основные этапы моделирования

Вычислительная система как объект моделирования.

Вычислительная система– это организованный ансамбль аппаратных и программных средств, взаимодействие которых выполняет определенные рабочие функции.

При моделировании вычислительной системы используется иерархический метод, т.е. вычислительная система представляется на различных уровнях. Каждый уровень называется страта.

Существую несколько уровней:

1. пользователей

2. программного обеспечения

3. технических средств

4. элементы системы.

 

— Элементы системы.

Вычислительная система описывается в системе физических законов. На этом уровне моделируется работа триггеров, элементов схем; исследуется логика работы элементов, наличие неустойчивых состояний, диагностика ошибок.

 

— Уровень технических средств.

На этом уровне описываются основные блоки; моделируются регистры, счетчики, контроллеры; исследуются алгоритмы работы данных элементов.

 

— Уровень программного обеспечения.

Моделируется программное обеспечение устройств уровня технических средств; исследуется управление работы устройств уровня технических средств.

 

— Уровень пользователя.

Описываются и моделируются системы массового обслуживания; исследуется пропускная способность, время простоя оборудования, время задержки и обработки заявок.

 

Виды моделирования.

Моделирование бывает двух видов: стохастическое (вероятностное) и аналитическое.

 

Вероятностное моделирование – это моделирование на ЭВМ с применением случайных или псевдослучайных воздействий.

Достоинством вероятностного моделирования – является простота и универсальность.

Недостатки – низкий показатель точности и быстродействия, невозможно решать задачи оптимизации.

 

Аналитическое моделирование.

Достоинства – высокая достоверность и точность.

Недостаток – малая универсальность и высокая сложность построения моделей, вероятностных систем.

 

Методы вероятностного моделирования.

Методы статистического испытания это решение следующей задачи:

 

S -?

S/S_пр ~ N_s/N_­общ – количество точек.

 

 

1. Исследование вероятностных систем

2. Решение детерминированных задач

 

Решение:

1. вписываем фигуру произвольной формы в фигуру правильной формы

2. случайным образом бросаем точки в фигуру правильной формы

3. считаем общее количество точек и количество точек попавших в фигуру правильной формы

 

Точность: e ~ ÖD ¤ N_общ, где D – дисперсия случайной величены.

 

 

Достоинства: метод простой, экономия памяти ЭВМ, возможность решения многомерных задач, возможность распараллеливание процесса вычисления.

Недостатки: увеличение точности на один порядок влечет за собой увеличение числа реализаций на два порядка.

 

Основные этапы моделирования.

1. Построение концептуальной модели системы и ее формализация.

2. Алгоритмизация модели и ее машинная реализация (для ЦВМ – программная реализация).

3. Получение и интерпретация (обработка) результатов.

 

Концептуальная модель – это содержательное описание работы моделируемого объекта (вычислительной системы), в котором присутствуют лишь те ее характеристики, которые интересуют исследователя.

 

1.1 Выделение множества , , , которые интересуют исследователя.

1.2 Доказательство возможности и необходимости моделирования.

1.3 Определить множество , , (³ , , ). Выбрать единицу измерения, определить диапазон измерения (варьирования).

1.4 Прогноз ожидаемых результатов.

1.5 Определение законов функционирования системы в зависимости от времени.

=

 

 

 

Для того чтобы получить сведения о вероятностной системе необходимо:

1) учесть все множество случайных воздействий

2) получить выходные характеристики и провести их усреднение (статистические методы)

 

1.6 Формализация концептуальной модели.

Существует пять основных схем моделирования для вычислительных систем.

А - схема (агрегативная) содержит любые две и более схем из табл.1.

 

Дискретная	непрерывная
F-схема	D-схема	Детерминированная
P-схема	Q-схема	Стохастическая

Табл. 1

 

F: описываются конечные автоматы

D: асинхронные автоматы

P: вероятностные автоматы

Q: системы массового обслуживания