Компьютерное моделирование

Сентябрь 5, 2022

Главная
Алгебра
Компьютерное моделирование

Содержание

3. Моделирование включает в себя отображение проблемы из реального мира в мир моделей (процесс абстракции), анализ и
6. Имитационное моделирование - экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального
7. Аналитическая модель – статическая, ограничения – см. предыдущую лекцию. Имитационную модель можно рассматривать как множество правил
8. ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ ВС модели технических средств, имитирующие работу центральных и периферийных устройств вычислительной системы модели программных
9. Этапы имитационного моделирования
10. Этапы имитационного моделирования
11. Критерии целесообразности применения ИМ отсутствие или неприемлемость аналитических, численных и качественных методов решения поставленной задачи; наличие
12. Достоинства ИМ возможность исследования функционирования системы в любых условиях; сокращение продолжительности испытаний по сравнению с натурным
13. Недостаток ИМ решение, полученное при анализе имитационной модели, всегда носит частный характер.
14. Имитационное моделирование (2) Имитационная модель воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причём имитируются элементарные явления, составляющие
15. Особенности ИМ По сравнению с аналитическими моделями: универсальность применения (+); результат для конкретного набора входных данных
16. Подходы в имитационном моделировании на шкале уровня абстракции
17. Системная динамика СД абстрагируется от отдельных объектов и событий и предполагает «агрегатный» взгляд на процессы, концентрируясь
18. Модель распространения нового продукта
19. Модели динамической системы Соответствующая математическая модель, как и в случае СД, будет состоять из набора переменных
20. Модель динамической системы: прыгающий мячик в MATLAB Simulink
21. Классификация ИМ по способам продвижения времени С постоянным шагом Непрерывные модели Потактовые модели От события к
22. Дискретно-событийная модель
23. В основе Д-С подхода лежит концепция заявок (транзактов, entities), ресурсов и потоковых диаграмм (flowcharts). Заявки (транзакты)
24. Агентное моделирование Модели существенно децентрализованы (моделированием снизу вверх) Модель описывает карта состояний (statecharts) (фактически, конечный автомат
25. Модель Хищники – жертвы (Predator Prey) Модель Х-Ж состоит из пары дифференциальных уравнений, описывающих динамику популяций
26. Модель хищники-жертвы
27. GPSS GPSS - язык программирования, используемый для имитационного моделирования различных систем, в основном систем массового обслуживания.
28. Основные понятия gpss Транзакт - структура данных, содержащая поля: имя или номер транзакта; время появления транзакта;
29. Основные понятия gpss Cтандартные числовые атрибуты (СЧА) - свойства и методы объекта; Очереди, регистратор очереди; Таблица;
30. Gpss SIMULATE GENERATE (1.1,0.25,,,); ADVANCE (1,0.25); TERMINATE;
31. Блоки gpss. Generate GENERATE [A],[B],[C],[D],[E]
32. Блоки gpss. Generate. Примеры 1. Задание равномерного закона распределения: GENERATE 6,4 Операнды: A = 6, В
33. Блоки gpss. Advance Блок осуществляет задержку продвижения транзакта ADVANCE A[,B]
34. Блоки gpss. Advance, SEIZE, RELEASE. ПРИМЕРЫ ADVANCE 30,5 - время задержки транзакта в блоке – случайная
35. диаграмма программы на Gpss world
36. Типовая одноканальная смо
37. Регистратор очереди QUEUE A[,B] DEPART A[,B] Queue: 1. Счетчик входов +В; 2. Длина очереди +В (Q$
38. диаграмма программы на Gpss world
39. Статистика очереди.
41. Скачать презентацию

Слайд 2

Слайд 3

Моделирование включает в себя отображение проблемы из реального мира в мир

моделей (процесс абстракции), анализ и оптимизацию модели, нахождение решения, и отображение решения обратно в реальный мир.

Слайд 4

Слайд 5

Слайд 6

Имитационное моделирование
- экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной

модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники

Слайд 7

Аналитическая модель – статическая, ограничения – см. предыдущую лекцию.
Имитационную модель можно

рассматривать как множество правил (дифференциальных уравнений, карт состояний, автоматов, сетей и т.п.), которые определяют в какое состояние система перейдёт в будущем из заданного текущего состояния.
Имитация здесь – это процесс “выполнения” модели, проводящий её через (дискретные или непрерывные) изменения состояния во времени.

Слайд 8

ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ ВС
модели технических средств, имитирующие работу центральных и периферийных

устройств вычислительной системы
модели программных средств, имитирующие функционирование программ, обеспечивающих работу вычислительной системы
стыковочно-оптимизационные модели, осуществляющие увязку предыдущих типов моделей в единую согласованную систему

Слайд 9

Этапы имитационного моделирования

Слайд 10

Этапы имитационного моделирования

Слайд 11

Критерии целесообразности применения ИМ
отсутствие или неприемлемость аналитических, численных и качественных

методов решения поставленной задачи;
наличие достаточного количества исходной информации о моделируемой системе;
необходимость проведения на базе других возможных методов решения очень большого количества вычислений;
возможность поиска оптимального варианта системы при ее моделировании на ЭВМ.

Слайд 12

Достоинства ИМ
возможность исследования функционирования системы в любых условиях;
сокращение

продолжительности испытаний по сравнению с натурным экспериментом;
возможность включения результатов натурных испытаний реальной системы или ее частей;
гибкость варьирования структуры, алгоритмов и параметров моделируемой системы;
часто является единственным практически реализуемым методом исследования функционирования систем на этапе их проектирования.

Слайд 13

Недостаток ИМ
решение, полученное при анализе имитационной модели, всегда носит частный

характер.

Слайд 14

Имитационное моделирование (2)
Имитационная модель воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причём

имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени
[Советов, Яковлев, с.34]

Слайд 15

Особенности ИМ
По сравнению с аналитическими моделями:
универсальность применения (+);
результат для конкретного

набора входных данных (-);
По сравнению с «программами общего назначения»:
«ТЗ формируется по ходу дела…»
Поддержка понятий предметной области

Слайд 16

Подходы в имитационном моделировании на шкале уровня абстракции

Слайд 17

Системная динамика
СД абстрагируется от отдельных объектов и событий и предполагает «агрегатный»

взгляд на процессы, концентрируясь на политиках, этими процессами управляющих.
В подходе СД, структура и поведение системы представимо как множество взаимодействующих обратных связей и задержек.

Слайд 18

Модель распространения нового продукта

Слайд 19

Модели динамической системы
Соответствующая математическая модель, как и в случае СД, будет

состоять из набора переменных состояния и системы алгебро-дифференциальных уравнений над ними.
В отличие от СД, здесь переменные состояния имеют прямой «физический» смысл: координата, скорость, давление, концентрация, и т.д.; они естественно непрерывные и не являются агрегатами (количествами) дискретных объектов.

Слайд 20

Модель динамической системы: прыгающий мячик в MATLAB Simulink

Слайд 21

Классификация ИМ по способам продвижения времени
С постоянным шагом
Непрерывные модели
Потактовые модели
От события

к событию
Дискретно-событийные модели
Гибридные модели
Совместная работа компонентов разного рода
Переключение режимов «непрерывного» компонента

Слайд 22

Дискретно-событийная модель

Слайд 23

В основе Д-С подхода лежит концепция заявок (транзактов, entities), ресурсов и

потоковых диаграмм (flowcharts).
Заявки (транзакты) – пассивные объекты, представляющие людей, детали, задачи, сообщения и т.п. Они следуют по модели, стоя в очередях, обрабатываясь, захватывая и освобождая ресурсы, разделяясь, соединяясь и т.д.
Д-С модель можно рассматривать как глобальную схему обработки заявок, обычно со стохастическими элементами.

Дискретно-событийная модель

Слайд 24

Агентное моделирование
Модели существенно децентрализованы (моделированием снизу вверх)
Модель описывает карта состояний (statecharts)

(фактически, конечный автомат с несколькими дополнениями)

Слайд 25

Модель Хищники – жертвы (Predator Prey)
Модель Х-Ж состоит из пары дифференциальных

уравнений, описывающих динамику популяций хищников и жертв (или паразитов – носителей) в её простейшем случае
Модель характеризуется колебаниями в размерах обеих популяций, причём пик количества хищников немного отстаёт от пика количества жертв. Условия:
а) жертвы всегда имеют достаточное количество ресурсов и погибают, только будучи съеденными хищниками;
б) жертвы – единственный источник пищи для хищников, и хищники умирают только от голода;
в) хищники могут поглощать неограниченное количество жертв;
г) среда обитания не имеет размерностей, то есть любой хищник может встретить любую жертву.

Слайд 26

Модель хищники-жертвы

Слайд 27

GPSS
GPSS - язык программирования, используемый для имитационного моделирования различных систем, в основном систем

массового обслуживания.
Программа на языке GPSS состоит из блоков, которые имитируют различные параметры «устройств» в модели.

Слайд 28

Основные понятия gpss
Транзакт - структура данных, содержащая поля:
имя или номер

транзакта;
время появления транзакта;
текущее модельное время;
номер блока, в котором находится транзакт;
номер блока, куда он продвигается;
момент времени начала продвижения;
приоритет транзакта;
параметры транзакта: P1, P2, ...

Слайд 29

Основные понятия gpss
Cтандартные числовые атрибуты (СЧА) - свойства и методы объекта;
Очереди,

регистратор очереди;
Таблица;
Дисциплина обслуживания (FIFO…);
Часы модельного времени (масштаб);

Слайд 30

Gpss
SIMULATE
GENERATE (1.1,0.25,,,);
ADVANCE (1,0.25);
TERMINATE;

Слайд 31

Блоки gpss. Generate
GENERATE [A],[B],[C],[D],[E]

Слайд 32

Блоки gpss. Generate. Примеры
1. Задание равномерного закона распределения:
GENERATE 6,4
Операнды:

A = 6, В = 4 (2,3,4,5,6,7,8,9,10)
2. Задание детерминированного значения интервалов поступления:
GENERATE 10
Операнды: A = 10, В = 0 (по умолчанию).
3. Генерирование одного транзакта
GENERATE ,,,1

Слайд 33

Блоки gpss. Advance
Блок осуществляет задержку продвижения транзакта
ADVANCE A[,B]

Слайд 34

Блоки gpss. Advance, SEIZE, RELEASE. ПРИМЕРЫ
ADVANCE 30,5 - время задержки

транзакта в блоке – случайная величина, равномерно распределенная на интервале [25, 35].
SEIZE PRIB;
ADVANCE 16,4; (16±4)
RELEASE PRIB;

Слайд 35

диаграмма программы на Gpss world

Слайд 36

Типовая одноканальная смо

Слайд 37

Регистратор очереди
QUEUE A[,B] DEPART A[,B]
Queue:
1. Счетчик входов +В;
2. Длина очереди +В

(Q$<имя очереди>);
3. Транзакт в очереди (имя, тек. мод. время).

Слайд 38

диаграмма программы на Gpss world

Слайд 39

Компьютерное моделирование

Содержание

Моделирование включает в себя отображение проблемы из реального мира в мир

Имитационное моделирование - экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной

Аналитическая модель – статическая, ограничения – см. предыдущую лекцию.Имитационную модель можно

ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ ВС модели технических средств, имитирующие работу центральных и периферийных

Этапы имитационного моделирования

Этапы имитационного моделирования

Критерии целесообразности применения ИМ отсутствие или неприемлемость аналитических, численных и качественных

Достоинства ИМ возможность исследования функционирования системы в любых условиях; сокращение

Недостаток ИМ решение, полученное при анализе имитационной модели, всегда носит частный

Имитационное моделирование (2) Имитационная модель воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причём

Особенности ИМ По сравнению с аналитическими моделями:универсальность применения (+);результат для конкретного

Подходы в имитационном моделировании на шкале уровня абстракции

Системная динамикаСД абстрагируется от отдельных объектов и событий и предполагает «агрегатный»

Модель распространения нового продукта

Модели динамической системыСоответствующая математическая модель, как и в случае СД, будет

Модель динамической системы: прыгающий мячик в MATLAB Simulink

Классификация ИМ по способам продвижения времениС постоянным шагомНепрерывные моделиПотактовые моделиОт события

Дискретно-событийная модель

В основе Д-С подхода лежит концепция заявок (транзактов, entities), ресурсов и

Агентное моделированиеМодели существенно децентрализованы (моделированием снизу вверх)Модель описывает карта состояний (statecharts)

Модель Хищники – жертвы (Predator Prey)Модель Х-Ж состоит из пары дифференциальных

Модель хищники-жертвы

GPSSGPSS - язык программирования, используемый для имитационного моделирования различных систем, в основном систем

Основные понятия gpssТранзакт - структура данных, содержащая поля: имя или номер

Основные понятия gpssCтандартные числовые атрибуты (СЧА) - свойства и методы объекта;Очереди,

Gpss SIMULATE GENERATE (1.1,0.25,,,); ADVANCE (1,0.25); TERMINATE;

Блоки gpss. GenerateGENERATE [A],[B],[C],[D],[E]

Блоки gpss. Generate. Примеры1. Задание равномерного закона распределения: GENERATE 6,4 Операнды:

Блоки gpss. AdvanceБлок осуществляет задержку продвижения транзакта ADVANCE A[,B]

Блоки gpss. Advance, SEIZE, RELEASE. ПРИМЕРЫ ADVANCE 30,5 - время задержки

диаграмма программы на Gpss world

Типовая одноканальная смо

Регистратор очередиQUEUE A[,B] DEPART A[,B]Queue:1. Счетчик входов +В;2. Длина очереди +В

диаграмма программы на Gpss world

Статистика очереди.

Похожие презентации

Имитационное моделирование
- экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной

Аналитическая модель – статическая, ограничения – см. предыдущую лекцию.
Имитационную модель можно

ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ ВС
модели технических средств, имитирующие работу центральных и периферийных

Критерии целесообразности применения ИМ
отсутствие или неприемлемость аналитических, численных и качественных

Достоинства ИМ
возможность исследования функционирования системы в любых условиях;
сокращение

Недостаток ИМ
решение, полученное при анализе имитационной модели, всегда носит частный

Имитационное моделирование (2)
Имитационная модель воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причём

Особенности ИМ
По сравнению с аналитическими моделями:
универсальность применения (+);
результат для конкретного

Системная динамика
СД абстрагируется от отдельных объектов и событий и предполагает «агрегатный»

Модели динамической системы
Соответствующая математическая модель, как и в случае СД, будет

Классификация ИМ по способам продвижения времени
С постоянным шагом
Непрерывные модели
Потактовые модели
От события

Агентное моделирование
Модели существенно децентрализованы (моделированием снизу вверх)
Модель описывает карта состояний (statecharts)

Модель Хищники – жертвы (Predator Prey)
Модель Х-Ж состоит из пары дифференциальных

GPSS
GPSS - язык программирования, используемый для имитационного моделирования различных систем, в основном систем

Основные понятия gpss
Транзакт - структура данных, содержащая поля:
имя или номер

Основные понятия gpss
Cтандартные числовые атрибуты (СЧА) - свойства и методы объекта;
Очереди,

Gpss
SIMULATE
GENERATE (1.1,0.25,,,);
ADVANCE (1,0.25);
TERMINATE;

Блоки gpss. Generate
GENERATE [A],[B],[C],[D],[E]

Блоки gpss. Generate. Примеры
1. Задание равномерного закона распределения:
GENERATE 6,4
Операнды:

Блоки gpss. Advance
Блок осуществляет задержку продвижения транзакта
ADVANCE A[,B]

Блоки gpss. Advance, SEIZE, RELEASE. ПРИМЕРЫ
ADVANCE 30,5 - время задержки

Регистратор очереди
QUEUE A[,B] DEPART A[,B]
Queue:
1. Счетчик входов +В;
2. Длина очереди +В