Разработка имитационной модели вычислительной системы на примере одноканальной системы массового обслуживания с ожиданием и с приорите

 

Введение

 

В настоящее  время нельзя назвать область  человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации.

Моделирование (в широком смысле) является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом  оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в различных сферах инженерной деятельности. Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.

Обобщенно моделирование  можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинала могут быть различными:

- моделирование как познавательный процесс, содержащий переработку информации, поступающей из внешней среды, о происходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;

-  моделирование, заключающееся в построении некоторой системы-модели (второй системы), связанной определенными соотношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом случае отображение одной системы в другую является средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосредственного изучения поступающей информации.

Следует отметить, что с точки зрения философии  моделирование — эффективное средство познания природы. Процесс моделирования предполагает наличие объекта исследования; исследователя, перед которым поставлена конкретная задача; модели, создаваемой для получения информации об объекте и необходимой для решения поставленной задачи. Причем по отношению к модели исследователь является, по сути дела, экспериментатором, только в данном случае эксперимент проводится не с реальным объектом, а с его моделью. Такой эксперимент для инженера есть инструмент непосредственного решения организационно-технических задач.

Данный курсовой проект посвящен моделированию одноканальной  системы массового обслуживания с ожиданием и приоритетами. Необходимо определить коэффициенты использования, в течение которых система была занята обработкой клиентов.

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Анализ технического задания.

 

Темой данного  курсового проекта является моделирование  одноканальной системы массового обслуживания с ожиданием и приоритетами.

В курсовом проекте  необходимо разработать модель системы. В процессе реализации данного курсового  проекта необходимо спроектировать модель системы в виде Q-схемы, построить граф состояний. Разработку требуется производить при помощи системы GPSS, MATLAB или иных языков программирования высокого уровня.

 

Исходные данные к проекту следующие: В организацию обращаются клиенты А, В и С. Приоритеты по обслуживанию, то есть то, в каком порядке обслуживаются клиенты, определены соответственно от высшего к низшему. Одна заявка обслуживается за 1 день. Клиент А приходит в организацию через 3 дня, В – через 4 дня, а клиент С приходит через 10 дней. Смоделировать работу организации по обслуживания клиентов.

 

Если оценить возможности  языка MatLab, то можно сделать вывод, что использование  MatLab при моделировании обеспечивает большую гибкость и контроль за параметрами модели. Использование визуальной среды MatLab обеспечивает удобный и понятный интерфейс программы.

Альтернативой GPSS является язык SimuLink , но он направлен в большей степени на моделирование физических процессов и создания математических моделей и для решения поставленной задачи будет слишком громоздким.

В ходе анализа  языков программирования выявлены следующие  преимущества языка GPSS над другими:

1) Большой плюс  этого языка в том, что он  ориентирован на имитационное моделирование.

2) В нем присутствует большое количество готовых блоков для решения задачи моделирования, что значительно сокращает код программы, так же названия блоков семантически понятны и не должны вызывать особых проблем при прочтении текста программы человеком, не занимающимся программированием.

3) GPSS в результате моделирования выдает подробный отчет без применения усилий со стороны разработчика, это свойство дает большое преимущество данной среде моделирования, относительно языков высокого уровня, в которых вывод результатов полностью зависит от умений программиста/

Недостаток GPSS в невозможности работы приложения на персональном компьютере, где не установлен этот язык. Этот недостаток очень существенен, так как не всегда имеется возможность установить на ЭВМ дополнительное программное обеспечение. В свою очередь, в языках программирования высокого уровня практически отсутствует эта проблема.

Анализируя  возможности альтернативных сред моделирования принято решение выполнять работу в среде GPSS.

 

 

2. Составление  математической модели

 

Из анализа  технического задания следует, что  модель должна состоять из трех основных блоков:

-    обработка  клиентов типа А;

-   обработка клиентов типа В;

• обработка клиентов типа С.

 

В результате проведения моделирования системы необходимо определить следующее:

- коэффициент  использования устройства;

- среднее время  одного обслуживания.

 

В первом блоке  осуществляется прием поступающих в систему клиентов типа А. Причем эти клиенты имеют наивысший приоритет. Клиенты в первом блоке при наличии свободного канала, обрабатываются системой. Генерация клиентов происходит каждые 3 дня, а обработка клиентов происходит за 1 день. Во втором блоке происходит следующая последовательность действий. Клиенты при наличии свободного канала и отсутствии клиентов типа А, обрабатываются системой. Генерация клиентов происходит каждые 4 дня, а обработка клиентов происходит за 1 день.  В третьем блоке клиенты при наличии свободного канала и отсутствии клиентов первого и второго типа, обрабатываются системой. Генерация клиентов происходит каждые 10 дней, а обработка клиентов происходит за 1 день.

Модель описанной выше системы можно представить в  виде следующей Q-схемы (см. рисунок 1).

 

 

 

           

 

Рисунок 1 – Q-схема модели одноканальной СМО

На рисунке 1 символ К – клиенты, Rem – канал обслуживания.

Данную систему  можно представить в виде графа  состояний    (рисунок 2).

Модель одноканальная  без очереди ожидания.

 

λ  

 

 

µ   

Рисунок 2 – Схема графа состояний

 

µ – интенсивность  обслуживания заявок

λ – интенсивность  поступления заявок

Опишем состояния  системы:

S0 – заявок нет, канал свободен

S1 – 1 заявка обслуживается, один канал занят

 

В программе (см. Приложение А) генерация клиентов осуществляется блоком Generate, где первым параметром является период генерации, т.е. время, по истечении которого на обслуживание поступает новый клиент. По заданию оно равно 3; 4; 10 дней в зависимости от типа клиента. Второй параметр задает интервал времени, из которого случайным образом выбирается значение, на которое будет увеличен, или уменьшен период генерации. Этот интервал составляет 2; 5 или 1 день. Последний параметр задает приоритет обслуживания клиентов. Затем все клиенты встают в очередь Line. После чего происходит принятие заявок в канал обслуживания и само тестирование описывается блоком Advance, где временные параметры указываются таким же образом, как и в блоке Generate. Время тестирования – 3 дня.

Канал перед обработкой проверяется  на занятость блоком TEST.

Каждый блок завершается  удалением транзактов из модели, причем транзакт уничтожается, а значение счетчика завершения не меняется.

После обработки  всех трех блоков необходимо промоделировать  работу системы в течение года и запустить процесс моделирования.

 

 

3. Описание языка  моделирования

 

Успех или неудача  проведения имитационных экспериментов  с моделями сложных систем существенным образом зависит от инструментальных средств, используемых для моделирования, т. е. набора аппаратно-программных средств, представляемых пользователю-разработчику или пользователю-исследователю машинной модели. В настоящее время существует большое количество языков имитационного моделирования — специальных языков программирования имитационных моделей на ЭВМ — и перед разработчиком машинной модели возникает проблема выбора языка, наиболее эффективного для целей моделирования конкретной системы. Языки моделирования заслуживают пристального внимания, так как, во-первых, число существующих языков и систем моделирования превышает несколько сотен и необходимо научиться ориентироваться в них, а во-вторых, почти каждый новый язык моделирования не только является средством, облегчающим доведение концептуальной модели до готовой машинной моделирующей программы, но и представляет собой новый способ видения мира, т.е. построения моделей реальных систем. Необходимость эффективной реализации имитационных моделей предъявляет все более высокие требования как к инструментальным ЭВМ, так и к средствам организации информации в ЭВМ при моделировании. Поэтому с учетом использования новой информационной технологии в процессе моделирования следует учитывать особенности построения баз знаний и банков данных и систем управления ими.

Язык программирования представляет собой набор символов, распознаваемых ЭВМ и обозначающих операции, которые можно реализовать на ЭВМ. На низшем уровне находится основной язык машины, программа на котором пишется в кодах, непосредственно соответствующих элементарным машинным действиям (сложение, запоминание, пересылка по заданному адресу и т. д.). Следующий уровень занимает автокод (язык АССЕМБЛЕРА) вычислительной машины. Программа на автокоде составляется из мнемонических символов, преобразуемых в машинные коды специальной программой - ассемблером.

Компилятором называется программа, принимающая инструкции, написанные на алгоритмическом языке высокого уровня, и преобразующая их в программы на основном языке машины или на автокоде, которые в последнем случае транслируются еще раз с помощью ассемблера.

Интерпретатором называется программа, которая, принимая инструкции входного языка, сразу выполняет соответствующие операции в отличие от компилятора, преобразующего эти инструкции в запоминающиеся цепочки команд. Трансляция происходит в течение всего времени работы программы, написанной на языке интерпретатора. В отличие от этого компиляция и ассемблирование представляют собой однократные акты перевода текста с входного языка на объектный язык машины, после чего полученные программы выполняются без повторных обращений к транслятору.

Программа, составленная в машинных кодах или на языке АССЕМБЛЕРА, всегда отражает специфику конкретной ЭВМ. Инструкции такой программы соответствуют определенным машинным операциям и, следовательно, имеют смысл только в той ЭВМ, для которой они предназначены, поэтому такие языки называются машинно-ориентированными языками.

Большинство языков интерпретаторов и компиляторов можно классифицировать как процедурно-ориентированные языки. Эти языки качественно отличаются от машинно-ориентированных языков, описывающих элементарные действия ЭВМ и не обладающих проблемной ориентацией. Все процедурно-ориентированные языки предназначены для определенного класса задач, включают в себя инструкции, удобные для формулировки способов решения типичных задач этого класса. Соответствующие алгоритмы программируются в обозначениях, не связанных ни с какой ЭВМ.

Язык моделирования  представляет собой процедурно-ориентированный язык, обладающий специфическими чертами. Основные языки моделирования разрабатывались в качестве программного обеспечения имитационного подхода к изучению процесса функционирования определенного класса систем.

Практика моделирования  систем показывает, что именно использование ЯИМ (языков имитационного моделирования) во многом определило успех имитации как метода экспериментального исследования сложных реальных объектов.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 3 – Типовая схема архитектуры языков имитационного моделирования.

 

Языки моделирования позволяют описывать моделируемые системы в терминах, разработанных на базе основных понятий имитации. До того как эти понятия были четко определены и формализованы в ЯИМ, не существовало единых способов описания имитационных задач, а без них не было связи между различными 146 разработками в области постановки имитационных экспериментов.

Высокоуровневые языки моделирования являются удобным  средством общения заказчика и разработчика машинной модели.