|
Кроме того, очевидна сложность математического аппарата, используемого для анализа даже простых двухфазных СеМО с блокировками 2-го типа. В то же время блокировки разных типов широко встречаются в вычислительных системах, причем зачастую пронизывают все уровни от функционального до технических средств. Так, типична ситуация, когда для выполнения какого-либо действия требуется одновременное участие таких ресурсов системы, как системная обрабатывающая программа, процессор, оперативная память, терминал, имеющие различные дисциплины обслуживания, различные распределения времен обслуживания. Решить адекватно подобную задачу в рамках декомпозиционных методов, применяемых к одноуровневым моделям, которыми обычно представляются СОИ и которые рассматривались до сих пор, не удается. Таким образом, приближенные методы существенно расширяют возможности исследования аналитических моделей АСУ. Среди них наибольший практический интерес представляют методы многоуровневой декомпозиции. 1.3. Анализ методов статистической обработки результатов имитационного эксперимента Параметрический синтез системы важный этап проектирования АСУ. Анализ литературы [17] показал, что имитационное моделирование дает широкие возможности для решения этой задачи. Имитационное моделирование определяется как экспериментирование с помощью модели для получения информации о проектируемой системе. Необходимо разрабатывать не только саму модель, но и процесс ее использования. Различают стратегическое планирование и тактическое планирование эксперимента [41, 51, 59, 83]. Цели стратегического планирования: 2 7 |
параметров вновь подключенной фазы на характеристики предшествующих фаз. Декомпозиционные методы, которые нашли наиболее широкое применение при расчете сетей с блокировками, основываются либо на решениях уравнений равновесия цепочки однофазных СМО, либо на декомпозиции сети и диффузионной аппроксимации длин очередей к отдельным фазам [1 0 0 ]. Как показывает анализ, при построении даже достаточно простых моделей с блокировками применение точных методов возможно лишь для очень узкого класса дисциплин и законов обслуживания. При незначительном расширении исходной постановки задачи, например, число приборов на 2 -ой фазе больше двух, уже приходится прибегать к приближенным методам расчета. Однако даже при применении приближенных методов расчета систем с блокировками исследователи также вынуждены вводить существенные ограничения: • экспоненциальное обслуживание на приборах; • не учитываются приоритетные дисциплины обслуживания. Кроме того, очевидна сложность математического аппарата, используемого для анализа даже простых двухфазных СеМО с блокировками 2 -го типа. В то же время блокировки разных типов широко встречаются в вычислительных системах, причем зачастую пронизывают все уровни от функционального до технических средств. Так, типична ситуация, когда для выполнения какого-либо действия требуется одновременное участие таких ресурсов системы, как системная обрабатывающая программа, процессор, оперативная память, терминал, имеющие различные дисциплины обслуживания, различные распределения времен обслуживания. Решить 34 35 адекватно подобную задачу в рамках декомпозиционных методов, применяемых к одноуровневым моделям, которыми обычно представляются СОИ и которые рассматривались до сих пор, не удается. Таким образом, приближенные методы существенно расширяют возможности исследования аналитических моделей СОИ. Среди них наибольший практический интерес представляют методы многоуровневой декомпозиции. 1.4. Декомпозиционный метод вложенных процессов Особый интерес представляет многоуровневая декомпозиция, опирающаяся на идею вложенных моделей. Здесь предусматривается замена части сети внутри блокированного контура одной СМО с временем обслуживания, равным времени пребывания заявки в блокированной части сети, как “вложенной” в данную СМО [107]. Элементом декомпозиции являются уровни описания процессов обслуживания уровни вложенности, представляющие собой совокупность описаний процессов обслуживания заявок, поступающих из узлов предшествующего верхнего уровня. Идею метода демонстрирует рис. 1.1. О -уроиень 1-у р о в е н ь ^ q -у р о в е н ь Q -у р о в е н ь Схема вложенных описаний и позволяет получить более достоверн ы е оценки характеристик производительности м одели руем ой систем ы . П рим ен ение и м и тац и он ного м одели рован и я д о п у скает разн о о б р ази е его целей [183]. О но часто и спользуется для получени я п о казател ей кач ества при заданной структуре или д л я оп ределен ия структуры си стем ы . И м и тац и он ное моделирование м о ж ет при м еняться такж е и д о я си стем , которы е достаточн о хорошо изучены : к о гд а необходи м о систем у м од и ф и ц и ровать и л и получить некоторый п р огн оз ее поведения. С равн ивая результаты , полученны е имитатором, с результатам и эксп ери м ен тов н а и зу ч аем о й си стем е, м ож но получить новую и н ф орм ац и ю о парам етрах, структуре и д и н ам и к е систем ы . И м итационное м од ели рован и е позволяет проводить ш и роком асш таб н ы е исследование си стем ы в целом . И м итаци онное м оделирован и е оп ределяется к ак эк сп ер и м ен ти р о ван и е с помощ ью м о д ел и д л я п олучен и я и н ф орм аци и о п р о екти руем ой систем е. Н еобходим о разр аб аты вать н е только сам у м одель, но и п роц есс ее использования. Р азл и ч аю т стратеги ческое и так ти ч еск о е п лан и рован и е эксперим ента [183]. Ц ели такти ч еско го планирования: • исп ользовани е эф ф екти вны х способов п роведен и я испы тан и й , • о п ределен и е н ачальн ы х условий м од ели рован и я и их влияни я на достиж ение устан ови вш егося реж им а; • о п р ед елен и е о б ъ ем а вы борки д л я дости ж ен и я зад ан н о й точн ости. Ц ели стратеги ческого планирования: • обесп ечи ть экон ом и ю ком пью терного врем ен и путем ум еньш ен ия числа "прогонов" и м и таци он н ой м одели; • создать структуру проц есса исследования. В сущ ествую щ ей ли тературе [67, 216] п редлагаю тся следую щ ие реком ендации: 39 |