|
перспективный при создании моделей оценок производительности СОИ в составе АСУ. Однако решение целого ряда задач информационно-программного обеспечения вызывает серьезные трудности при использовании лишь аналитических моделей на вложенных уровнях. К аналитически неразрешимым относятся, например: 1. Дисциплины обслуживания в случаях: а) приоритетного обслуживания при поступлении требований одного приоритета из нескольких источников, когда требования i-ro класса влияют на интенсивность поступления требований остальных классов; б) вероятностного приоритета, при котором с вероятностью qj на обслуживание ставится заявка из L; очереди. 2. Динамическая маршрутизация стратегия присоединения к самой короткой очереди. В общем случае модель сети с выравниванием загрузки не приводится к мультипликативной форме. 3. Адаптирующиеся многолинейные СМО, в которых при большой интенсивности входного потока к N основным приборам подключаются К вспомогательных. Решается приближенными методами лишь при экспоненциальной ФРВ обслуживания. 4. Модели динамической памяти. Для них характерна сложная организация выбора заявок из очереди. Аналитически удается получить лишь верхнюю оценку требуемого объема памяти и вероятность отказа системы в приеме очередного требования в память при введении упрощающих предположений, позволяющих перейти к локальносбалансированной СеМО. 5. Наличие многоканального ресурса на нижнем уровне иерархии с различными дисциплинами обслуживания заявок. 35 |
расчетных схем таких, как агрегативный подход, системы и сети массового обслуживания, имитационное моделирование, гибридные методы и пр. В главе отмечается, что среди рассмотренных методов определения показателей производительности наиболее перспективным является подход, опирающийся на идею многоуровневой декомпозиции. Многоуровневое представление вложенными процессами хорошо соответствует логике работы системы и отражает последовательность предоставления ресурсов заданию. Однако учет многих видов блокировок и дисциплин решения задач информационно программного обеспечения вызывает серьезные трудности при использовании лишь аналитических моделей на вложенных уровнях. На основании проведенного анализа предлагается разработать гибридный декомпозиционный метод вложенных процессов (ДМВП), позволяющий использовать наряду с аналитическими также и имитационные модели на всех уровнях вложенности. Это позволяет снять практически все ограничения на типы блокировок. Однако широкое использование имитационных моделей сдерживается высокими затратами на их создание, низкой вычислительной эффективностью. В заключение в главе формулируются задачи дальнейших исследований в направлениях разработки концепции описания процессов функционирования АСУ, разработки эффективного метода расчета характеристик производительности АСУ, определения особенностей в построении имитационных программ с целью повышения их эксплуатационных показателей, применения имитационного моделирования в задачах синтеза параметров и структуры систем обработки информации в составе АСУ. Во второй главе рассматривается способ описания функционирования системы обработки информации с учетом того, что система имеет высокую размерность, разделяется на множество объектов, различным способом связанных между собой, руководствуется сложными алгоритмами, описывающими переход из одного состояния в другое. 11 • вы бор эл ем ен та деком п ози ци и ; • вы явлен и е м еж уровн евы х свойств; • р азр аб о тка м етодов р асчета зн ачен и й и н терф ей сн ы х п ерем ен н ы х; • р азр аб о тка м етода р асчета иском ы х характери сти к на базе деком позиционной м одели. М етод влож ен н ы х м оделей сущ ественно р асш и р яет возм ож ности традиционны х ан али ти чески х м етодов ввиду возм ож н ости описан ия блокировок н екоторого типа. Э тот м етод след ует рассм атр и вать как перспективны й при со зд ан и и м оделей оц енок п р ои звод и тельн ости С О И в составе А С У . О днако р еш ен и е ц елого р яд а задач и н ф орм ац и он но-п рограм м н ого обеспечения вы зы вает серьезн ы е трудности при и сп ользован и и лиш ь аналитических м од елей н а влож ен ны х уровнях. К ан ал и ти ч ески н еразреш и м ы м относятся, наприм ер: 1. Д и сц и п ли н ы обслуж иван и я в случаях: а) п ри ори тетн ого обслуж и вани я при п оступ лени и тр еб о ван и й одного приоритета из нескольки х источн и ков, когда требован и я i-ro кл асса влияю т на ин тенси вность поступ лени я требован и й остальны х классов; б) вероятн остн ого приоритета, при котором с вероятн остью qi на обслуж ивание стави тся заявка и з Ц очереди. 2. Д и н ам и ческая м арш рути зац и я стратеги я п ри соед и н ен и я к сам ой короткой очереди. В общ ем случае м одель сети с вы равн и ван и ем загрузки не приводится к м ульти пликати вной ф орме. 3. А д ап тирую щ и еся м ноголи ней ны е С М О , в которы х при больш ой интенсивности входного потока к N основны м приборам п одклю чаю тся К вспом огательны х. Р еш ается при бли ж енн ы м и м етодам и л и ш ь при экспоненциальной Ф РВ обслуж ивания. 37 4. М од ели д и н ам и ч еско й пам яти. Д ля них х ар ак тер н а слож ная организация вы б ора заяво к из очереди. А налити чески у д ается получить лиш ь верхнюю оценку тр еб у ем о го об ъ ем а пам яти и вероятн ость о тк аза си стем ы в приеме о ч ер ед н о го тр еб о ван и я в пам ять при введен и и упрощ аю щ их предполож ений, позволяю щ и х перейти к локальн осб ал ан си р о ван н о й С еМ О . 5. Н али чи е м н огокан альн ого ресурса на ни ж н ем уро вн е и ерархи и с различны м и д и сц и п ли н ам и обслуж и ван ия заявок. Т аким образом , ориен тац и я деком п ози ц и он н ого м ето д а ли ш ь на аналитические м одели не позволяет исследовать м н о ги е ти п и ч н ы е в практике кон ф и гурац и и А С У 1.5. Имитационные и гибридные модели И м и тац и он н ы й м ето д м оделирован и я н аш ел ш и р о к о е р асп ростран ен и е в практике п роекти рован и я и эксп луатации С О И . О б щ ее оп ределен и е им итационной м одели м ож но дать в следую щ ем ви де [21]: П усть М\ к Mi н екоторы е модели: М\ м одель, получен н ая и з м одели М\ в р езу л ьтате при м ен ен ия гом ом орф изм а Г\ и опи сы ваю щ ая ф ункц и он и рован и е м о д ел и М\\ М2 м одель, получен н ая из м одели Мг в р езу л ьтате при м ен ен и я гом ом орф изм а Гг и оп и сы ваю щ ая ф ункц ион и рован и е м одели М2 . П усть Му и М2 изом орф ны . Т огд а будем считать, что М\ и М2 суть взаи м но и м и тац и о н н ы е м одели в отнош ении о п и сан и я п роц есса ф ункционирования. Т аки м об разом , и м и таци он н ое м одели рован и е С О И п редп олагает получение проц есса ф ун кц и он и рован ия си стем ы , ко торы й в свою очередь становится и сточни ком вы числен ия иском ы х характери сти к производительности. И м итац и он ны й м етод м оделирован ия и м еет су щ ествен н о м еньш ие ограничения н а область при м енен и я в сравнен ии с ан ал и ти ч ески м и м оделям и 38 |