|
148 1) особые, присущие процессу функционирования системы только в некоторые моменты времени (моменты поступления входных или управляющих воздействий, возмущений внешней среды и т.п.); 2) неособые, в которых процесс находится все остальное время. Особые состояния характерны еще и тем обстоятельством, что функции состояний Zi(t) в эти моменты времени изменяются скачкообразно, а между особыми состояниями изменение координат zt(t) происходит плавно и непрерывно или не происходит совсем. Таким образом, следя при моделировании системы S только за особыми состояниями в те моменты времени, когда эти состояния имеют место, можно получить информацию, необходимую для построения функций zft). Очевидно, для описанного типа систем могут быть построены моделирующие алгоритмы по «принципу особых состояний». Скачкообразное (релейное) изменение состояния z обозначают как &, а «принцип особых состояний» называют «принцип dz». Процесс функционирования систем с особыми состояниями оцениваются по информации об особых состояниях, а не особые состояния при моделировании не рассматриваются. «Принцип &» дает возможность для ряда систем существенно уменьшить затраты машинного времени на реализацию моделирующих алгоритмов по сравнению с «принципом At». Логика построения моделирующего алгоритма, реализующего «принцип &», отличается от рассмотренной для «принципа At» только тем, что включает в себя процедуру определения момента времени tg соответствующего следующему особому состоянию системы ЧМЖ. Для исследования процесса функционирования сельскохозяйственного предприятия рационально использование комбинированного принципа построения моделирующих алгоритмов, сочетающего в себе преимущества каждого из рассмотренных принципов. |
может быть однозначно определено из соотношений математической модели по известным начальным условиям. Это позволяет строить моделирующий алгоритм процесса функционирования системы. Для этого преобразуем соотношения модели Z к такому виду, чтобы сделать удобным вычисление z^t+At), z2(t+At), ..., z/c(t+At) по значениям z,(x), i=l, к, где r Для этого момента z,(t0)=zf. Прибавим интервал времени А/, тогда счетчик будет показывать t1 = t0+At. Вычислим значения zt (f0+АОЗатем перейдем к моменту времени t2=f х+At и т. д. Если шаг At достаточно мал, то таким путем можно получить приближенные значения z. Рассмотрим процесс функционирования стохастической системы SR, т. е. системы, на которую оказывают воздействия случайные факторы, т. е. вектор состояний определяется соотношением (2.3). Для такой системы функция состояний процесса z в момент времени т<(и соотношения модели определяют лишь распределение вероятностей для z,(/+A0 в момент времени t+At. В общем случае и начальные условия z° могут быть случайными, задаваемыми соответствующим распределением вероятностей. При этом структура моделирующего алгоритма для стохастических систем в основном остается прежней. Только вместо состояния z, (f+AO теперь необходимо вычислить распределение вероятностей для возможных состояний. Пусть счетчик системного времени показывает время t0. В соответствии с заданным распределением вероятностей выбирается z,°. Далее, исходя из распределения, получается состояние z,((0+A0 и т. д., пока не будет построена одна из возможных реализаций случайного многомерного процесса z,(0 в заданном интервале времени [9, 37]. Рассмотренный принцип построения моделирующих алгоритмов называется принципом At. Это наиболее универсальный принцип, позволяющий определить последовательные состояния процесса функционирования системы S через заданные интервалы времени At. Но с точки зрения затрат машинного времени он иногда оказывается неэкономичным. При рассмотрении процессов функционирования некоторых систем можно обнаружить, что для них характерны два типа состояний: 1) особые, присущие процессу функционирования системы только в некоторые моменты времени (моменты поступления входных или управляющих воздействий, возмущений внешней среды и т. п.); 2) неособые, в которых процесс находится все остальное время. Особые состояния характерны еще и тем обстоятельством, что функции состояний z,(0 в э т и моменты времени изменяются скачком, а между особыми состояниями изменение координат z,(0 происходит плавно и непрерывно или не происходит совсем. Таким образом, следя при моделировании системы S только за ее особыми 95 состояниями в те моменты времени, когда эти состояния имеют место, можно получить информацию, необходимую для построения функций zt(t). Очевидно, для описанного типа систем могут быть построены моделирующие алгоритмы по «принципу особых состояний». Обозначим скачкообразное (релейное) изменение состояния z как bz, а «принцип особых состояний» — как принцип bz. Например, для системы массового обслуживания (Q-схемы) в качестве особых состояний могут быть выбраны состояния в моменты поступления заявок на обслуживание в прибор Я и в моменты окончания обслуживания заявок каналами К, когда состояние системы, оцениваемое числом находящихся в ней заявок, меняется скачком. Отметим, что характеристики процесса функционирования таких систем с особыми состояниями оцениваются по информации об особых состояниях, а неособые состояния при моделировании не рассматриваются. «Принцип bz» дает возможность для ряда систем существенно уменьшить затраты машинного времени на реализацию моделирующих алгоритмов по сравнению с «принципом А;». Логика построения моделирующего алгоритма, реализующего «принцип bz», отличается от рассмотренной для «принципа Дг» только тем, что включает в себя процедуру определения момента времени tt, соответствующего следующему особому состоянию системы S. Для исследования процесса функционирования больших систем рационально использование комбинированного принципа построения моделирующих алгоритмов, сочетающего в себе преимущества каждого из рассмотренных принципов. Формы представления моделирующих алгоритмов. Удобной формой представления логической структуры моделей процессов функционирования систем и машинных программ является схема. На различных этапах моделирования составляются обобщенные и детальные логические схемы моделирующих алгоритмов, а также схемы программ. Обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма задает общий порядок действий при моделировании системы без каких-либо уточняющих деталей. Обобщенная схема показывает, что необходимо выполнить на очередном шаге моделирования, например обратиться к датчику случайных чисел. Детальная схема моделирующего алгоритма содержит уточнения, отсутствующие в обобщенной схеме. Детальная схема показывает не только, что следует выполнить на очередном шаге моделирования системы, но и как это выполнить. Логическая схема моделирующего алгоритма представляет собой логическую структуру модели процесса функционирования системы S. Логическая схема указывает упорядоченную во времени последовательность логических операций, связанных с решением задачи моделирования. 96 |