Третий этап получения и интрепретации результатов моделирования системы 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Третий этап получения и интрепретации результатов моделирования системы



 

На третьем этапе моделирования инструментальная ПЭВМ используется для проведения рабочих расчетов по составленной и отлаженной программе. Результаты этих расчетов позволяют провести анализ и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы S. При реализации моделирующих алгоритмов на ПЭВМ вырабатывается информация о состояниях процесса функционирования исследуемой системы, которая является исходным материалом для приближенной оценки искомых характеристик, получаемых в результате имитационного эксперимента с моделью.

Остановимся на рассмотрении каждого из подэтапов с иллюстрацией их содержания действиями, выполняемыми при моделировании процесса функционирования фрагмента СПД.

3.1. Планирование машинного эксперимента с моделью системы. Перед проведением рабочих расчетов на ПЭВМ должен быть составлен план проведения эксперимента с моделью системы S cуказанием комбинаций переменных и параметров, для которых проводится моделирование. Проведение стратегического и тактического планирования машинных экспериментов призвано в итоге дать возможность получить максимальный объем необходимой информации об объекте моделирования при минимальных затратах ресурсов ПЭВМ. При выполнении этого подэтапа решаются частные задачи тактического планирования конкретного машинного эксперимента при уже заданных условиях его проведения и выбранных инструментальной ПЭВМ и ее математического обеспечения. Используя методы планирования экспериментов, определим координаты точек факторного пространства и комбинации уровней факторов для каждой экспериментальной точки.

Пусть для рассматриваемого примера заданы (с учетом и использования для моделирования GPSS/РC) следующие исходные данные (набор параметров и переменных): емкости накопителей УК L i = 20 пакетов, ; средний интервал времени между моментами поступления пакетов в УК единиц времени, ; время передачи пакета данных по ДКС единиц времени, ; время передачи пакета подтверждения по ДКС единица времени, , время обработки пакета в ЦП единицы времени, ; точность оценки характеристик , достоверность оценки характеристик Q = 0,95.

Введя обозначения факторов и проведя кодирование их значений при установлении для кахдого фактора двух уровней, получим план полного факторного эксперимента типа :

Номер испытания......1 2 3 4 5 6 7 8

x1……………………-1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1

x2……………………-1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1

x3……………………-1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1

В рассматриваемом примере, учитывая его простоту, можно ограничиться проведением полного факторного эксперимента. Для более сложных случаев рационально использовать другие методы планирования экспериментов с машинными моделями [5,13].

Тактическое планирование машинного эксперимента для рассматриваемого примера моделирования фрагмента СПД с целью оценки вероятностно-временных характеристик процесса ее функционирования проведем для определения необходимого числа реализаций при заданной точности и достоверности результатов моделирования. В данном случае для оценки необходимого числа реализаций воспользуемся неравенством Чебышева , т. е. при выборке объема N по меньшей мере измерений находятся на расстоянии не более q среднеквадратических отклонений. В этом неравенстве Е — значение показателя эффективности СПД; — оценка показателя эффективности СПД; абсолютная точность оценки; q — любое положительное число.

С учетом необходимости определения числа реализаций представим рассматриваемое неравенство как , где PД — доверительная вероятность, n — число измерений с результатом . Тогда . Откуда .

Так, например, для получения оценки эффективности, заданной с точностью и доверительной вероятностью PД = 0,95, т. е. при , необходимо имитировать доставку в СПД пакетов.

В пределах данного примера другие частные задачи тактического планирования эксперимента с моделью СПД рассматривать не будем.

3.2. Определение требований к вычислительным средствам. При этом необходимо окончательно (предварительно это было сделано на предыдущих этапах) сформулировать требования по времени загрузки вычислительных средств, т. е. составить график использования ПЭВМ, а также необходимо указать внешние устройства.

При выполнении курсовой работы требования к вычислительным средствам и график их использования уже определены с учетом расписания учебных занятий и загрузки вычислительных средств. Для реализации машинной модели минимальный комплекс технических средств и характеристики инструментальной ПЭВМ задаются исходя из условий применения языка GPSS/РC

3.3. Проведение рабочих расчетов. После составления плана проведения машинного эксперимента можно приступить к выполнению рабочих расчетов на ПЭВМ, которые обычно включают подготовку наборов исходных данных, подготовку исходных данных для ввода в ПЭВМ, проверку исходных данных, подготовленных для ввода, проведение расчетов на ПЭВМ, получение результатов моделирования. Моделирование рационально выполнять в два этапа. сначала контрольные, а затем рабочие расчеты. Причем контрольные расчеты проводятся для проверки машинной модели и определения чувствительности результатов к изменению исходных данных.

Для рассматриваемого примера моделирования фрагмента СПД особенностью подготовки исходных данных в GPSS/РG является то, что они вносятся в явном виде в текст программы. Поэтому подготовка их сводится к занесению этих данных в соответствующие блоки программы путем использования текстового редактора MS DOS.

3.4. Анализ результатов моделирования системы. Чтобы проанализировать выходные данные, полученные при моделировании системы S на ПЭВМ, необходимо знать, что делать с результатами рабочих расчетов и как их интерпретировать. Эти задачи могут быть решены на основании предварительного анализа, проведенного на первых этапах моделирования. Планирование машинного эксперимента позволяет вывести необходимое количество выходных данных и определить метод их анализа. При этом необходимо выводить только те результаты, которые нужны для проведения дальнейшего анализа. Также необходимо полнее использовать возможности инструментальной ПЭВМ для статистической обработки результатов моделирования и представления этих результатов в наиболее наглядной форме, например в виде графиков, гистограмм, схем и т. п. Вычисление статистических характеристик перед выводом результатов позволяет повысить эффективность использования ПЭВМ и свести к минимуму обработку выходной информации после ее выдачи пользователю.

Для рассматриваемого примера с помощью языка GPSS/PС получены отдельные статистики по функционированию каждого устройства СПД и обобщенная статистика процесса передачи пакетов в рассматриваемом фрагменте СПД. На основе этого можно получить полное представление о процессах, происходящих в СПД, исследование которых намечалось провести при постановке задачи моделирования в данном примере.

 

 

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE._TIME AVALIABLE OWNER PEND INTER RETRY DELAY

CPU1 1185 0.237 2.00 1 0 0 0 0 0

DCH1 777 0.839 10.81 1 1565 0 0 0 10

CPU2 1158 0.231 2.00 1 1553 0 0 0 0

DCH2 778 0.798 10.26 1 1568 0 0 0 5

 

Рис. 8. Статистика о функционировании устройств

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2017-02-07; просмотров: 140; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 52.90.40.84 (0.02 с.)