Классификация языков и систем моделирования позволяет упорядочить сведения о существующих многочисленных языках моделирования, а также более обоснованно выбирать подходящую систему моделирования.

В основу классификации положим следующие общепризнанные характеристики языков и систем моделирования:

• Класс моделируемых систем;

• Средства описания моделируемых систем;

• Инструментально-технологические возможности систем моделирования.

Принято выделять три класса моделируемых объектов: дискретные, непрерывные, дискретно-непрерывные (комбинированные). Соответственно различают три класса языков моделирования. Области применения языков непрерывного и дискретного моделирования практически не пересекаются. Языки комбинированного моделирования используются при работе с моделями объектов и непрерывного, и дискретного класса.

Примерами классических языков и систем непрерывного типа являются: DYNAMO, Vensim и др., поддерживающие методы системной динамики.

Широко известные в свое время языки непрерывно-дискретного моделирования: GASP, SLAM, языки дискретного моделирования: SMPL, SIMULA, GPSS, АИС (агрегативная имитационная система) и др.

Средства описания моделируемых систем включают базовую для языка моделирования схему алгоритмизации; альтернативные схемы алгоритмизации; синтаксическую основу языка моделирования; средства проблемной ориентации в языке моделирования.

Под базовой схемой алгоритмизации подразумевается совокупность понятий, которые используются для алгоритмизации (формализации) моделируемой системы и непосредственно представлены в языке моделирования. В настоящее время используется большое число различных способов алгоритмизации. В языках непрерывного моделирования широко применяются системы дифференциальных и интегро-дифференциальных уравнений, структурные схемы, графы связей. Среди дискретного моделирования различают: языки событий, языки работ, языки процессов, языки транзактов, языки, основанные на автоматных и сетевых представлениях, и др. Базовая схема алгоритмизации предполагает определенную организацию работы управляющей системы моделирования.

В качестве доминирующих базовых концепций формализации и структуризации в современных системах моделирования используются:

• для дискретного моделирования – системы, основанные на описании процессов (processdescription) или на сетевых концептах (networkparadigms), – (Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, GPSS, ARIS и др.);

• для систем, ориентированных на непрерывное моделирование – модели и методы системной динамики, – (Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и др.).

Кроме базовой схемы алгоритмизации при построении имитационной модели могут быть применены альтернативные схемы, близкие к базовой, либо приводимые к ней. Например, язык структурных схем можно использовать для моделирования систем дифференциальных уравнений, дискретные сети можно моделировать на языке транзактов или процессов.

Как правило, в современных системах, с целью расширения их функциональности присутствуют альтернативные концепции формализации.

Так, например, в системах Powersim, Ithink встроен аппарат дискретного моделирования, и, наоборот, в системах Extend, ProcessModel реализована поддержка, правда, довольно слабая, непрерывного моделирования. Часто проще и целесообразнее разработать методику программирования для выбранной схемы алгоритмизации, чем найти язык, основанный на этой схеме. Таким образом, один и тот же язык моделирования можно применять для реализации различных способов алгоритмизации моделей.

Актуальной задачей сегодня является разработка систем моделирования, интегрирующих различные подходы в имитационном моделировании.

Примером является система моделирования AnyLogic, совмещающая различные подходы в описании динамических процессов: транзактно-ориентированный способ описания дискретных систем, динамическое моделирование, диаграммы состояний универсального языка моделирования UML, агентный подход в моделировании.

По синтаксической основе различают языки моделирования:

Вложенные в базовый язык моделирования или расширяющие его, а также с собственным синтаксисом. Классическим языком с собственным синтаксисом является язык моделирования GPSS. Наличие средств проблемной ориентации в языке моделирования позволяет разрабатывать языки конечных пользователей, вводить макропонятия для упрощения программирования. Средства проблемной ориентации могут быть реализованы различными способами. Весьма распространенный способ – использование макросов. В универсальном языке моделирования SIMULA для проблемной ориентации языка служат классы. В процедурно-ориентированных языках могут использоваться подпрограммы или процедуры.

73. Моделирование вычислительных и операционных систем.

Основу информационной системы составляет вычислительная система, включающая такие компоненты, как кабельная сеть и активное сетевое оборудование, компьютерное и периферийное оборудование, оборудование хранения данных (библиотеки), системное программное обеспечение (операционные системы, системы управления базами данных), специальное ПО (системы мониторинга и управления сетями) и в некоторых случаях прикладное ПО.

Наиболее распространенным подходом к проектированию информационных систем в настоящее время является использование экспертных оценок. В соответствии с этим подходом специалисты в области вычислительных средств, активного сетевого оборудования и кабельных сетей на основании имеющегося у них опыта и экспертных оценок осуществляют проектирование вычислительной системы, обеспечивающей решение конкретной задачи или класса задач.

В качестве альтернативного может быть использован подход, предполагающий разработку модели и моделирование (имитацию работы - simulation) поведения вычислительной системы.

Моделирование вычислительной системы позволяет произвести более точный, по сравнению с экспертными оценками, расчет необходимой производительности отдельных компонентов и всей системы в целом, в том числе системного и прикладного программного обеспечения. При этом появляется возможность использовать не максимальные значения характеристик используемого вычислительного оборудования, а характеристики, учитывающие, специфику использования этого оборудования в конкретном учреждении.

Основу моделирования составляют модели оборудования и процессов (технологий, программного обеспечения), используемых при работе интересующего объекта. При моделировании на компьютере воспроизводятся реальные процессы в обследуемом объекте, исследуются особые случаи, воспроизводятся реальные и гипотетические критические ситуации. Основным достоинством моделирования является возможность проведения разнообразных экспериментов с исследуемым объектом, не прибегая к физической реализации, что позволяет предсказать и предотвратить большое число неожиданных ситуаций в процессе эксплуатации, которые могли бы привести к неоправданным затратам, а может, и к порче оборудования.

В случае моделирования вычислительных систем таким объектом является информационная система, определяющая способы получения, хранения, обработки и использования различной корпоративной и внешней информации.

В процессе моделирования возможно следующее:

· определение минимально необходимого, но обеспечивающего потребности передачи, обработки и хранения информации оборудования (даже не имеющего реальных аналогов) в настоящее время;

· оценка необходимого запаса производительности оборудования, обеспечивающего возможное увеличение производственных потребностей в ближайшее время (один-два года);

· выбор нескольких вариантов оборудования с учетом текущих потребностей, перспективы развития на основании критерия стоимости оборудования;

· проведение проверки работы вычислительной системы, составленной из рекомендованного оборудования.