Имитационного моделирования

2.4.2. Имитационное моделирование систем массового обслуживания.......194

7. «Управление информационными ресурсами». Функции: управление документами и документооборотом, инсталляция и сопровождение программного обеспечения, генерация моделей и интерфейсов приложений, имитационное моделирование производственных процессов.

Имитационное моделирование сложных систем в большинстве случаев базируется на теории массового обслуживания. В некоторых случаях исследование сложных систем (в том числе их имитационное моделирование) выполняют с помощью аппарата сетей Петри. К перспективным методам оптимизации сложных объектов относят ряд методов и среди них выделяют генетические методы.

Исследование поведения СМО, т.е. определение временных зависимостей переменных, характеризующих состояние СМО, при подаче на входы любых требуемых в соответствии с заданием на эксперимент потоков заявок, называют имитационным моделированием СМО. Имитационное моделирование проводят путем воспроизведения в СМО событий, происходящих в моделируемом времени. При этом под событием понимают факт изменения значения любой переменной, характеризующей состояние системы.

Поэтому основным подходом к анализу САПР на системном уровне проектирования считают имитационное моделирование, а аналитическое исследование используют при предварительной оценке различных предлагаемых вариантов систем. '

2.4.2. Имитационное моделирование систем массового обслуживания

Имитационное моделирование - моделирование процессов, протекающих в системе при заданных внешних воздействиях

1. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. М.: Мир, 1978.

Имитационное моделирование параметров квазистационарной модели течения Имитационное моделирование параметров спектральной модели течения

1. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. М.: Мир, 1978.

Имитационное моделирование параметров квазистационарной модели течения Имитационное моделирование параметров спектральной модели течения

Математическое обеспечение CALS включает методы и алгоритмы создания и использования моделей взаимодействия различных систем в CALS-технологиях. Среди этих методов в первую очередь следует назвать методы имитационного моделирования сложных систем, методы планирования процессов и распределения ресурсов.

К этим разделам математического обеспечения CALS-технологий относятся методы имитационного моделирования сложных систем и оптимизации логистических процессов, включая планирование процессов и распределение ресурсов.

Языки имитационного моделирования реализуются в программно-методических комплексах моделирования СМО, имеющих ту или иную степень специализации. Так, комплексы на базе языка GPSS можно использовать во многих приложениях, но есть специализированные комплексы для моделирования вычислительных сетей, систем управления предприятиями и т.п.

В программах имитационного моделирования СМО преимущественно реализуется событийный метод организации вычислений. Сущность событийного метода заключается в отслеживании на модели последовательности событий в том же порядке, в каком они происходили бы в реальной системе. Вычисления выполняют только для тех моментов времени и тех частей (процедур) модели, к которым относятся совершаемые события. Другими словами, обращения на очередном такте моделируемого времени осуществляются только к моделям тех элементов (устройств, накопителей), на входах которых в этом такте произошли изменения. Поскольку изменения состояний в каждом такте обычно наблюдаются лишь у малой доли ОА, событийный метод может существенно ускорить моделирование по сравнению с пошаговым методом, в котором на каждом такте анализируются состояния всех элементов модели.

Рассмотрим возможную схему реализации событийного метода имитационного моделирования.

ного бизнеса. В iMAN используется гибридная система управления базами данных (СУБД) на базе Oracle V8, поддерживающая реляционную и объектно-ориентированную модели данных, осуществляются контроль доступа и вносимых изменений, формирование спецификаций изделий, интегрирование прикладных подсистем. Управление конфигурацией изделий выполняет модуль PSM (Product Structure Management). Управление параллельными и последовательными бизнес-процессами и процессами проектирования возложено на модуль Workflow. Интеграция модулей и управление доступом к базе данных - функции модуля UG/Manager. В составе PDM iMAN имеется редактор PSE (Product Structure Editor), позволяющий устанавливать связи в виде ссылок между компонентами, например между изображениями деталей на чертежах и элементами спецификаций и ВОМ. В iMAN реализован аппарат имитационного моделирования бизнес-процессов на этапах жизненного цикла изделий.

Язык GPSS (General Purpose Simulation System) - один из широко распространенных языков имитационного моделирования

Следующим аргументом в пользу предлагаемого подхода является возможность использования потенциала ERP (VERP)-cncTeM для имитационного моделирования процессов на всех стадиях жизненного цикла. В результате такого моделирования могут быть обоснованы требования к конфигурации ИИС и мощности ее составных частей, а также направления реинжиниринга производственной среды. Добротная имитационная модель позволит решать и другие важные задачи, например, оценивать потенциальную ценность и, соответственно, цену того или иного блока данных для различных потребителей.

Процедура имитационного моделирования повторялась, пока результаты не становились стабильными (в большинстве случаев -около 500 испытаний).

Сравнение результатов оптимизации (5.93)-(5.98) с результатами имитационного моделирования показывает приемлемость погрешности в оценке оптимальных значений запасов с помощью изложенного метода.

В последние два-три десятилетия внимание исследователей в различных областях науки и техники обращено на использование методологии имитационного моделирования на ЭВМ [1]. В связи с этим интенсивное развитие получают методы планирования математических (машинных) экспериментов на ЭВМ [2]. Это обусловлено множеством причин, среди которых, по-видимому, главными являются следующие: планирование эксперимента вносит определенную логическую упорядоченность в сам процесс исследования, что в свою очередь позволяет уже на предварительной стадии проектирования (исследовательской) получать наряду с высокими абсолютными результатами представления о глобальных свойствах проектируемой динамической системы. К таким свойствам относятся связь между изменениями значений критериев качества системы и изменениями величин ее параметров, области существования наилучших решений по каждому критерию, влияние различных сочетаний параметров системы на ее свойства и т. д. Такая информация позволяет решать важную проблему сокращения сроков проектирования сложных динамических систем.