- •Учебное пособие по дисциплине «Моделирование» содержание
- •1. Основные определения и понятия теории моделирования, области использования
- •2. Основные методы моделирования
- •3. Классификация видов моделирования
- •4. Математические модели систем
- •5. Основные подходы к построению моделей системы
- •6. Введение в имитационное моделирование систем
- •6.1. Проблемы применения имитационного моделирования
- •6.2. Принцип t и особых состояний z
- •6.3. Пример использования принципа при моделировании системы
- •6.4. Пример использования принципа особых состояний при моделировании системы
- •7. Математические основы имитационного моделирования
- •7.1. Методы генерации случайных чисел
- •7.2. Методы имитационного моделирования случайных величин
- •7.3. Имитационное моделирование случайных событий
- •8. Статистическое моделирование
- •8.1. Метод статистического моделирования
- •8.2. Обработка результатов моделирования
- •9. Элементы теории Марковских случайных процессов, используемые при моделировании систем
- •9.1. Потоки событий
- •9.2. Марковский случайный процесс
- •9.3. Марковский случайный процесс «гибели и размножения»
- •10. Элементы теории массового обслуживания, применяемые при моделировании систем
- •10.1. Основные определения и понятия. Структура смо. Классификация смо
- •10.2. Системы массового обслуживания, в которых протекает Марковский случайный процесс «гибели и размножения»
- •10.2.1. Основные типы систем, соответствующие процессу «гибели и размножения»
- •10.2.2. Расчет характеристик смо на основе использования аналитического метода
- •1. Расчет многоканальных систем без потерь с неограниченным ожиданием и бесконечным потоком требований на входе (разомкнутые системы)
- •2. Расчет многоканальных систем с отказами и бесконечным потоком требований на входе (разомкнутые системы)
- •3. Расчет многоканальных систем без потерь с источником конечного числа требований (замкнутые системы)
- •4. Смо с «взаимопомощью» между каналами
- •5. Смо с ошибками в обслуживании
- •11. Инструментальные средства моделирования
- •11.1. Классы инструментальных средств
- •11.2. Технология разработки имитационной модели
- •11.3. Моделирование работы вычислительной системы в среде gpss/World
- •3. Моделирование одноканальных устройств
- •4. Очереди. Блоки queue и depart
- •5. Моделирование многоканальных устройств
- •11.4. Моделирование значений случайной величины с заданным законом распределения и обработка результатов моделирования средствами gpss/World
- •1. Моделирование последовательности значений случайных величин с заданным законом распределения
- •2. Обработка результатов моделирования
- •11.5. Основные направления развития инструментальных средств моделирования
- •Список литературы
2. Обработка результатов моделирования
Для получения оценок математического ожидания (среднего значения) и дисперсии последовательности значений СВ, полученных в GPSS необходимо использовать блоки сбора статистики TABLE и TABULATE.
Оператор описания таблицы TABLE имеет следующий формат:
<NAME> TABLE <A>,<B>,<C>,<D>
Оператор определяет аргумент, а также число и ширину частотных интервалов.
Метка NAME определяет имя таблицы.
В поле А задается аргумент таблицы - элемент данных, чье частотное распределение будет табулироваться. Операнд может быть именем, целым, СЧА или СЧА*<параметр>.
В поле В задается верхний предел первого интервала. Операнд может целым или именем.
В поле С задается ширина частотного интервала - разница между верхней и нижней границей каждого частотного класса. Операнд может быть положительным целым.
В поле D задается число частотных интервалов. Это число не может превышать 8191. Операнд может быть положительным целым.
Для сбора элементов данных сообщение должно войти в блок TABULATE с тем же именем таблицы, что определено в блоке TABLE.
Когда сообщение входит в блок TABULATE, оценивается аргумент таблицы (операнд А в операторе TABLE). Если он меньше или равен операнду В в операторе TABLE, то выбирается первый частотный класс таблицы. Если аргумент таблицы не подходит для этого класса, то класс выбирается путем деления значения аргумента на операнд С оператора TABLE. Нижняя граница частотного класса включается в предыдущий класс. Если таблицы не достаточно для размещения этого значения, то выбирается последний частотный интервал. Затем выбирается целое из частотного класса и счетчик увеличивается на величину, определяемую операндом В оператора TABULATE. По умолчанию увеличение происходит на 1. В конце работы оператора TABULATE изменяются значения среднего и стандартного отклонения аргумента таблицы.
Таблица может быть переопределена или переинициализирована другим оператором TABLE, с той же самой меткой, что и первая.
Стандартные числовые атрибуты, связанные с описываемым опера-
тором, следующие:
- ТВ - среднее значение аргумента;
- ТС - число входов в таблицу;
- ТD - стандартное отклонение.
Блок, связанный с оператором TABLE - TABULATE.
Блок TABULATE имеет следующий формат:
TABULATE <А>,[<B>]
Блок TABULATE табулирует текущее значение заданного аргумента. Способ табуляции зависит от режима работы таблицы, который определяется оператором описания таблицы TABLE.
В поле А задается номер или имя таблицы, в которую табулируется значение аргумента. Таблица должна быть определена оператором описания TABLE.
В поле В задается число единиц, которые должны быть занесены в тот частотный интервал, куда попало значение аргумента. Если поле В пусто, эта величина полагается равной единице.
Когда сообщение входит в блок TABULATE, то для нахождения таблицы используется операнд А. Если такой таблицы нет, то возникает ошибка выполнения. Таблица должна быть определена оператором TABLE. Таблица изменяется в соответствии с операндами оператора TABLE.
Пример использования блоков TABLE и TABULATE.
TT TABLE M1,40,50,8
EXP1 FUNCTION RN1,C24
0,0/.1,.104/.2,.222/.3,.355/.4,.509/.5,.69/.6,.915
.7,1.2/.75,1.38/.8,1.6/.84,1.85/.88,2.12/.9,2.3
.92,2.52/.94,2.81/.95,2.99/.96,3.2/.97,3.5/.98,3.9
.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7/.9998,8
GENERATE 100,FN$EXP1
ADVANCE 100,FN$EXP1
TABULATE TT
TERMINATE 1
START 100
Здесь М1 – константа (стандартный числовой атрибут), которая связана с каждым транзактом и хранит время пребывания транзакта в модели. Время пребывания транзакта в модели определяется блоком ADVANCE и распределено по показательному закону с =1/100. Строится частотное распределение, вычисляются оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения для М1, т.е. для времени пребывания транзакта в модели. Граница первого интервала задана 40; ширина интервала группирования – 50; число интервалов группирования – 8. Все эти параметры задаются опытным путем.
Ниже приведен фрагмент отчета, выдаваемый GPSS по результатам работы программы.
TABLE MEAN STD.DEV. RANGE RETRY FREQUENCY CUM.%
TT 101.032 101.889 0
_ - 40.000 38 38.00
40.000 - 90.000 23 61.00
90.000 - 140.000 9 70.00
140.000 - 190.000 8 78.00
190.000 - 240.000 10 88.00
240.000 - 290.000 6 94.00
290.000 - 340.000 5 99.00
340.000 - _ 1 100.00
Mean – это среднее значение или оценка математического ожидания;
STD.DEV – это оценка среднеквадратического отклонения;
Range – интервалы группирования;
FREQUENCY – количество наблюдений, попавших в каждый интервал.
Таким образом, погрешность в оценке математического ожидания составила:
=
=100-101.032=-1.032
Погрешность в оценке среднеквадратического отклонения составила:
=
=100-101.889=-1.889.
Таким образом, точность имитационного моделирования значений СВ по методу кусочной аппроксимации функции плотности распределения вероятностей в среде GPSS достаточно высокая.
Для построения гистограммы необходимо выбрать после выполнения программы пункт меню Window/Simulation Window/Table Window. Далее в открывшемся диалоговом окне задать имя таблицы (в данном примере TT). Вид гистограммы приведен на рис. 1.
Рис.
15.Гистограмма значений СВ Y
Визуальный анализ гистограммы позволяет сделать вывод о согласии выборочных значений СВ Y с моделью экспоненциального распределения.
