Pис.4. Иерархия классов описания знаний

13 Изменения в системе сбора показателей

У разработчика модели есть возможность описать собираемые в процессе моделирования показатели. Система собирает по ним необходимую статистическую информацию, а в конце прогона её обрабатывает и выдаёт окончательный результат. Очень часто разработчика интересуют такие показатели, как коэффициент использования оборудования. Специфика их расчета в том, что итоговая величина рассчитывается на основе временного интервала наблюдения за показателем. И таким интервалом является модельное время конца моделирования, точнее интервал [0, модельное_время_конца_ моделирования]. Эта традиционная для РДО схема имеет недостаток: даже если в модели удаётся выделить и обработать переходные процессы, то подсистема сбора показателей будет собирать статистику не только по интересующему нас установившемуся режиму, но и учтёт все переходные процессы. Например, начальные условия модели производственного участка могут предполагать отсутствие заготовок на станках. Заготовки будут поступать в систему постепенно, переходя по цепочке обработки от одного станка к другому. Установившейся режим наступит, когда первая заготовка поступит на обработку к последнему станку. А если рассчитать его коэффициент использования с нулевого момента времени, то он окажется заниженным.

Для решения это проблемы было предложено добавить управление моментами запуска и остановки подсистемы сбора показателей. А это потребовало разбить показатели на группы, т.к. нас могут интересовать различные временные интервалы наблюдения за моделью. Команды запуска и остановки наблюдения вызываются из активностей. Это именно то место, где имеется возможность контролировать логику моделируемой системы.

На текущий момент предложенный механизм добавлен и проходит тестирование. Традиционные для РДО показатели, в режиме обратной совместимости, автоматически объединяются в группу, наблюдение за которой ведётся на протяжении всего моделирования.

14. Изменения в языке

Было сделано несколько изменений в синтаксисе языка РДО:

• Добавлен оператор логического отрицания: ‘!’ или not.

• Добавлена команда Select, которая позволяет отобрать только часть ресурсов указанного типа и проверить их состояния.

• Добавлена операция унарного минуса.

• Ключевые слова Choice NoCheck или Choice from 1 = 1 необязательно указывать, они используется по-умолчанию.

• Ключевое слово first необязательно указывать, оно используется по-умолчанию.

• Для удаляемого ресурса (Erase) можно описать конвертор.

• Временный ресурс можно использовать для сбора статистики по watch_par и в анимации по его имени.

• Сокращен синтаксис алгоритмической функции.

• Добавлены локальные переменные и простейший алгоритмический язык с такими операторами, как if и for (в стадии тестирования)

• Добавлены новые типы данных: bool, string, array (в стадии тестирования)

Литература

1. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. – М.: АНВИК, 1998.

2. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Имитационное моделирование систем. Допущено УМО вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Информационные системы». – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2009.

3. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2005.

4. Принятие оптимальных решений в интеллектуальных имитационных системах: Учебное пособие по курсам «Методы системного анализа и синтеза» и «Моделирование технологических и производственных процессов»/ В.В. Емельянов, В.И. Майорова, Ю.В. Разумцова и др. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана., 2002.

5. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II. – М.: Мир, 1987.

6. Томашевский В.Н., Жданова Е.Г.Имитационное моделирование в среде GPSS. – М.: Бестселлер, 2003.

1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект №10-07-00727