- •Тульский государственный университет
- •Конспект лекций
- •Моделирование систем
- •Оглавление
- •Лекция 1 введение Имитационное моделирование – метод научного познания
- •1. Предмет курса, его цели и задачи
- •2. Имитационное моделирование как метод научного познания. Философские аспекты теории моделирования.
- •3. Основные понятия курса
- •1. Понятие сложной системы
- •2. Факторы, действующие на процесс функционирования сложной системы
- •Лекция 2 введение Сложные системы
- •3. Показатели, характеризующие свойства сложных систем
- •4. Задачи исследования сложных систем
- •Лекция 3 имитационное моделирование
- •1 Модели и их роль в изучении процессов функционирования сложных систем
- •2 Классификация видов моделирования систем
- •3 Математическое моделирование процессов функционирования систем
- •4 Аналитические и имитационные модели
- •Лекция 4
- •1. Основные подходы к описанию функционирования сложных систем
- •2. Дискретно - детерминированные модели
- •3. Непрерывно - детерминированные модели
- •4. Дискретно - стохастические модели
- •5. Непрерывно - стохастические модели
- •Лекция 5 обобщенная схема построения модели сложной системы
- •1. Основные этапы формализации: концептуальная модель, формализованная схема, математическая модель
- •2. Пример описания системы
- •3. Проверка адекватности модели и объекта
- •Лекция 6 принципы построения моделирующих алгоритмов
- •1. Формы представления логической структуры модели
- •2. Методы построения моделирующих алгоритмов
- •3. Формы представлений логической структуры моделей
- •4. Проверка адекватности модели и объекта моделирования
- •Лекция 7 роль времени в имитационных моделях
- •1. Масштабы времени
- •2. Способы управления модельным временем
- •Лекция 8 моделирование дискретных случайных воздействий на систему и событий
- •1. Общая характеристика метода статистического моделирования на эвм
- •2. Методы получения случайных чисел и их машинная генерация
- •3. Проверка качества псевдослучайных последовательностей чисел
- •4. Моделирование случайных событий
- •Лекция 9 моделирование непрерывных случайных величин
- •1. Метод обратной функции.
- •2. Метод исключения
- •3. Моделирование нормального распределения
- •4. Обобщенное распределение Эрланга
- •5. Треугольное распределение.
- •6. Моделирование случайной величины со ступенчатой плотностью
- •Лекция 10 формирование реализаций случайных векторов и процессов
- •1. Имитация случайного вектора, заданного совместной плотностью распределения вероятностей
- •2. Имитация нормально распределенного случайного вектора
- •3. Моделирование вектора, заданного распределением компонент и коэффициентами корреляции.
- •4. Моделирование случайных функций (процессов)
- •Лекция 11 точность и качество испытаний при статистическом моделировании
- •1. Общая схема фиксации и обработки результатов моделирования
- •2. Статистическая обработка независимых реализаций критерия интерпретации
- •3. Оценка точности и необходимого количества реализаций модели
- •4. Использование правил автоматической остановки
- •Лекция 12 общая характеристика языков моделирования
- •1. Общая характеристика языков моделирования
- •2. Основные понятия и средства языков моделирования
- •Лекция 13
- •1. Диалоговые системы моделирования
- •2. Банки данных моделирования
- •3. Моделирование на аналоговых вычислительных машинах и гибридных моделирующих комплексах
- •Лекция 14 планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •1. Цели и задачи планирования машинных экспериментов.
- •2. Основные понятия теории планирования экспериментов
- •3. Модели планирования эксперимента
- •4. Стратегическое планирование машинных экспериментов
- •5. Тактическое планирование машинных экспериментов
- •Лекция 15 общая схема фиксации и обработки результатов моделирования систем
- •1. Особенности фиксации и обработки результатов моделирования
- •2. Оценка моментов распределения
- •3. Оценка функции распределения
- •Лекция 16 методы понижения дисперсии результатов моделирования
- •1. Критерии сравнительной оценки вариантов систем
- •2.Методы понижения дисперсии результатов.
- •Лекция 17 сравнение вариантов сложных систем по результатам моделирования
- •1. Сравнение вариантов сложных систем при моделировании
- •Г радиентные методы . Метод также заключается в последовательной проверке значений в точках o, 1, 2,... m
- •Часть 2 Лекция 18 формализация процессов функционированиия систем схемами систем массового обслуживания
- •1. Общая характеристика систем массового обслуживания.
- •2. Формализация входного потока
- •Лекция 19 моделирующие алгоритмы системы массового обслуживания
- •1. Одноканальная смо с ожиданием
- •2 Однолинейная смо с приоритетным обслуживанием
- •3. Особенности построения моделирующего алгоритма многофазных многоканальных смо
- •Лекция 20 агрегаты и агрегатные системы
- •1.Понятие агрегата.
- •2. Математическое описание агрегата.
- •Лекция 21 построение моделирующих алгоритмов в виде агрегатов
- •1. Моделирование функционирования агрегата при заданных входных и управляющих воздействиях.
- •2. Моделирование функционирования агрегата при вырабатываемых в процессе моделирования воздействиях
- •Лекция 22 агрегативные системы
- •1. Основные понятия и определения агрегативных систем
- •2. Моделирование агрегативных систем.
- •3. Регистровый метод моделирования а-систем
- •4. Автоматизация имитационного моделирования с использованием агрегативного подхода.
- •Лекция 23 основные направления использования моделирования при проектировании и эксплуатации асу
- •1. Универсальная автоматизированная модель в асу
- •2. Применение универсальных автоматизированных моделей в сфере
- •3.Использование имитационного моделирования при проектировании сложных систем.
- •Лекция 24
- •1. Особенности формализации функционирования асу
- •2. Особенности моделирования асу на эвм
- •3. Пример моделирования асу предприятием
- •Лекция 25 моделирование производственных процессов
- •1.Понятие о дискретном производственном процессе.
- •2. Формализованные обобщенные операции
- •3. Формализация операции обработки
- •4. Формализация операции сборки.
- •Лекция 26 моделирование производственных процессов
- •5. Формализация операции управления
- •6. Моделирование операций обработки
- •7. Моделирование операции сборки.
- •Лекция 27 формализация нарушений производственного процесса
- •1. Общая схема нарушений производственного процесса.
- •2. Формализация брака
- •Лекция 28 формализация нарушений производственного процесса
- •3. Формализация процессов отказа оборудования
- •Лекция 29 моделирование непрерывных производственных процессов
- •1. Особенности формализации и методика моделирования
- •Лекция 30 динамические модели процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей экономики.
- •1. Модель производственной фирмы
- •1.4. Пример решения задачи моделирования
- •Лекция 31 динамические модели процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей экономики.
- •1. Содержательное описание финансовой деятельности фирмы
- •2. Концептуальная модель
- •3. Алгоритм модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Лекция 32 перспективы развития машинного моделирования сложных систем
- •Применение имитационного моделирования
- •Направления развития имитационного моделирования
- •Области применения имитационного моделирования
- •Библиографический список
2. Особенности моделирования асу на эвм
При моделировании АСУ часто возникают проблемы размещения сложных задач в ЭВМ с ограниченной памятью и быстродействием. Это обьясняется тремя основными причинами.
1. В любой сложной системе управление должно способствовать более эффективной работе всех ее элементов. Модель, предназначенная для оценки качества управления, должна охватывать систему в целом. Она должна достаточно подробно описывать функционирование как управляющих, так и управляемых обьектов. Естественно, что такая системная модель будет требовать для своей реализации большого обьема памяти ЭВМ и большого быстродействия.
2. Сложность моделей АСУ (особенно информационных) определяется сложностью моделирующего алгоритма управления (алгоритмов об работки информации и планирования). При моделировании часто приходится воспроизводить эти алгоритмы полностью в таком виде, в каком они фигурируют в реальной системе. Это также требует большого количества памяти и быстродействия ЭВМ, так как реальные алгоритмы планирования и обработки информации, как правило, оказываются весьма сложными.
3. При моделировании АСУ возникают трудности компактного моделирования информационного поля и информационных потоков.
Указанные обстоятельства являются причиной того, что подробные модели сложных АСУ, особенно информационных, представляют собой чрезвычайно сложные алгоритмы. На практике для того, чтобы решение задачи на ЭВМ с ограниченной памятью было реальным и занимало не очень много машинного времени, принимаются специальные меры, связанные с особым построением моделирующих алгоритмов. Одним из возможных способов упрощения моделирующего алгоритма является замена его набором алгоритмов. Набор включает подробные модели подсистем и подробную комплексную систему в целом.
Другим перспективным приемом упрощения комплексных моделей является применение агрегативного описания АСУ и построение саморазвертывающихся моделирующих алгоритмов.
3. Пример моделирования асу предприятием
В качестве примера рассмотрим вкратце АСУ приведенного ранее нефтеперерабатывающего завода. АСУ предприятием в общем отличается весьма сложным алгоритмом обработки информации, планирования и вы работки управляющих сигналов. Технологическая часть рассмотрена ранее. Остановимся вкратце на описании системы управления заводом.
Руководство завода по плановым показателям составляет производственную программу на месяц. Это - главная задача текущего планирования. Другой орган управления - диспетчерская служба завода - назначает каждой технологической установке ежедневное задание с учетом производственной программы, наличия сырья и состояния установок, а также запаса промежуточной и готовой продукции. Третий орган управления - руководство установки - осуществляет регулировании режимов функционирования самих установок. Контроль за ходом производства осуществляется после каждой смены.
Производственная программа иногда корректируется. В качестве причин отклонения производственного процесса от нормального могут быть аварии, отклонения производительности установок от нормы, неравномерность поступления сырья.
Выходными величинами процесса производства являются фактические выходы продукции и потребления сырья.
В процессе можно выделить некоторые особенные состояния: поступление нового планового задания, поступление сырья, пуск или остановка агрегатов и т.п.
Основной задачей текущего планирования является определение производственного задания всем элементам технологического комплекса предприятия. Для отдельных установок определяется количество сырья, которое они должны переработать за планируемый период. Определяются задания установкам по производительности и коэффициентам отборов получаемых с ним продуктов.
Сущность оперативного управления состоит в выработке таких заданий установкам на предстоящие сутки, которые с учетом конкретно складывающися условий производства обеспечивали бы выполнение планов, вытекающих из месячной производственной программы.
Не вдаваясь в вопросы моделирования элементов производственной программы, рассмотрим алгоритм моделирования динамики процесса уп равления.
В моделирующем алгоритме используются следующие обозначения: N, N* - текущее и максимальное число реализаций; К - счетчик числа суток; m - счетчик числа месяцев. Схема моделирующего алгоритма приведена на рис.24.2
Рис.24.2 Схема моделирования динамики процесса управления предприятием
