курсовая. Курс_Юртова. Курсовая работа по дисциплине Теория информационных процессов и систем
 Скачать 129.37 Kb.
|
2.4 Анализ задачи моделирования2.4.1 Критерии оценки эффективности процесса функционирования СМОВ рассматриваемой задаче в качестве критериев оценки эффективности процесса функционирования СМО выступают следующие вероятностно-временные характеристики: вероятность отказа вследствие переполнения очереди; коэффициенты загрузки ЭВМ. Эти вероятностно-временные характеристики взаимосвязаны между собой: чем больше коэффициенты загрузки каналов, тем большее количество человек будет обслужено (малая вероятность отказа). Но, в то же время, при больших коэффициентах загрузки возможны сбои в системе, из-за ограничения количества человек в очереди. Таким образом, об эффективности процесса функционирования СМО мы будем судить по количеству сбойных сигналов: чем меньше их, тем эффективнее система. 2.4.2 Проверка достоверности модели системыПроверка достоверности модели системы является немаловажной на этапе реализации модели. Так как модель представляет собой приближенное описание процесса функционирования реальной системы, то до тех пор, пока не доказана достоверность модели, нельзя утверждать, что с ее помощью мы получили результаты, адекватные тем, которые могли бы быть получены при проведении реального эксперимента с системой. При этом проверяются возможность решения постановленной задачи, точность отражения замысла в логической схеме, полнота логической схемы модели, правильность используемых математических соотношений. Только после этого можно считать, что имеется логическая схема модели, пригодная для дальнейшей работы по реализации модели на ЭВМ. Так как построенная модель основана на доводах, признанными верными, она отвечает требованию соответствия. В самом деле, легко проследить и переходы заявок, и управляющие воздействия, и структурированность модели. Подготовленную в таком виде, ее будет легче программировать, а найденные математические выражения явятся основой получения результатов. Так как формулы не вызывают сомнений, составленные схемы не противоречат концептуальной, то принимаем модель достоверной и приступаем к машинной реализации. 2.4.3 Параметры и переменные модели СМОПрежде, чем перейти к описанию математической модели, необходимо определить параметры системы, входные и выходные переменные, воздействия внешней среды. Для моделируемой СМО в качестве параметра может быть выбрана ёмкость накопителей Н1 и Н2, которые представляют собой очереди заявок. Ёмкость буферных накопителей Н1 и Н2 будем измерять в количестве запросов, которые могут в них (очередях) находиться. В модели эти параметры подбираются для эффективности работы ЭВМ. В качестве эндогенных (зависимых) переменных модели СМО зададим: число запросов, покинувших систему не обслуженными из-за заполненности накопителей. В модели переменная представляет собой выходную характеристику и вычисляется постоянным суммированием покидающих систему не обслуженных заявок. В качестве экзогенных (независимых) переменных модели СМО выберем время посылки сигналов в источнике, представляющее собой случайную величину, генерируемую датчиком случайных чисел с требуемым законом распределения. 2.5 Выдвижение гипотез и принятие предположенийИсходя из сведений, можно сделать вывод о возможности построения модели на основании имеющегося объёма исходной информации, и её последующей машинной реализации при условии принятия ряда гипотез и предположений относительно функций распределения параметров процессов, происходящих в СМО, и воздействий внешней среды. Анализируя условие задачи, приходим к выводу, что поток поступающих запросов СМО представляет собой поочерёдное поступление запросов с равномерным законом распределения между моментами их появления и, следовательно, с одинаковой интенсивностью. Анализируя имеющуюся исходную информацию о СМО, можно сделать вывод, что загруженность каналов, так же как и очереди, будет не полной, а число необслуженных запросов будет сведена к нулю, т.е. СМО обеспечит обслуживание всех поступивших заявок. 2.6 Определение процедур аппроксимации Для возможности аппроксимации числовых значений интересующих характеристик системы S необходимо в процессе моделирования провести аппроксимации, для чего обычно используются процедуры: детерминированная, вероятностная и (или) процедура определения средних значений. - детерминированные процедуры, при которых результаты моделирования однозначно определяются по данной совокупности входных воздействий переменных и параметров системы (в этом случае случайные элементы отсутствуют). Этот тип нам не подходит, так как у нас наличествует элемент случайности при поступлении заявок в систему; - вероятностные (рандомизированные) применяются, когда случайные элементы, включая воздействие внешней среды, влияют на функционирование системы и необходимо получить закон распределения выходных переменных системы; - определение средних значений, когда результатом моделирования являются средние значения выходной переменной при наличии случайных переменных или случайных воздействий; Для рассматриваемой задачи моделирования СМО будем использовать как вероятностную процедуру, так и процедуру определения средних значений. Использование вероятностной процедуры объясняется тем, что в функционировании СМО присутствуют случайные элементы, влияющие на результаты моделирования. Процедура определения средних значений при моделировании процесса функционирования СМО используются по причине того, что интерес представляют средние значения выходных переменных при наличии случайных факторов: среднее число заявок в очереди и средняя загрузка ЭВМ. 3 Алгоритмизация и машинная реализация модели системы |