Лекция 1 ИСКМ. Лекция Инчтрументальные средства компьютерного моделирования

Название	Лекция Инчтрументальные средства компьютерного моделирования
Дата	04.12.2022
Размер	67.67 Kb.
Формат файла
Имя файла	Лекция 1 ИСКМ.docx
Тип	Лекция #827888

Лекция 1. Инчтрументальные средства компьютерного моделирования

Основы систематизации языков имитационного моделирования

Использование современных ЭВМ и вычислительных комплексов и сетей является мощным средством реализации имитационных моделей и исследования с их помощью характеристик процесса функционирования систем S. В ряде случаев в зависимости от сложности объекта моделирования, т. е. системы S, рационально использование персональных ЭВМ (ПЭВМ) или локальных вычислительных сетей (ЛВС). В любом случае эффективность исследования системы S на программно-реализуемой модели М_м прежде всего зависит от правильности схемы моделирующего алгоритма, совершенства программы и только косвенным образом зависит от технических характеристик ЭВМ, применяемой для моделирования. Большое значение при реализации модели на ЭВМ имеет вопрос правильного выбора языка моделирования.

Моделирование систем и языки программирования

Алгоритмические языки при моделировании систем служат вспомогательным аппаратом разработки, машинной реализации и анализа характеристик моделей. Каждый язык моделирования должен отражать определенную структуру понятий для описания широкого класса явлений. Выбрав для решения задачи моделирования процесса функционирования системы конкретный язык, исследователь получает в распоряжение тщательно разработанную систему абстракций, предоставляющих ему основу для формализации процесса функционирования исследуемой системы S. Высокий уровень проблемной ориентации языка моделирования значительно упрощает программирование моделей, а специально предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволяют быстро и подробно анализировать возможные исходы имитационного эксперимента с моделью М_м.

Основными моментами, характеризующими качество языков моделирования, являются: удобство описания процесса функционирования системы S, удобство ввода исходных данных моделирования и варьирования структуры, алгоритмов и параметров модели, реализуемость статистического моделирования, эффективность анализа и вывода результатов моделирования, простота отладки и контроля работы моделирующей программы, доступность восприятия и использования языка. Будущее языков моделирования определяется прогрессом в области создания мультимедийных систем машинной имитации, а также проблемно-ориентированных на цели моделирования информационно-вычислительных систем.

Рассмотрим основные понятия, связанные с алгоритмическими языками и их реализацией на ЭВМ вообще и языками моделирования в частности.

Язык программирования представляет собой набор символов, распознаваемых ЭВМ и обозначающих операции, которые можно реализовать на ЭВМ. На низшем уровне находится основной язык машины, программа на котором пишется в кодах, непосредственно соответствующих элементарным машинным действиям (сложение, запоминание, пересылка по заданному адресу и т. д.). Следующий уровень занимает автокод (язык АССЕМБЛЕРА) вычислительной машины. Программа на автокоде составляется из мнемонических символов, преобразуемых в машинные коды специальной программой — ассемблером.

Компилятором называется программа, принимающая инструкции, написанные на алгоритмическом языке высокого уровня, и преобразующая их в программы на основном языке машины или на автокоде, которые в последнем случае транслируются еще раз с помощью ассемблера.

Интерпретатором называется программа, которая, принимая инструкции входного языка, сразу выполняет соответствующие опeрации в отличие от компилятора, преобразующего эти инструкции в запоминающиеся цепочки команд. Трансляция происходит в течение всего времени работы программы, написанной на языке интерпретатора. В отличие от этого компиляция и ассемблирование представляют собой однократные акты перевода текста с входного языка на объектный язык машины после чего полученные программы выполняются без повторных обращений к транслятору.

Программа, составленная в машинных кодах или на языке АССЕМБЛЕРА, всегда отражает специфику конкретной ЭВМ. Инструкции такой программы соответствуют определенным машинным операциям и, следовательно, имеют смысл только в той ЭВМ, для которой они предназначены, поэтому такие языки называются машинно-ориентированными языками.

Большинство языков интерпретаторов и компиляторов можно классифицировать как процедурно-ориентированные языки. Эти языки качественно отличаются от машинно-ориентированных языков, описывающих элементарные действия ЭВМ и не обладающих проблемной ориентацией. Все процедурно-ориентированные языки предназначены для определенного класса задач, включают в себя инструкции, удобные для формулировки способов решения типичных задач этого класса. Соответствующие алгоритмы программируются в обозначениях, не связанных ни с какой ЭВМ.

Язык моделирования представляет собой процедурно-ориентированный язык, обладающий специфическими чертами. Основные языки моделирования разрабатывались в качестве программного обеспечения имитационного подхода к изучению процесса функционирования определенного класса систем.

1.2 Особенности использования алгоритмических языков
Рассмотрим преимущества и недостатки использования для моделирования процесса функционирования систем языков имитационного моделирования (ЯИМ) и языков общего назначения (ЯОН), т. е. универсальных и процедурно-ориентированных алгоритмических языков. Целесообразность использования языков имитационного моделирования вытекает из двух основных причин: 1) удобство программирования модели системы, играющее существенную роль при машинной реализации моделирующих алгоритмов; 2) концептуальная направленность языка на класс систем, необходимая на этапе построения модели системы и выборе общего направления исследований в планируемом машинном эксперименте. Практика моделирования систем показывает, что именно использование ЯИМ во многом определило успех имитации как метода экспериментального исследования сложных реальных объектов.

Языки моделирования позволяют описывать моделируемые системы в терминах, разработанных на базе основных понятий имитации. До того как эти понятия были четко определены и формализованы в языках имитационного моделирования, не существовало единых способов описания имитационных задач, а без них не было связи между различными разработками в области постановки имитационных экспериментов. Высокоуровневые языки моделирования являются удобным средством общения заказчика и разработчика машинной модели М_м.

Несмотря на перечисленные преимущества языков имитационного моделирования, в настоящее время выдвигаются основательные аргументы как технического, так и эксплуатационного характера против полного отказа при моделировании от универсальных и процедурно-ориентированных языков. Технические возражения против использования языков имитационного моделирования: вопросы эффективности рабочих программ, возможности их отладки и т. п. В качестве эксплуатационных недостатков упоминается нехватка документации по существующим языкам имитационного моделирования, сугубо индивидуальный характер соответствующих трансляторов, усложняющий их реализацию на различных ЭВМ, и трудности исправления ошибок. Снижение эффективности языков имитационного моделирования проявляется при моделировании задач более разнообразных, чем те, на которые рассчитан конкретный язык моделирования. Но здесь следует отметить, что в настоящее время не существует и ЯОН, который был бы эффективен при решении задач любого класса.

Серьезные недостатки языков имитационного моделирования проявляются в том, что в отличие от широко применяемых ЯОН, трансляторы с которых включены в поставляемое изготовителем математическое обеспечение всех современных ЭВМ, языки моделирования, за небольшим исключением, разрабатывались отдельными организациями для своих достаточно узко специализированных потребностей. Соответствующие трансляторы плохо описаны и приспособлены для эксплуатации при решении задач моделирования систем, поэтому, несмотря на достоинства языков имитационного моделирования, приходится отказываться от их практического применения в ряде конкретных случаев.

При создании системы моделирования на базе любого языка необходимо решить вопрос о синхронизации процессов в модели, так как в каждый момент времени, протекающего в системе (системного времени), может потребоваться обработка нескольких событий, т. е. требуется псевдопараллельная организация имитируемых процессов в машинной модели М_м. Это является основной задачей монитора моделирования, который выполняет следующие функции: управление процессами (согласование системного и машинного времени) и управление ресурсами (выбор и распределение в модели ограниченных средств моделирующей системы).

Подходы к разработке языков моделирования

К настоящему времени сложились два различных подхода к разработке языков моделирования: непрерывный и дискретный — отражающие основные особенности исследуемых методом моделирования систем. Поэтому языки имитационного моделирования делятся на две самостоятельные группы, которые соответствуют двум видам имитации, развивавшимся независимо друг от друга: для имитации непрерывных и дискретных процессов.

Для моделирования непрерывных процессов могут быть использованы не только аналогово вычислительные машины (АВМ), но и ЭВМ, последние при соответствующем программировании имитируют различные непрерывные процессы. При этом ЭВМ обладают большей надежностью в эксплуатации и позволяют получить высокую точность результатов, что привело к разработке языков моделирований, отображающих модель в виде блоков таких типов, которые играют роль стандартных блоков АВМ (усилителей, интеграторов, генераторов функций и т. п.). Заданная схема моделирующего алгоритма преобразуется в систему совместно рассматриваемых дифференциальных уравнений. Моделирование в этом случае сводится, по сути дела, к отысканию численных решений этих уравнений при использовании некоторого стандартного пошагового метода.

Примером языка моделирования непрерывных систем на ЭВМ путем представления моделируемой системы в виде уравнений в конечных разностях является язык DYNAMO, для которого уравнения устанавливают соотношения между значениями функций в моменты времени t и t+dt и между значениями их производных в момент времени t+dt/2. И в этом случае моделирование, по существу, представляет собой пошаговое решение заданной системы дифференциальных уравнений.

Универсальная ЭВМ — устройство дискретного типа, а поэтому должна обеспечивать дискретную аппроксимацию процесса функционирования исследуемой системы S. Непрерывные изменения в процессе функционирования реальной системы отображаются в дискретной модели М_м, реализуемой на ЭВМ, некоторой последовательностью дискретных событий, и такие модели называются моделями дискретных событий. Отдельные события, отражаемые в дискретной модели, могут определяться с большой степенью приближения к действительности, что обеспечивает адекватность таких дискретных моделей реальным процессам, протекающим в системах S.

Архитектура языков моделирования

Архитектуру языков имитационного моделирования, т. е. концепцию взаимосвязей элементов языка как сложной системы, и технологию перехода от системы S к ее машинной модели М_м можно представить следующим образом: 1) объекты моделирования (системы S) описываются (отображаются в языке) с помощью некоторых атрибутов языка; 2) атрибуты взаимодействуют с процессами, адекватными реально протекающим явлениям в моделируемой системе S; 3) процессы требуют конкретных условий, определяющих логическую основу и последовательность взаимодействия этих процессов во времени; 4) условия влияют на события, имеющие место внутри объекта моделирования (системы S) и при взаимодействии с внешней средой Е; 5) события изменяют состояния модели системы М в пространстве и во времени.

Типовая схема архитектуры языков имитационного моделирования и технология его использования при моделировании систем показана на рис.1.

Рис. 1. Типовая схема архитектуры языков имитационного моделирования и технология его использования
В большинстве случаев с помощью машинных моделей исследуются характеристики и поведение системы S на определенном отрезке времени, поэтому одной из наиболее важных задач при создании модели системы и выборе языка программирования модели является реализация двух функций: 1) корректировка временной координаты состояния системы («продвижение» времени, организация «часов»); 2) обеспечение согласованности различных блоков и событий в системе (синхронизация во времени, координация с другими блоками).

Таким образом, функционирование модели М_м должно протекать в искусственном (не в реальном и не в машинном) времени, обеспечивая появление событий в требуемом логикой работы исследуемой системы порядке и с надлежащими временными интервалами между ними. При этом надо учитывать, что элементы реальной системы S функционируют одновременно (параллельно), а компоненты машинной модели М_м действуют последовательно, так как реализуются с помощью ЭВМ последовательного действия. Поскольку в различных частях объекта моделирования события могут возникать одновременно, то для сохранения адекватности причинно-следственных временных связей необходимо в языках имитационного моделирования создать «механизм» задания времени для синхронизации действий элементов модели системы.

Задание времени в машинной модели

Существует два основных подхода к заданию времени: с помощью постоянных и переменных интервалов времени, которым соответствуют два принципа реализации моделирующих алгоритмов, т. е. "принцип Δt" и "принцип δz".

Рассмотрим соответствующие способы управления временем в модели системы M(S) на примере, показанном на рис. 2, где по оси реального времени отложена последовательность событий в системе {s_i} во времени, причем события s₄ и s₅ происходят одновременно (рис. 2, а). Под действием событий s_i изменяются состояния модели z_i в момент времени t_zi, причем такое изменение происходит скачком δz.

В модели, построенной по "принципу Δt" (рис. 2, б), моменты системного времени будут последовательно принимать значения t^'₁ = Δt, t^'₂ = 2Δt, t^'₃ = 3Δt, t^'₄ = 4Δt, t^'₅ = 5Δt. Эти моменты системного времени t^'_j (Δt) никак не связаны с моментами появления событий s_i, которые имитируются в модели системы. Системное время при этом получает постоянное приращение, выбираемое в задаваемое перед началом имитационного эксперимента.

Рис. 2. Способы управления времемнем в модели системы

В модели, построенной по "принципу δz" (рис. 2, в), изменение времени наступает в момент смены состояния системы, и последовательность моментов системного времени имеет вид t^''₁ = t_z₁, t^''₂ = t_z₂, t^''₃ = t_z₃, t^''₄ = t_z₄, t^''₅ = t_z₅, т. е. моменты системного времени t^''_k (δz), непосредственно связаны с моментами появления событий в системе s_i.

У каждого из этих методов есть свои преимущества с точки зрения адекватного отражения реальных событий в системе S и затрат машинных ресурсов на моделирование. При использовании «принципа δz» события обрабатываются последовательно, и время смещается каждый раз вперед до начала следующего события. В модели, построенной по «принципу Δt»,обработка событий происходит по группам, пакетам или множествам событий. При этом выбор Δt оказывает существенное влияние на ход процесса и результаты моделирования, и если Δt задана неправильно, то результаты могут получиться недостоверными, так как все события появляются в точке, соответствующей верхней границе каждого интервала моделирования. При применении «принципа δz» одновременная обработка событий в модели имеет место только тогда, когда эти события появляются одновременно и в реальной системе. Это позволяет избежать необходимости искусственного введения ранжирования событий при их обработке в конце интервала At.

При моделировании по «принципу Δt» можно добиться хорошей аппроксимации: для этого Δt должно быть малым, чтобы два неодновременных события не попали в один и тот же временной интервал. Но уменьшение Δt приводит к увеличению затрат машинного времени на моделирование, так как значительная часть тратится на корректировку «часов» и отслеживание событий, которых в большинстве интервалов может и не быть. При этом даже при сильном «сжатии» Δt два неодновременных события могут попасть в один и тот же временной интервал Δt,что создает ложное представление об их одновременности.

Для выбора принципа построения машинной модели М_м и соответственно языков имитационного моделирования необходимо знать: цель и назначение модели; требуемую точность результатов моделирования; затраты машинного времени при использовании того или иного принципа; необходимый объем машинной памяти для реализации модели, построенной по принципу Δt и δz; трудоемкость программирования модели и ее отладки.

Требования к языкам имитационного моделирования

имитационное моделирование алгоритмический язык программирование

При разработке моделей систем возникает целый ряд специфических трудностей, поэтому в языках имитационного моделирования должен быть предусмотрен набор таких программных средств и понятий, которые не встречаются в обычных ЯОН:

Совмещение. Параллельно протекающие в реальных системах S процессы представляются с помощью последовательно работающей ЭВМ. Языки моделирования позволяют обойти эту трудность путем введения понятия системного времени, используемого для представления упорядоченных во времени событий.
Размер. Большинство моделируемых систем имеет сложную структуру и алгоритмы поведения, а их модели велики по объему. Поэтому используют динамическое распределение памяти, когда компоненты модели системы М_м появляются в оперативной памяти ЭВМ или покидают ее в зависимости от текущего состояния. Важным аспектом реализуемости модели М_м на ЭВМ в этом случае является блочность ее конструкции, т. е. возможность разбиения модели на блоки, подблоки и т. д.
Изменения. Динамические системы связаны с движением и характеризуются развитием процесса, вследствие чего пространственная конфигурация этих систем претерпевает изменения по времени. Поэтому во всех языках имитационного моделирования предусматривают обработку списков, отражающих изменения состояний процесса функционирования моделируемой системы S.
Взаимосвязанность. Условия, необходимые для свершения различных событий в модели М_м процесса функционирования системы S, могут оказаться весьма сложными из-за наличия большого количества взаимных связей между компонентами модели. Для разрешения связанных с этим вопросом трудностей в большинство языков имитационного моделирования включают соответствующие логические возможности и понятия теории множеств.
Стохастичность. Для моделирования случайных событий и процессов используют специальные программы генерации последовательностей псевдослучайных чисел, квазиравномерно распределенных на заданном интервале, на основе которых можно получить стохастические воздействия на модель М_м, имитируемые случайными величинами с соответствующим законом распределения.
Анализ. Для получения наглядного и удобного в практическом отношении ответа на вопросы, решаемые методом машинного моделирования, необходимо получать статистические характеристики процесса функционирования модели системы M(S). Поэтому предусматривают в языках моделирования способы статистической обработки и анализа результатов моделирования.

Перечисленным требованиям при исследовании и проектировании различных систем S отвечают такие наиболее известные языка моделирования дискретных событий, как SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, SOL, CSL и др.