• ДонНТУ
• Портал магістрів

• Русский
• Українська
• English
• Deutsch

• Автобіография
• Реферат

Автореферат
MIMD-симулятор та оптимізатор паралельних моделей дискретних динамічних систем

Вступ

Моделювання як одну з найважливіших категорій процесу пізнання неможливо відокремити від розвитку людства. Людина використовує моделі, які дозволяють програвати будь-які життєві та виробничі ситуації і отримувати такі рішення, які дозволяють знайти найкращий спосіб вирішення проблеми. У таких випадках є можливість аналізувати за допомогою моделі будь-які ситуації, включаючи ті, при яких реальна система вийшла б з ладу. Це дозволяє моделювати катастрофи, рідкісні випадки, і навіть такі явища і процеси, яких немає насправді, тобто віртуальну реальність [1].

Методи комп'ютерного моделювання широко використовуються у всіх сферах діяльності людини - від конструювання моделей технічних, технологічних та організаційних систем до вирішення проблем розвитку людства та всесвіту. Класичними об'єктами моделювання є інформаційні, виробничі, транспортні та інші логістичні системи. Досить перспективним є використання моделей в контурі управління, тобто в реальному масштабі часу. Найважливішим завданням моделювання є оцінка показників функціонування таких систем.

Актуальність

На сьогоднішній день має місце швидкозмінна ситуація на ринку, що поглиблює економічну ситуацію. Великі підприємства в умовах конкуренції за допомогою моделювання та оптимізації мають можливість швидко реагувати на всі зміни ринку. Вони можуть планувати свої дії і розробляти стратегію за допомогою моделі, а також уникати можливих помилок і фінансових втрат. Це дозволяє посилити конкурентоспроможність підприємства.

Підприємства вдаються до автоматизації, децентралізації, а також до створення віртуальних мереж виробничих областей. Все це ускладнює організацію виробничого процесу в цілому, а також процеси логістики. Моделювання та оптимізація допомагають підтримувати розвиток цих процесів на належному рівні.

У процесі планування організації виробничого процесу необхідно вирішити такі завдання, як розділення роботи і часу, оптимальне використання ресурсів, розробити транспортну систему та інші. Все це в підсумку визначає ефективність стратегії роботи підприємства. Тому для гарантованого отримання оптимального рішення при обробці такого великого обсягу інформації, доцільним буде використання комп'ютерного дискретного моделювання і наявних систем оптимізації.

Мета і завдання розробки та досліджень

Метою даної роботи є розробка нових підходів до розпаралелювання та оптимізації моделей дискретних динамічних систем. Для цього поставлено завдання: розробити тестові моделі систем масового обслуговування, як різновиду дискретних динамічних систем, за допомогою системи дискретного моделювання та вбудованої системи оптимізації ISSOP / Arena.

Наукова новизна

Будуть розроблені нові підходи до розпаралелювання та оптимізації моделей дискретних динамічних систем, використовуючи існуючі послідовні програмні засоби.

Планована практична новизна

Розробка тестових моделей систем масового обслуговування, а також розробка методики побудови тестових дискретних моделей з використанням системи дискретного моделювання ISSOP / Arena.

Огляд досліджень і розробок за темою «MIMD-симулятор і оптимізатор паралельних моделей дискретних динамічних систем»

Локальний огляд:

На регіональному рівні, одним з небагатьох, даною проблемою займався магістр ДонНТУ Зима К.М. У своїй роботі він детально вивчив питання розробки паралельного моделюючого середовища для дискретних систем. Ця робота найбільш близька за своєю тематикою до моєї магістерської роботи.

1. Магістр ДонНТУ Зима Костянтин Михайлович

Тема магістерської роботи: «Паралельне моделююче середовище для дискретних систем», 2004 р.

http://masters.donntu.ru/2004/fvti/zima/diss.htm

Національний огляд:

При пошуку розробок в області дискретного моделювання була виявлена книга Томашевська В.М., в якій розглядаються питання моделювання систем, систем масового обслуговування та імітаційного моделювання. Ця книга була видана в Києві в 2005 році.

2. Томашевський В.М. Моделювання систем. - К.: Видавнича група BHV, 2005 - 349 c.

Глобальний огляд:

При пошуку досліджень у цій галузі в світовому масштабі були виявлені наступні книги:

3. Christos G. Introduction to Discrete-Event Simulation: Springer US, 2007.
Описуються головні компоненти дискретного моделювання, огляд існуючих мов дискретного моделювання.

4. W. David Kelton, Randall P. Sadowski, David T. Sturrock Simulation with Arena. - New York: McGraw-Hill, 2003 - 672 c.
Головна мета книги: забезпечити комплексний розгляд концепцій моделювання в цілому, і програмного забезпечення для моделювання Arena зокрема.

Основний зміст роботи

Динамічними називаються об'єкти техніки і технологій, в яких відбуваються цілеспрямовані керовані процеси зміни стану, що супроводжується зміною параметрів стану протягом певного часу. Динамічним системам властиві два основних режиму функціонування: стаціонарний режим з постійними параметрами і перехідний (динамічний) режим зі зміною параметрів.

ДДС - це система з дискретним характером динамічних процесів. Загальним для досліджуваних ДДС є наявність різних випадкових факторів, що істотно впливають на зміну станів. При цьому передбачається, що безліч станів досліджуваної системи є дискретним та зміна станів відбувається в деякі моменти часу. Інтервали між моментами зміни станів можуть бути як випадковими, так і детермінованими величинами. Протягом усього інтервалу між моментами зміни станів досліджувана система стану не міняє.

Система масового обслуговування (СМО) виробляє обслуговування вимог, що надходять у неї з джерела вимог і повертаються після обслуговування на джерело. Обслуговування вимог у системі виробляється обслуговуючими приладами. Система може містити від одного до нескінченного числа приладів [2]. В залежності від реалізації в системі можливості очікування вимог їх обслуговування, що надійшли, системи масового обслуговування поділяються на три типи:

1) системи з втратами, в яких вимоги, не надійшли в момент надходження жодного вільного приладу, губляться (повертаються в джерело без обслуговування);

2) системи з очікуванням, в яких можливе очікування будь-якого числа вимог, при цьому очіковані вимоги утворюють чергу, довжина якої не обмежена;

3) системи з очікуванням і обмеженнями, в яких допускається можливість утворення черги обмеженою довжини; при цьому вимоги, що надійшли в систему, коли відсутні вільні місця для очікування в черзі, губляться (повертаються в джерело без обслуговування).

У системах з очікуванням, черга в загальному випадку може мати складну структуру, будучи деяким набором черг. Вибір чергової вимоги з черги на обслуговування здійснюється за допомогою певної дисципліни обслуговування. Прикладами таких дисциплін є FCFS (перший прийшов - першим обслужений), LCFS (останній прийшов - першим обслужений), RANDOM (чергова вимога вибирається з черги навмання). Випадкова послідовність вимог, які надходять в систему обслуговування і які необхідно обслужити, є одним з основних понять теорії масового обслуговування. Такі послідовності називаються також потоками вимог.

Імітаційне моделювання - це метод, що дозволяє будувати моделі, що описують процеси так, як вони проходили б у дійсності [3]. Таку модель можна «програти» в часі як для одного випробування, так і заданої їх безлічі. При цьому результати визначатимуться випадковим характером процесів. За цими даними можна отримати достатньо стійку статистику.

Імітаційне моделювання - це метод дослідження, при якому вивчається система з достатньою точністю замінюється моделлю, що описує реальну систему і з нею проводяться експерименти з метою отримання інформації про цю систему. Експериментування з моделлю називають імітацією (імітація - це збагнення суті явища, не вдаючись до експериментів на реальному об'єкті).

Імітаційне моделювання - це окремий випадок математичного моделювання. Існує клас об'єктів, для яких з різних причин не розроблені аналітичні моделі, або не розроблені методи вирішення отриманої моделі. В цьому випадку математична модель замінюється імітатором або імітаційною моделлю.

Імітаційна модель - логіко-математичний опис об'єкта, що може бути використаний для експериментування на комп'ютері в цілях проектування, аналізу та оцінки функціонування об'єкта.

Один з видів імітаційного моделювання - дискретно-подієве моделювання. Це підхід до моделювання, що пропонує абстрагуватися від безперервної природи подій і розглядати тільки основні події модельованих системи, такі як: «очікування», «обробка замовлення», «рух з вантажем», «розвантаження» та інші. Дискретно-подієве моделювання найбільш розвинене і має величезну сферу додатків - від логістики та систем масового обслуговування до транспортних і виробничих систем. Цей вид моделювання найбільш підходить для моделювання виробничих процесів. Заснований Джеффрі Гордоном в 1960х роках.

Головна цінність імітаційного моделювання полягає в тому, що в його основу покладена методологія системного аналізу [4]. Вона дає можливість вивчати проектовану або аналізовану систему за схемою операційного дослідження, включаючи такі взаємопов'язані етапи: змістовна постановка задачі; розробка концептуальної моделі, розробка і програмна реалізація імітаційної моделі; перевірка адекватності моделі та оцінка точності результатів моделювання; планування експериментів; прийняття рішень. Завдяки цьому імітаційне моделювання можна використовувати як універсальний підхід для прийняття рішень в умовах невизначеності та для врахування в моделях факторів, які важко формалізується, а також на практиці використовувати основні принципи системного підходу для вирішення практичних завдань. Однак реалізація імітаційної моделі та проведення експериментів на ній є трудомістким, дорогим. Це вимагає значних затрат часу ЕОМ, тому до імітаційного моделювання вимагає звертатися тільки тоді, коли розробка інших видів моделей не дає задовільних результатів.

Програмне забезпечення для моделювання з'явилося на початку 50-х років [5]. На сьогоднішній день розрізняють 5 основних поколінь засобів моделювання:

1. Перше покоління існувало досить довго, супроводжувалося великою кількістю помилок, і вимагало фахівця з моделювання та інформатики.

2. На другому етапі з'явилися прості мови моделювання, наприклад GPSS, які дали можливість робити статистичний аналіз результатів.

3. На третьому етапі з'явилися різноманітні комбінації мов моделювання, наприклад GPSS і FORTRAN.

4. Четверте покоління в якості рішучих критеріїв успіху мало можливість відображати на екрані роботу моделі.

5. На п'ятому етапі моделювання має за мету не тільки моделювати процес, а також зробити оптимізацію через стандартний відкритий інтерфейс.

Представником системи моделювання 5-го покоління є ARENA.

Мова GPSS була мовою, яка визначила всі сучасні технологічні тенденції в дискретному імітаційному моделюванні і з'явилася провісником сучасних мов і систем моделювання дискретного типу [6]. Ці тенденції визначила насамперед вдало сформована базова схема структуризації, закладена в GPSS, що підтримує блочно-орієнтований підхід, в рамках якого моделюючий блок має своє функціональне призначення і представлений відповідними функціональними об'єктами (що мають аналоги з елементами систем масового обслуговування), а також можливості мови для опису паралельних процесів. Саме такий погляд на модельований об'єкт дозволив реалізувати ідеографічний режим формування дискретної моделі, коли модель конструюється зі стандартних функціональних блоків, а зв'язки на цих графічних конструкціях інтерпретується як маршрути проходження рухомих об'єктів в системі.

Недоліки:

Звичайно відзначені недоліки GPSS (цілочисельний модельний час, слабкий інтерфейс, слабка візуалізація процесу моделювання та його результатів, складність інтеграції з іншими програмами та базами даних, слабка підтримка математичних функцій, недостатня гнучкість та ін) виявилися легко виправні на новому технологічному рівні з використанням гнучких мовних засобів.

Основа технологій Arena - мова моделювання SIMAN і система Cinema Animation [7]. SIMAN, вперше реалізована у 1982р. - Надзвичайно гнучка і виразна мова моделювання. Вона постійно вдосконалюється шляхом додавання до неї нових можливостей. Для відображення результатів моделювання використовується анімаційна система Cinema Animation, відома на ринку з 1984 р. Процес моделювання організован наступним чином. Спочатку користувач крок за кроком будує в візуальному редакторі системи Arena модель. Потім система генерує по ній відповідний код на SIMAN, після чого автоматично запускається Cinema Animation.

Інтерфейс Arena включає в себе всілякі засоби для роботи з даними, в тому числі електронні таблиці, бази даних, ODBC, OLE, підтримку формату DXF.

Інтегрована система моделювання та оптимізації ISSOP / ARENA:

ISSOP / ARENA була розроблена на базі досвіду в моделюванні та оптимізації; вона здатна знаходити складні рішення проблем оптимізації за допомогою потужних математичних стратегій.

Паралельне моделююче середовище (ПМС) - це сукупність апаратних паралельних засобів, а також засобів системного і моделюючого забезпечення, які підтримують всі етапи розробки, налагодження та застосування моделей.

Структура ПМС

Рис. 1 Структура ПМС (анімація, 13 кадрів, 5 циклів, 114 Кбайт)

В якості апаратного забезпечення для ПМС можуть використовуватися зосереджені паралельні ЕОМ (SIMD, MIMD) або мережеві обчислювальні системи (CLUSTER, META) .

В якості системного програмного забезпечення для зосереджених ЕОМ повинні використовуватися операційна система і мови паралельного програмування, для мережевих обчислювальних систем це мережні операційні системи та мережеве програмне забезпечення.

Основою моделюючого програмного забезпечення повинні бути системи ISSOP і Arena.

Висновки

За наявністю вдалої розробки тестових моделей систем масового обслуговування та методики побудови тестових дискретних моделей з використанням системи дискретного моделювання ISSOP / Arena, можна буде використовувати отримані результати на практиці для освоєння студентами.

Список використаної літератури

1. Томашевсский В.М. Моделювання систем. - К.: Видавнича група BHV, 2005 - c. 9-14

2. Википедия Система массового обслуживания: Статья: http://ru.wikipedia.org/wiki/Система_массового_обслуживания

3. Википедия Имитационное моделирование: Статья: http://ru.wikipedia.org/wiki/Имитационное_моделирование

4. Томашевський В.М. Iмiтацiйне моделювання систем i процесів: Навч. посібник. - К.: IСДО, 1994. - 124 c.

5. Krug W. Intelligentes Simulations - und Optimierungsystem fur Prozesse der Fertigung, Organisation und Logistik ARENA/ISSOP. - Ghent.: SCS-EUROPE BVBA, 1997. - pp. 1-4

6. Лычкина Н. Опыт применения GPSS в Государственном Университете Управления: Статья: http://www.gpss.ru/paper/lychkina/1_w.html

7. Антипина Г., Ярцев А. Arena - система имитационного моделирования: Статья: http://www.interface.ru/sysmod/arena.htm

8. Krug W. Modelling, Simulation and Optimisation. - Erlangen.: Gruner Druck GmbH, 2002. - 267 p.

9. Бусленко Н.П. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. - 240с

10. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978, 400с.

11. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS: М.: Машиностроение, 1980. - 583 c.