додати матеріал


Імітаційні моделі

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

Реферат на тему:

Імітаційні моделі

Введення

Одна з важливих особливостей АСУ - принципова неможливість проведення реальних експериментів до завершення проекту. Можливим виходом є використання імітаційних моделей. Однак їх розробка і використання надзвичайно складні, виникають труднощі в досить точному визначенні ступеня адекватності модельованого процесу. Тому важливо прийняти рішення - яку створити модель.

Інший важливий аспект - використання імітаційних моделей у процесі експлуатації АСУ для прийняття рішень. Такі моделі створюються в процесі проектування, щоб їх можна було безупинно модернізувати і коректувати відповідно до мінливих умов роботи користувача.

Ці ж моделі можуть бути використані для навчання персоналу перед введенням АСУ в експлуатацію і для проведення ділових ігор.

1. Поняття імітаційного моделювання

Імітаційне моделювання - це метод дослідження, що полягає в імітації на ЕОМ за допомогою комплексу програм процесу функціонування системи або окремих її частин та елементів. Суть методу імітаційного моделювання полягає в розробці таких алгоритмів і програм, які імітують поведінку системи, її властивості та характеристики в необхідному для дослідження системи складі, обсязі та області зміни її параметрів.

Принципові можливості методу досить великі, він дозволяє при необхідності досліджувати системи будь-якої складності і призначення з будь-яким ступенем деталізації. Обмеженнями є лише потужність використовуваної ЕОМ і трудомісткість підготовки складного комплексу програм.

На відміну від математичних моделей, що представляють собою аналітичні залежності, які можна досліджувати за допомогою досить потужного математичного апарату, імітаційні моделі, як правило, дозволяють проводити на них лише поодинокі випробування, аналогічно однократному експерименту на реальному об'єкті. Тому для більш повного дослідження та отримання необхідних залежностей між параметрами потрібні багаторазові випробування моделі, число і тривалість яких багато в чому визначаються можливостями використовуваної ЕОМ, а також властивостями самої моделі.

Використання імітаційних моделей виправдане в тих випадках, коли можливості методів дослідження системи за допомогою аналітичних моделей обмежені, а натурні експерименти з тих чи інших причин небажані чи неможливі.

Навіть у тих випадках, коли створення аналітичної моделі для дослідження конкретної системи в принципі можливо, імітаційне моделювання може виявитися кращим за витратами часу ЕОМ і дослідника на проведення дослідження. Для багатьох задач, що виникають при створенні та функціонуванні АСУ, імітаційне моделювання іноді виявляється єдиним практично реалізованим методом дослідження. Цим значною мірою пояснюється безперервно зростаючий інтерес до імітаційного моделювання та розширення класу задач, для вирішення яких воно застосовується.

Методи імітаційного моделювання розвиваються і використовуються в основному в трьох напрямках: розробка типових методів і прийомів створення імітаційних моделей; дослідження ступеня подібності імітаційних моделей реальним системам; створення засобів автоматизації програмування, орієнтованих на створення комплексів програм для імітаційних моделей.

Розрізняють два підкласи систем, орієнтованих на системне і логічне моделювання. До підкласу системного моделювання відносять системи з добре розвиненими общеалгорітміческімі засобами; з широким набором засобів опису паралельно виконуваних дій, часових послідовностей виконання процесів; з можливостями збору та обробки статистичного матеріалу. У таких системах використовують спеціальні мови програмування та моделювання - СИМУЛА, СІМСКРІПТ, GPSS та ін Перші два з цих мов є підмножинами процедурно-орієнтованих мов програмування типу ФОРТРАН, ПЛ / 1, розширеними засобами динамічних структур даних, операторами управління квазіпараллельнимі процесами, спеціальними засобами збору статистики та обробки списків. Ці додаткові можливості дозволяють вести статистичні дослідження моделей, тому такі системи іноді називають системами статистичного моделювання.

До підкласу логічного моделювання відносять системи, що дозволяють в зручній і стислій формі відображати логічні і топологічні особливості модельованих об'єктів, які володіють засобами роботи з частинами слів, перетворення форматів, записи мікропрограм. До цього підкласу систем відносять мови програмування Автокод, ЛОТІС та ін

У більшості випадків при імітаційному моделюванні економічних, виробничих та інших організаційних систем управління дослідження моделі полягає у проведенні стохастичних експериментів. Відображаючи властивості модельованих об'єктів, ці моделі містять випадкові змінні, які описують як функціонування самих систем, так і впливу зовнішнього середовища. Тому найбільше поширення набуло статистичне моделювання.

Імітаційна модель характеризується наборами вхідних змінних

спостережуваних або керованих змінних

керуючих впливів

збурюючих впливів

Стан системи в будь-який момент часу

і початкові умови Y (t0), R (t0), W (t0) можуть бути випадковими величинами, заданими відповідним розподілом ймовірностей. Співвідношення моделі визначають розподіл ймовірностей величин в момент t + Δt:

Існують два основних способи побудови моделюючого алгоритму - принцип Δt і принцип особливих станів.

Принцип Δt. Проміжок часу (t0, t), в якому досліджується поведінка системи, розбивають на інтервали довжиною Δt. Відповідно до заданим розподілом ймовірностей для початкових умов з апріорним міркувань або випадковим чином обирають для початкового моменту t0 одне з можливих станів z0 (t0). Для моменту t0 + Δt обчислюється умовний розподіл ймовірностей станів (за умови стану z0 (t0)). Потім аналогічно попередньому вибирають один з можливих станів z0 (t0 + Δt), виконують процедури обчислення умовного розподілу ймовірностей станів для моменту t0 + 2Δt і т.д.

У результаті повторення цієї процедури до моменту t0 + nΔt = T отримують одну з можливих реалізацій досліджуваного випадкового процесу. Таким же чином отримують ряд інших реалізацій процесу. Описаний спосіб побудови моделюючого алгоритму займає багато машинного часу.

Принцип особливих станів. Всі можливі стану системи Z (t) = {zi (t)} розбивають на два класи - звичайні та особливі. У звичайних станах характеристики zi (t) змінюються плавно і безперервно. Особливі стани визначаються наявністю вхідних сигналів або виходом, принаймні, однією з характеристик zi (t) на кордон області існування. При цьому стан системи змінюється стрибкоподібно.

Моделюючий алгоритм повинен передбачати процедури визначення моментів часу, відповідних особливим станам, і величин характеристик системи в ці моменти. При відомому розподілі ймовірностей для початкових умов вибирають один з можливих станів і за заданими закономірностям змін характеристик zi (t) знаходять їх величини перед першим особливим станом. Таким же чином переходять до всіх наступних особливим станам. Отримавши одну з можливих реалізацій випадкового багатовимірного процесу, з використанням аналогічних процедур будують інші реалізації. Витрати машинного часу при використанні моделюючого алгоритму за принципом особливих станів зазвичай менше, ніж за принципом Δt.

Імітаційне моделювання використовують в основному для наступних застосувань:

1) при дослідженні складних внутрішніх та зовнішніх взаємодій динамічних систем з метою їх оптимізації. Для цього вивчають на моделі закономірності взаємозв'язку змінних, вносять в модель зміни і спостерігають їх вплив на поведінку системи;

2) для прогнозування поведінки системи в майбутньому на основі моделювання розвитку самої системи та її зовнішнього середовища;

3) з метою навчання персоналу, що може бути двох типів: індивідуальне навчання оператора, керуючого деяким технологічним процесом або пристроєм, і навчання групи людей, які здійснюють колективне управління складним виробничим або економічним об'єктом.

У системах обох типів комплекс програм задає деяку обстановку на об'єкті, однак між ними є велика різниця. У першому випадку програмне забезпечення імітує функціонування об'єктів, що описуються технологічними алгоритмами або передавальними функціями; модель орієнтована на тренування психофізіологічних характеристик людини, тому такі моделі називаються тренажерами. Моделі другого типу набагато складніше. Вони описують деякі аспекти функціонування підприємства або фірми і орієнтовані на видачу деяких техніко-економічних характеристик при впливі на входи частіше за все не окремої людини, а групи людей, що виконують різні функції управління;

4) для макетування проектованої системи і відповідної частини керованого об'єкта з метою приблизний перевірки передбачуваних проектних рішень. Це дозволяє в найбільш наочною і зрозумілою замовнику формі продемонструвати йому роботу майбутньої системи, що сприяє взаєморозумінню і погодженням проектних рішень. Крім того, така модель дозволяє виявити і усунути можливі неузгодження та помилки на більш ранній стадії проектування, що на 2-3 порядки знижує вартість їх виправлення.

2. Імітаційні моделі виробничих процесів

Вид моделі виробничого процесу залежить значною мірою від того, чи є він дискретним або безперервним. У дискретних моделях змінні змінюються дискретно в певні моменти імітаційного часу. Час може прийматися як безперервним, так і дискретним в залежності від того, чи можуть дискретні зміни змінних відбуватися в будь-який момент імітаційного часу або тільки в певні моменти. У безперервних моделях змінні процесу є безперервними, а часом може бути як безперервним, так і дискретним в залежності від того, є безперервні змінні доступними в будь-який момент імітаційного часу або тільки в певні моменти. В обох випадках в моделі передбачають блок завдання часу, який імітує просування модельного часу, зазвичай прискореного щодо реального.

Розробка імітаційної моделі і проведення моделюючих експериментів у загальному випадку можуть бути представлені у вигляді декількох основних етапів, наведених на рис. 1.

Рис. 1

Компонента моделі, що відображає певний елемент модельованої системи, описує набором характеристик кількісного або логічного типу. У залежності від тривалості існування розрізняють компоненти умовно-постійні і тимчасові. Умовно-постійні компоненти існують протягом усього часу експерименту з моделлю, а тимчасові - генеруються та знищуються в ході експерименту. Компоненти імітаційної моделі ділять на класи, всередині яких вони мають однаковий набір характеристик, але відрізняються їх значеннями.

Стан компоненти визначається значеннями її характеристик у даний момент модельного часу, а сукупність значень характеристик всіх компонент визначає стан моделі в цілому.

Зміна значень характеристик, що є результатом відображення в моделі взаємодії між елементами системи, що моделюється, призводить до зміни стану моделі. Характеристика, значення якої в ході моделюючого експерименту змінюється, є змінною, у противному випадку це параметр. Значення дискретних змінних не змінюються протягом інтервалу часу між двома послідовними особливими станами і змінюються стрибком при переході від одного стану до іншого.

Моделюючий алгоритм являє собою опис функціональних взаємодій між компонентами моделі. Для його складання процес функціонування системи, що моделюється розбивається на ряд послідовних подій, кожна з яких відображає зміну стану системи в результаті взаємодії її елементів або впливу на системи зовнішнього середовища у вигляді вхідних сигналів. Особливі стани виникають у певні моменти часу, які плануються заздалегідь, або визначаються в ході експерименту з моделлю. Наступ подій в моделі планується шляхом складання розкладу подій за часами їх звершення або проводиться аналіз, що виявляє досягнення змінними характеристиками встановлених значень.

Для цієї мети найбільш зручно використовувати СІВС. Представлені на них матеріальні та інформаційні потоки легко аналізувати для виявлення особливих станів. Такими станами є відображаються на СІВС моменти закінчення обробки виробу на кожному робочому місці або його транспортування; прийому і видачі на постійне чи тимчасове зберігання; складання деталей у вузли, вузлів у виріб і т.п. Для дискретного виробництва зміна характеристик між особливими станами можна також вважати дискретним, маючи на увазі перехід умовним стрибком від вихідного матеріалу до заготівлі, від заготівлі до напівфабрикату, від напівфабрикату до деталі і т.д.

Таким чином, кожна виробнича операція розглядається як оператор, що змінює значення характеристик виробу. Для простих моделей послідовність станів можна приймати детермінованою. Краще відображають дійсність випадкові послідовності, які можна формалізувати у вигляді випадкових збільшень часу, що мають заданий розподіл, або випадкового потоку однорідних подій, аналогічно потокам заявок в теорії масового, обслуговування. Аналогічним чином можна проаналізувати і виявити за допомогою СІВС особливі стану при русі та обробці інформації.

На рис. 2 представлена ​​структура узагальненої імітаційної моделі.

При моделюванні безперервних виробничих процесів за принципом Δt датчик тимчасових інтервалів видає тактові імпульси для роботи моделюючого алгоритму. Блоки випадкових і керуючих впливів, а також початкових умов служать для ручного введення умов проведення чергового модельного експерименту.

Рис. 2

Комплекс імітаційних функціональних програм по кожному модельованого об'єкту визначає умовний розподіл ймовірностей станів об'єкта до закінчення кожного моменту ДЛ При випадковому виборі одного з можливих станів це здійснюється функціональної підпрограмою; при виборі експериментатором - програмою, закладеною в блоці керуючих впливів, або, при бажанні здійснювати цей вибір вручну на кожному такті, введенням нових початкових умов виходячи з поточного стану, обумовленого за допомогою блоку індикації.

Функціональна програма визначає параметри технологічної установки на кожному такті в залежності від заданих початкових умов - характеристик сировини, заданого режиму, властивостей і умов роботи установки. З моделі технологічної частини програмним шляхом можуть бути додані співвідношення вагового та об'ємного балансу.

Координацію та взаємодію всіх блоків і програм здійснює програма-диспетчер.

При моделюванні дискретних процесів, при якому зазвичай використовують принцип особливих станів, структура імітаційної моделі змінюється незначно. Замість датчика тимчасових інтервалів вводиться блок, що визначає наявність особливого стану і видає команду на перехід до наступного. Функціональна програма імітує на кожному переході одну операцію на кожному робочому місці. Характеристики таких операцій можуть бути детермінованими в часі, наприклад при роботі верстата-автомата, або випадковими із заданими розподілами. Крім часу можуть імітуватися та інші характеристики - наявність або відсутність браку, віднесення до певного сорту або класу і т.п. Аналогічно імітуються складальні операції, з тією різницею, що на кожній операції змінюються не характеристики оброблюваного матеріалу, а замість одних найменувань - деталі, вузли - з'являються інші - вузли, вироби - з новими характеристиками. Однак принципово операції зборки імітуються аналогічно операціям обробки - визначаються випадкові або детерміновані витрати часу на операцію, значення фізичних та виробничих характеристик.

3. Імітаційні моделі підприємств і виробничих об'єднань

Для імітації складних виробничих систем потрібне створення логіко-математичної моделі досліджуваної системи, що дозволяє проведення з нею експериментів на ЕОМ. Модель реалізують у вигляді комплексу програм, написаних на одному з універсальних мов програмування високого рівня або на спеціальній мові моделювання. З розвитком імітаційного моделювання з'явилися системи та мови, що поєднують можливості імітації як безперервних, так і дискретних систем, що дозволяє моделювати складні системи типу підприємств і виробничих об'єднань.

При побудові моделі, перш за все, слід визначити її призначення. У моделі повинні бути відображені всі суттєві з точки зору мети її побудови функції модельованого об'єкта і в той же час в ній не повинно бути нічого зайвого, інакше вона буде занадто громіздкою і мало ефективною.

Основним призначенням моделей підприємств і об'єднань є їх дослідження з метою удосконалення системи управління або навчання і підвищення кваліфікації управлінського персоналу. При цьому моделюється не саме виробництво, а відображення виробничого процесу в системі управління.

Для побудови моделі використовується укрупнена СІВС. Методом одиничної нитки виявляють ті функції і завдання, в результаті яких може бути отриманий шуканий результат відповідно до призначення моделі. На підставі логіко-функціонального аналізу будують структурну схему моделі. Побудова структурної схеми дозволяє виділити ряд самостійних моделей, що входять у вигляді складових частин в модель підприємства. На рис. 3 наведено приклад побудови структурної схеми моделювання фінансово-економічних показників підприємства. Модель враховує як зовнішні чинники - попит на продукцію, план поставок, так і внутрішні - витрати на виробництво, що існують і плановані виробничі можливості.

Рис. 3

Деякі з моделей є детермінованими - розрахунок планованого повного доходу за номенклатурою і кількостей відповідно до плану виробництва при відомих ціни і вартості упаковки. Модель плану виробництва є оптимізаційної, що настроюється на один з можливих критеріїв - максимізацію доходу або використання виробничих потужностей; найбільш повне задоволення попиту; мінімізацію втрат поставляються матеріалів і комплектуючих виробів тощо У свою чергу моделі попиту на продукцію, що плануються виробничих потужностей та плану поставок є імовірнісними з різними законами розподілу.

Взаємозв'язок між моделями, координація їх роботи та зв'язок з користувачами здійснюється за допомогою спеціальної програми, яка на рис. 3 не показана. Ефективна робота користувачів з моделлю досягається у режимі діалогу.

Побудова структурної схеми моделі не формалізована і багато в чому залежить від досвіду та інтуїції її розробника. Тут важливо дотримуватися загальне правило - краще на перших етапах складання схеми включити в неї більше число елементів з подальшим їх поступовим скороченням, ніж почати з деяких, що здаються основними, блоків, маючи намір в подальшому їх доповнювати та деталізувати.

Після побудови схеми, обговорення її із замовником і коригування переходять до побудови окремих моделей. Необхідна для цього інформація міститься в системних специфікаціях - перелік і характеристики завдань, необхідні для їх вирішення вихідні дані та вихідні результати і т д. Якщо системні специфікації не складалися, ці відомості беруть з матеріалів обстеження, а іноді вдаються до додаткових обстежень.

Найважливішими умовами ефективного використання моделей є перевірка їх адекватності та достовірність вихідних даних. Якщо перевірка адекватності здійснюється відомими методами, то вірогідність має деякі особливості. Вони полягають в тому, що в багатьох випадках дослідження моделі і роботу з нею краще проводити не з реальними даними, а зі спеціально підготовленим їх набором. При підготовці набору даних керуються метою використання моделі, виділяючи ту ситуацію, яку хочуть промоделювати і досліджувати.

Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Реферат
47.9кб. | скачати


Схожі роботи:
Моделі та моделювання
Мережеві моделі
Моделі залізниць
Мікропрофіллер моделі
BMW моделі
Моделі демократії
Інтелектуальні моделі
Математичні моделі
Побудова концептуальної моделі
© Усі права захищені
написати до нас
Рейтинг@Mail.ru