1.7. Основы технологии имитационного моделирования1.7.1 Управление модельным временем При разработке практически любой имитационной модели и планировании проведения модельных экспериментов необходимо соотносить между собой три представления времени: • реальное время, в котором происходит функционирование имитируемой системы; • модельное (или, как его еще называют, системное) время, в масштабе которого организуется работа модели; • машинное время, отражающее затраты времени ЭВМ на проведение имитации. С помощью механизма модельного времени решаются следующие задачи: 1) отображается переход моделируемой системы из одного состояния в другое; 2) производится синхронизация работы компонент модели; 3) изменяется масштаб времени «жизни» (функционирования) исследуемой системы; 4) производится управление ходом модельного эксперимента; 5) моделируется квазипараллельная реализация событий в модели. Необходимость решения последней задачи связана с тем, что в распоряжении исследователя находится, как правило, однопроцессорная вычислительная система, а модель может содержать значительно большее число одновременно работающих подсистем. Поэтому действительно параллельная (одновременная) реализация всех компонент модели невозможна. Даже если используется так называемая распределенная модель, реализуемая на нескольких узлах вычислительной сети, совсем необязательно число узлов будет совпадать с числом одновременно работающих компонент модели. Существуют два метода реализации механизма модельного времени — с постоянным шагом и по особым состояниям. Выбор метода реализации механизма модельного времени зависит от назначения модели, ее сложности, характера исследуемых процессов, требуемой точности результатов и т. д. При использовании метода постоянного шага отсчет системного времени ведется через фиксированные, выбранные исследователем интервалы времени. События в модели считаются наступившими в момент окончания этого интервала. Погрешность в измерении временных характеристик системы в этом случае зависит от величины шага моделирования . Метод постоянного шага предпочтительнее, если: • события появляются регулярно, их распределение во времени достаточно равномерно; • число событий велико и моменты их появления близки; • невозможно заранее определить моменты появления событий.
Данный метод управления модельным временем достаточно просто реализовать в том случае, когда условия появления событий всех типов в модели можно представить как функцию времени. В общем виде алгоритм моделирования с постоянным шагом представлен на рис. 1.8 ( — текущее значение модельного времени, — интервал моделирования).
Выбор величины шага моделирования является нелегким и очень важным делом. Универсальной методики решения этой проблемы не существует, но во многих случаях можно использовать один из следующих подходов: • принимать величину шага равной средней интенсивности возникновения событий различных типов; • выбирать величину Dt равной среднему интервалу между наиболее частыми (или наиболее важными) событиями. При моделировании по особым состояниям системное время каждый раз изменяется на величину, строго соответствующую интервалу времени до момента наступления очередного события. В этом случае события обрабатываются в порядке их наступления, а одновременно наступившими считаются только те, которые являются одновременными в действительности. Метод моделирования по особым состояниям сложнее в реализации, так как для него требуется разработка специальной процедуры планирования событий (так называемого календаря событий). Моделирование по особым состояниям целесообразно использовать, если: • события распределяются во времени неравномерно или интервалы между ними велики; • предъявляются повышенные требования к точности определения взаим-ного положения событий во времени; • необходимо реализовать квазипараллельную обработку одновременных событии. Дополнительное достоинство метода заключается в том, что он позволяет экономить машинное время, особенно при моделировании систем периодического действия, в которых события длительное время могут не наступать. Обобщенная схема алгоритма моделирования по особым состояниям представлена на рис. 1.9 (- прогнозируемый момент наступления -го события.
|