О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов
Работа посвящена вопросам анализа методолого-технологических аспектов разработки разноплатформенных версий системы имитационного моделирования стохастических процессов. Рассмотрены особенности реализации программных средств поддержки такого рода инструментария и разработки проблемно-ориентированных...
Збережено в:
| Дата: | 2007 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2007
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/268 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов / В.А. Пепеляев // Пробл. програмув. — 2007. — N 4. — С. 87-97. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859910603721670656 |
|---|---|
| author | Пепеляев, В.А. |
| author_facet | Пепеляев, В.А. |
| citation_txt | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов / В.А. Пепеляев // Пробл. програмув. — 2007. — N 4. — С. 87-97. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Работа посвящена вопросам анализа методолого-технологических аспектов разработки разноплатформенных версий системы имитационного моделирования стохастических процессов. Рассмотрены особенности реализации программных средств поддержки такого рода инструментария и разработки проблемно-ориентированных приложений.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:02:41Z |
| format | Article |
| fulltext |
Прикладне програмне забезпечення
© В.А. Пепеляев, 2007
ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2007. № 4 87
УДК 681.3+519.5
В.А. Пепеляев
О МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ АСПЕКТАХ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ
ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ
Работа посвящена вопросам анализа методолого-технологических аспектов разработки разноплатфор-
менных версий системы имитационного моделирования стохастических процессов. Рассмотрены осо-
бенности реализации программных средств поддержки такого рода инструментария и разработки про-
блемно-ориентированных приложений.
Введение
Имитационное моделирование как
новое научное направление прикладной
математики и кибернетики начало интен-
сивно развиваться в 60-х годах прошлого
столетия, когда стали разрабатываться и
широко внедрятся сложные технические
системы в самых разнообразных областях
человеческой деятельности (космос,
транспорт, медицина, биология, эконо-
мика, новые технологии на производстве
и др.). Подобные системы, как правило,
базируются на средствах вычислительной
техники, включают в свой состав слож-
ные измерительные и управляющие ком-
плексы, людей-операторов и являются
стохастическими по своей природе.
В имитационном моделировании как
и в любой области системного анализа
сложились различные подходы к иссле-
дованию такого типа систем в зави-
симости от используемых методологиче-
ских схем (схем абстракций) представле-
ния процессов их функционирования.
Наиболее известные схемы подобного
плана такие: модели теории массового
обслуживания и теории автоматов; моде-
ли сетей Петри; модели динамических
систем; агрегативные модели; модели
системной динамики; модели событийно-
го и процессионного подхода, принятые в
высокоразвитых языках моделирования.
Следует заметить, что значительная
часть вышеперечисленных методологиче-
ских схем, за исключением моделей вы-
сокоразвитых языков моделирования ока-
залась практически неприемлемой для
многих классов сложных систем в силу
следующих причин: отсутствие или не-
допускающая практическую реализацию
сложность математических соотноше-
ний, описывающих процессы функциониро-
вания таких систем; обусловленные влия-
нием человеческого фактора неопреде-
ленности; уникальность систем (отсутствия
аналогов); крупномасштабность и много-
функциональность; наличие большого числа
составляющих для оценки качества работы
указанных систем.
В этих условиях именно имитационное
моделирование на основе специальных и
универсальных языков моделирования стало
одним из наиболее эффективных ин-
струментариев исследования.
Заметим, что в работе будет идти речь
только о методах имитационного моделиро-
вания, базирующихся на высокоразвитых
языках моделирования (программирования).
Цель данной работы – представление ре-
зультатов и опыта разработки систем дис-
кретно-событийного имитационного моде-
лирования стохастических процессов, вы-
полненных в отделе методов системного мо-
делирования Института кибернетики им.
В.М. Глушкова НАН Украины.
Особенности развития методов и систем
имитационного моделирования
История развития методов и подходов в
области моделирования включает несколько
этапов. Определяющими факторами здесь
были поколения языков моделирования,
средств вычислительной техники, техноло-
гии и парадигмы программирования [1].
Характерной особенностью совре-
менного этапа развития имитационного мо-
делирования, как эффективной методологии
исследования и проектирования сложных
систем, является "сосуществование" трёх
Прикладне програмне забезпечення
88
различных направлений, ориентирован-
ных на процессы последовательного мо-
делирования, распределённого моделиро-
вания и моделирования на основе кон-
цепции виртуальной реальности (VR –
Virtual Reality) соответственно.
В представленной таблице приведен
перечень наиболее известных систем
имитационного моделирования, базиро-
ванных на соответствующих подходах.
Таблица
Вид имитацион-
ного моделиро-
вания
Имитационные сис-
темы или программ-
ные продукты
Последовательное
моделирование
GPSS, ARENA,
EM-Plant, QUEST,
AutoMod, WITNESS,
ProModel, SIMUL8,
ISS2000, Crystal Ball,
AnyLogic, НЕДИС-90
Распределенное
моделирование
SIMNET, SPEEDES,
ParaSol, HLA,
NEDIS_D,
NEDISOPT_D,
РСИМ
Моделирование
на основе VR
Продукт фирмы
Tecnomatix,
продукт фирмы
DELMIA
Термин "последовательное модели-
рование" (синонимы – сосредоточенное
или нераспределенное) здесь и далее ис-
пользуется для представления подходов,
реализуемых на однопроцессорных плат-
формах. Последовательное моделирова-
ние связано с созданием и внедрением на
современных вычислительных платфор-
мах языков и систем в традиционном для
имитационного моделирования стиле.
Коммерческие системы семейства GPSS,
ISS 2000, ARENA, SIMUL8, QUEST, Pro-
Model, AutoMod, WITNESS, Crystal Ball,
базируются на технологических стандар-
тах последовательного моделирования с
использованием возможностей визуали-
зации и анимации. Система AnyLogic раз-
работана российской фирмой XJ Tech-
nology, Санкт-Петербург (Россия) [2].
Указанные системы моделирования
ориентированы на решение задач бизне-
са, образования, управления финансами, со-
циально-экономическими и производствен-
ными процессами, исследование транспорт-
ных и логистических систем. За сравнитель-
но короткий период пользователями указан-
ных систем стали очень многие солидные
фирмы: IBM, Bell Laboratories, Motorola,
Ford Motor Company, Boeing Aircraft, British
Airways, Virgin Atlantic, Hewlett Packard
Corporation, USA Air Force, British Steel,
Nissan Motors, ИМПЭКС БАНК, Рус-
ский Алюминий.
Интерактивная система ISS 2000 раз-
работана в Киевском национальном техни-
ческом университете "КПИ" [3], а система
НЕДИС-90 разработана в Институте кибер-
нетики им. В.М. Глушкова НАН Украины.
Второе направление в области совре-
менного имитационного моделирования свя-
зано с методологией и технологическими
аспектами распределенного, реализуемого
на сетевой архитектуре моделирования
[4, 5]. Наиболее известными являются такие
системы: SIMNET, SPEEDES, ParaSol. Сис-
тема SIMNET в свое время интенсивно ис-
пользовалась для обучения воинского персо-
нала в чрезвычайных ситуациях, SPEEDES
специализировалась главным образом, на
выполнении заказов NASA, ParaSol – для
реализации различных научно-исследова-
тельских проектов. Следует отметить, что
разработанная по инициативе Министерства
обороны США технология HLA (High Level
Architecture) принята в качестве стандарта
создания и реализации распределенных ими-
тационных приложений. В 1998 году HLA
номинирована в НАТО [6].
К классу отечественных распределенных
систем имитационного моделирования от-
носятся разработанная в Институте проблем
математических машин и систем НАН Ук-
раины под условным названием РСИМ [7],
системы NEDIS_D и NEDISOPT_D, раз-
работанные в Институте кибернетики им.
В.М. Глушкова НАН Украины [8, 9].
Моделирование на основе схем VR ведет
свое начало от видеоигровой индустрии.
В конце 90-х годов успехи в автомобиле-
строительной промышленности Германии
(создание условий для автоматизации про-
цессов на всех этапах жизненного цикла из-
делий, начиная от их эскизного проектиро-
Прикладне програмне забезпечення
89
вания вплоть до этапа утилизации) спо-
собствовали развитию и реализации кон-
цепции e-Manufacturing. Основная суть e-
Manufacturing определяется непрерывным
использованием имитационных моделей
в процессе проектирования и эксплуата-
ции производственных систем. Базиро-
ванные на концепции e-Manufacturing
схемы VR нашли широкое применение в
практике исследования и проектирования
различного рода производственных и ло-
гистических систем. Лидерство здесь
принадлежит Германским фирмам
Tecnomatix и DELMIA [10].
Постановка задачи
Одной из основных тенденций, наме-
тившихся в последние годы в области
разработки и практического применения
методов и средств имитационного моде-
лирования является повышение тре-
бований к эффективности имитационного
инструментария. Сегодня на смену тра-
диционным системам имитации, обеспе-
чивающих, главным образом, получение
широкого спектра статистических харак-
теристик основных показателей функ-
ционирования исследуемых и проекти-
руемых систем, приходят новые имита-
ционные инструментарии, ориентирован-
ные на решение разноплановых стратеги-
ческих проблем. Это прежде всего про-
блемы глобальной оптимизации, которые
возникают в рамках как национальных,
так и международных программ, про-
блемы управления бизнес-процессами,
финансами, маркетингом и др. При этом
на передний план выступают задачи по-
лучения оптимальных решений в усло-
виях значительного сокращения времен-
ных и финансовых ресурсов.
В мировой практике имитационного
моделирования к настоящему времени
сложились следующие наиболее из-
вестные подходы к повышению эффек-
тивности методов имитации: использова-
ние технологий распределенных вычис-
лений; использование концепций и мето-
дов оптимизационно-имитационной ин-
теграции; применение методолого-техно-
логических стандартов для разработки
основных компонент имитационных при-
ложений и решения задач оценки досто-
верности имитационных моделей; ис-
пользование развитых схем тактико-стра-
тегического планирования имитационных
экспериментов, ориентированных на поиск
оптимальных решений; использование
средств визуализации и анимации входных и
выходных данных экспериментов в персо-
нифицированных форматах, предназ-
наченных для различных участников экспе-
римента (исследователей, экспертов, лиц
принимающих решения).
В настоящее время в Институте ки-
бернетики им. В.М. Глушкова НАН Украи-
ны выполняются исследования, основной
целью которых является создание про-
граммной среды поддержки процессов ими-
тационного моделирования, базированной
на указанных подходах к повышению эф-
фективности методов имитации.
О развитии поколений системы НЕДИС
В отделе методов системного мо-
делирования Института кибернетики на-
коплен значительный опыт разработки, реа-
лизации и практического применения мето-
дов и средств имитационного моде-
лирования. Выполненные при этом ис-
следования опирались на тенденции и под-
ходы, принятые в мировой и отечественной
практике имитационного моделирования на
соответствующих этапах [1].
В целом было разработано несколько
поколений систем имитационного моде-
лирования, начиная от системы СЛЭНГ и
заканчивая системой распределенного моде-
лирования NEDISOPT_D.
Разработанная в течении 1966–1968 гг..
система СЛЭНГ (научный руководитель
разработки – Т.П. Марьянович , автор языка
– Л.А. Калиниченко ) была первой отече-
ственной системой и положила начало раз-
витию методов имитационного модели-
рования в Украине. Реализованная на М-20 и
платформенно совместимых с ней машинах
М-220, БЭСМ-3М, БЭСМ-4М система вне-
дрена в 20 различных организациях (г. Мос-
ква, Ленинград, Минск, Ульяновск, Сверд-
ловск, Казань, Фрунзе и др.)
В течении 1974–1975 гг.. была разрабо-
тана и реализована на БЭСМ-6 система мо-
делирования непрерывно-дискретных про-
Прикладне програмне забезпечення
90
цессов НЕДИС (научный руководитель
разработки – Т.П. Марьянович , автор
языка – В.В. Гусев ) [11].
При разработке языка НЕДИС были
использованы отдельные детали извест-
ных в то время по публикациям языков
СИМУЛА-67 и АЛГОЛ-68. Система не
имела аналогов в практике отечественно-
го моделирования в СССР и по своим
возможностям система НЕДИС близка к
системам на базе таких языков, как
СИМУЛА-67, GASP-IV, SLAM-II.
Разработчики системы НЕДИС, кроме
работ по внедрению и сопровождению
системы, выполнили большой объем ра-
бот по адаптации системы НЕДИС в раз-
личных прикладных областях. Встроен-
ный в язык НЕДИС механизм библиотеч-
ных вступлений и заключений позволял
создавать многоуровневые библиотеки
приложений.
Система использовалась для про-
ведения исследований и различного рода
проектных работ в таких областях как:
проектирование вычислительных машин,
систем и сетей передачи данных; подзем-
ные пожары в угольных шахтах; техноло-
гические процессы на железнодорожном
транспорте и судостроительной промыш-
ленности; планирование ремонтных и
профилактических работ для различных
парков самолетов; системы управления и
контроля в конвертерном производстве;
систем управления и контроля системами
и средствами связи на морских судах;
проектирование средств и систем ра-
кетно-космической техники.
Разработанные на базе системы
НЕДИС приложения, как правило, ис-
пользовались не только для получения
широкого спектра статистических харак-
теристик основных показателей функ-
ционирования соответствующих при-
кладных систем, а и для решения разно-
плановых стратегических проблем.
Например, результаты моделирования
процессов пожаротушения в угольных
шахтах, полученных с помощью проблем-
но-ориентированной системы СИМПО
(система имитационного моделирования
пожарной охраны), с одной стороны, по-
зволяли оценивать внедряемые на шахтах
новые средства пожарной охраны и приме-
няемые тактики пожаротушения, а с другой
– использовались как информационная база
для выбора оптимальных стратегий защиты
шахт от пожаров, ориентированных прежде
всего на дифференцированное рас-
пределение финансов, необходимых для по-
жарной охраны шахт с учетом состояния их
пожароопасности.
Результаты моделирования системы уп-
равления и контроля средствами и система-
ми связи на морских судах позволили под-
твердить эффективность одного из
предложенных проектов реализации такой
системы.
Система НЕДИС послужила основой
разработки нескольких последующих поко-
лений систем имитационного модели-
рования. Линейка таких поколений показана
на рис. 1.
В течении 1991–1993 гг.. выполнялись
работы по созданию технологической сис-
темы программирования НЕДИС-90 и реа-
лизации ее на ПЭВМ IBM PC AT/386.
Система предназначалась для опе-
ративной разработки проблемно-ориен-
тированных языков для самого широкого
круга применений. Пользователи системы
получают возможность строить свои соб-
ственные функциональные эквиваленты та-
ких языков, как SIMULA, GASP-IV, VHDL.
Разработана технология создания новых
языков моделирования для различных при-
ложений базируется на использовании меха-
низма контекстных модулей. Система реали-
зована в 1994 г. как компилятор на языке С
для компьютеров, совместимых с IBM PC.
В конце 2002 г. завершена работа по соз-
данию распределенной системы ими-
тационного моделирования NEDIS_D. Система
реализована на платформе Windows 2000
с использованием возможностей Visual C++ 6.0,
технологии распределенных вычислений
DCOM (Distributed Component Object Model),
парадигмы объектно-ориентированного про-
граммирования и компонентной архитектуры.
Система поддерживает последовательное и
распределенное моделирование дискретно-
событийных процессов на основе трех схем
реализации имитационных экспериментов:
Прикладне програмне забезпечення
91
- последовательное моделирование;
- локальное (на однопроцессорном ком-
пьютере) распределенное моделирование;
- распределенное моделирование на се-
тевой архитектуре.
Каждая из указанных схем базируется
на собственной методологии разработки
имитационных моделей и моделей сценари-
ев имитационных экспериментов. При этом
обеспечивается автоматическое фор-
мирование распределенных имитационных
моделей на основе их сосредоточенных ана-
логов для консервативной и оптимистиче-
ской схем синхронизации.
Система не имеет аналогов в отечест-
венной практике имитационного моделиро-
вания [8].
В основу разработки системы
NEDISOPT_D положена концепция опти-
мизационно-имитационной интеграции, ко-
торая предполагает направленный поиск
оптимальных решений на основе использо-
вания результатов многократных прогонов
соответствующих имитационных моделей,
реализуемых на сетевой архитектуре.
Имитационная компонента системы ба-
зируется на NEDIS_D. Оптимизационная
компонента использует метаэвристические
стратегии оптимизации, в частности гене-
тический алгоритм [12].
Методологические аспекты последова-
тельного имитационного моде-
лирования
Методы имитационного моделирова-
ния в отличие от классических подходов
не предоставляют в распоряжение исследо-
вателя или разработчика сложных систем
строгого математического аппарата для
формализации соответствующих процессов.
Они предлагают соответствующие средства в
виде множества методологических схем и
технологических стандартов, предусмотрен-
ных общей методологией имитационного
моделирования и поддерживаемых специ-
ально разработанными языками и системами
моделирования.
Такие схемы служат методологической
основой для формирования требований
к изобразительным средствам языков моде-
лирования, к функциональным возможно-
стям соответствующих имитационных сис-
тем, определения особенностей разработки
проблемно-ориентированных приложений
и специфики реализации исследований
в формате компьютерных имитационных
экспериментов.
Основными компонентами указанных
приложений являются: имитационная мо-
дель исследуемой системы, схема (сцена-
рий) эксперимента, структурированные
наборы входных и выходных данных
эксперимента.
Причем для каждого языка характерна
своя "собственная" методологическая схема:
для систем с дискретными событиями, не-
прерывных систем и непрерывно-дискрет-
ных (гибридных) систем.
Применительно к языкам моделирования
каждая такая схема включает концептуаль-
ную базу языка моделирования и обобщен-
ную модель функционирования реальных
систем.
Рис. 1. Линейка версий системы имитационного моделирования
НЕДИС
БЭСМ-6
НЕДИС-90
Однопро-
цессорные
ПЭВМ
NEDIS_D
Сетевые
архитектуры
NEDISOPT_D
Сетевые
архитектуры
Прикладне програмне забезпечення
92
Концептуальная база определяет спо-
соб мышления (world view) разработчика
имитационных моделей, т.е. способ пред-
ставления и последующего отображения
исследуемой системы, и включает мно-
жество понятий, с помощью которых
описываются системы (процессы) и их
компоненты. Такими понятиями явля-
ются: объект, атрибут объекта, класс объ-
ектов, приоритет объектов, группы объ-
ектов, время, календарь. Изобразитель-
ные средства языков моделирования под-
держивают указанные понятия и на ос-
нове системы определений и операторов
позволяют описывать различные классы
объектов, а также их поведение (алго-
ритмы функционирования).
Обобщенная модель описывает раз-
витие событий в реальной системе во
времени, опираясь на представление про-
цесса функционирования сложных систем
как совокупности параллельно проте-
кающих действий и взаимодействий объ-
ектов различных классов, а процесс
функционирования каждого отдельного
объекта представляется как цепочка дис-
кретных событий.
К настоящему времени в зарубежной
и отечественной практике последова-
тельного имитационного моделирования
накоплен значительный опыт разработки
и применения методолого-технологиче-
ских стандартов, в первую очередь ка-
сающихся методологии создания имита-
ционных моделей, проектирования сце-
нариев и программ имитационных экспе-
риментов, организации и структурирова-
ния данных, решения проблем оценки
достоверности имитационных моделей
[8, 9].
На рис. 2 показана типовая схема
Балчи процесса поэтапной разработки,
реализации (акроним M&S - Modeling and
Simulation) и оценки достоверности (ак-
роним VV&T - Verification Validation and
Tetsting) нераспределенных имитацион-
ных приложений. Международным сооб-
ществом имитаторов приняты стандарт-
ные подходы к решению проблемы оцен-
ки достоверности, включающие
15 принципов и порядка 70 эвристиче-
ских приемов. Сплошные стрелки на
рис. 2 указывают на переход от одного этапа
процесса разработки приложения к другому.
Пунктирные стрелки – используются для
представления процедур, оценивающих дос-
товерность таких переходов.
Концептуальная модель представляет
выраженное в терминах концептуальной ба-
зы выбранного языка моделирования опре-
деления иерархически структурированного
множества объектов, описывающих соответ-
ствующие компоненты исследуемой систе-
мы, а модель взаимодействий определяет
функциональные взаимосвязи между такими
компонентами. Определяемая на основании
указанных моделей имитационная модель
описывает в терминах входного языка ими-
тационной системы процесс функ-
ционирования исследуемой системы со-
гласно принятому (установленному и со-
гласованному в процессе постановки задачи)
уровню детализации. Схема экспериментов
предназначена для реализации различных
сценариев.
Как следует из рис. 2 оценка достовер-
ности процесса моделирования сопровожда-
ет все реализуемые итерационно этапы раз-
работки имитационных приложений.
Особенности реализации имитационных
экспериментов в последовательном моде-
лировании
Системы имитационного моделирования
(имитационные системы) включают сле-
дующие компоненты: язык моделирования в
качестве входного языка системы, трансля-
тор (компилятор), обеспечивающий перевод
языков определения модели в пригодный
для исполнения на компьютере код, интер-
претатор. Компонента "интерпретатор" от-
сутствует в традиционных системах про-
граммирования.
Ядро имитатора представлено модулем
СХЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ, являющегося
программной реализацией принятой во
входном языке обобщенной модели функ-
ционирования сложных систем. В состав
интерпретатора включены определения объ-
ектов и средств, специфических для задач
моделирования сложных систем: ВРЕМЯ
МОДЕЛИРОВАНИЯ (играет роль часов и
используется для отсчета системного време-
Прикладне програмне забезпечення
93
Оценка
приемлемости
результатов
моделирования
Представление
результатов
Эксперемен-
тирование
ОПИСАНИЕ ПРОБЛЕМЫ
ЛИЦО
Принимающее решение
ПРЕДЛОЖЕННЫЕ
СРЕДСТВА РЕШЕНИЯ
(МОДЕЛИРОВАНИЯ)
СФОРМУЛИРОВАННАЯ
ПРОБЛЕМА
Формулировка проблемы VV&T формулировки
проблемы
Оценка возможности
использования
моделирования
Исследование
средств решения
ИНТЕГРИРОВАННАЯ
СРЕДА ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ
VV&T описания
системы и целей
Исследование системы
VV&T
представления
результатов ОПРЕДЕЛЕННИЕ
СИСТЕМЫ И ЦЕЛЕЙ
Формулировка
модели
Квалификация
модели
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
МОДЕЛИРОВАНИЯ
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ
МОДЕЛЬ
ПРОГРАММА
ИМИТАЦИОННОГО
ЭКСПЕРИМЕНТА
МОДЕЛЬ
ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ
Представ-
ление
модели
VV&T модели
взаимодействий
ИМИТАЦИОННАЯ
МОДЕЛЬ
Представ-
ление
модели
VV&T имита-
ционной
модели
СХЕМА
ЭКСПЕРИМЕНТА
Планирование
эксперимента
VV&T планиро-
вания
эксперимента
Пере-
определение
VV&T
формирования
программы
Формирование
программы
ВАЛИДАЦИЯ
ДАННЫХ
VV&T
программы ими-
тационного
эксперимента
Рис. 2. Схема О. Балчи разработки и реализации имитационных приложений
ни эволюции системы); КАЛЕНДАРЬ –
механизм наблюдения за временем и
фиксации его изменения; встроенные
объекты УСТРОЙСТВО, ПАМЯТЬ,
ОЧЕРЕДЬ, ГИСТОГРАММА; средства син-
хронизации процессов, порождения и удале-
ния объектов различных классов, формиро-
вание очередей и д.р.
Прикладне програмне забезпечення
94
СХЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ обес-
печивает контроль и управление процес-
сом развития событий во времени (упо-
рядочение и синхронизация событий, ис-
полнение событий в квазипараллельном
режиме). Основными компонентами про-
граммной среды поддержки имитаци-
онных экспериментов являются: систем-
ная компонента (имитатор или симуля-
тор) и проблемно-ориентированная со-
ставляющая, представленная имитацион-
ной моделью вместе с соответствующей
схемой эксперимента.
На рис. 3 показана общая структура и
функциональные взаимосвязи указанных
компонент.
В определение имитационной модели
наряду с описанием пассивных и ак-
тивных объектов (PASOBJ и AKTOBJ)
включается описание факторов, откликов и
переменных модели. Множество факторов
характеризует оцениваемые альтернативы, а
значения откликов выступают в роли оценки
таких альтернатив. Переменные модели
включают данные, содержащие функцио-
нальные, структурные и потоковые характе-
ристики исследуемой системы.
Сценарий эксперимента включает опре-
деление наблюдаемых переменных, функ-
ции цели и стандартного набора модулей,
ориентированных на поддержку соответст-
вующих этапов эксперимента. Набор таких
модулей является инвариантным по отноше-
нию к приложениям, но их функциональ-
ность определяется спецификой самих при-
ложений. Основное функциональное назна-
Рис. 3. Стандартная схема реализации типовых сценариев последовательных
имитационных экспериментов
Прикладне програмне забезпечення
95
чение модулей сценария отражается в их
названии. Наблюдаемые переменные яв-
ляются множеством регистрируемых в
процессе эксперимента откликов модели.
Имитационная модель передает значения
своих откликов процедурам-измерителям,
которые управляют регистрацией по-
следних. Значение функции цели опреде-
ляются на основании факторов и полу-
ченных значений откликов.
В процессе реализации компью-
терных экспериментов имитационная мо-
дель и соответствующая схема экспери-
мента интегрируются в рамках про-
граммы имитационных экспериментов с
такими общесистемными компонентами
как симулятор, время моделирования, ка-
лендарь.
Особенности реализации распределенных
оптимизационно-имитационных
экспериментов
На рис. 4 показана виртуальная среда
поддержки оптимизационно-имитационных
экспериментов, реализуемых на базе систе-
мы NEDOPT_D [12].
В соответствии с парадигмой ком-
понентной архитектуры данная среда реали-
зована в виде двух автономно функциони-
рующих компонент (имитатора – NEDIS_D
и оптимизатора), взаимодействующих через
специально разработанный механизм ин-
терфейса. Оптимизационная стратегия
NEDOPT_D базируется на метаэвристи-
ческих стратегиях оптимизации, в том числе
генетический алгоритм, и использует кон-
цепцию популяции хромосом-решений.
>потоки управления ------ > информационные потоки
Рис. 4. Виртуальная среда поддержки системы NEDISOPT_D
О П Т И М И З А Т О Р
РЕЗИДЕНТНАЯ (СИСТЕМНАЯ)
СОСТАВЛЯЮЩАЯ СONTROL
Выбор типа оптимизационной
стратегии
Запуск сессии
моделирования
Сценарии оптимизационной
стратегии 1-го типа
И М И Т А Т О Р
РЕЗИДЕНТНАЯ (СИСТЕМНАЯ)
СОСТАВЛЯЮЩАЯ
Сценарии оптимизационной
стратегии k-го типа
Управление обработкой
результатов сессии
. . .
P0
NEDIS_D
PNA
NEDIS_D
P1
NEDIS_D
P0
Завершение сессии
моделирования
ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ
СОСТАВЛЯЮЩАЯ
Формирование начальной
популяции
Определение и обработка объектов
NCHROM, NCFactor, NResponse
Обработка результатов
имитации и оптимизации
S
C
N
_
T
E
M
P
L
P0
SCNA_0 SMA_0
SCNA_N
A
SMA_NA
P0
SCNA_1 SMA_1
P0 P0
P1 P1
PNA PNA
ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ
СОСТАВЛЯЮЩАЯ
. . . . . .
Прикладне програмне забезпечення
96
Определяющая соответствующую оцени-
ваемую альтернативу каждая хромосома-
решения состоит из множества факторов,
интерпретируемых как гены хромосомы.
Система NEDOPT_D допускает на-
правленный поиск оптимальных решений
как в режиме последовательного мо-
делирования, так и в режиме распреде-
ленного моделирования (на сетевой архи-
тектуре). Все исследования осуществля-
ются согласно специально разработанной
унифицированной схемы реализации оп-
тимизационно-имитационных экспери-
ментов [14].
На рис. 4 приняты такие обозначения:
- NCHROM, NCFactor, NResponce –
специально введенные стандартные объ-
екты системы NEDISOPT_D, используе-
мые для представления хромосом – ре-
шений, наборов факторов и результатов
прогонов приложений соответственно;
- P0,…,PNA – номера сетевых ком-
пьютеров, на которых осуществляются
прогоны отдельных приложений в соот-
ветствии со схемой, представленной на
рис. 3;
- SCNA_0,…,SCNA_NA – сценарии
отдельных приложений;
- SMA_0,…,SMA_NA – соответст-
вующие указанным сценариям версии
имитационных моделей;
- SCN_TEMPL – сценарий-шаблон,
обеспечивающий запуск заданного числа
параллельно исполняемых приложений.
Заключение
Созданные в отделе методов систем-
ного моделирования имитационные сис-
темы различных поколений являются
оригинальными разработками, выполнен-
ными на уровне зарубежных достижений.
В процессе создания этих систем были
разработаны оригинальные входные язы-
ки, методологии и технологии моделиро-
вания, обеспечена их программная реали-
зация. Следует отметить, что все работы
проводились в связи с выполнением от-
ветственной прикладной тематики и по-
лучили в свое время широкое внедрение и
применение.
К перспективным направлениям разви-
тия представленных исследований следует
отнести: использование мультипара-
дигменных подходов в системах имитаци-
онного моделирования; использование ими-
тационного моделирования в качестве не-
отъемлемой составляющей бизнес-процес-
сов; разработка распределенных интегриро-
ванных сред моделирования, базирующихся
на концепции оптимизационно-имитацион-
ной интеграции; использование программ-
ных платформ на основе кластерных архи-
тектур; Web-базированная реализация рас-
пределенных имитационных приложений. В
принципе, квалифицированный пользова-
тель должен получить доступ к имитацион-
ным ресурсам в пределах локальной вычис-
лительной сети, корпоративной сети или
Internet, оформив свои приложения в соот-
ветствии с общепринятыми типами архитек-
турных шаблонов.
1. Становление и развитие имитационного
моделирования в Украине / В.Б. Бигдан,
В.В. Гусев, Т.П. Марьянович и др. // Тр.
Международного симпозиума "Компью-
теры в Европе. Прошлое, настоящее и бу-
дущее". – Киев: Феникс, 1998.– С. 182–193.
2. Борщёв А.В., Карпов Ю.Г. Профессио-
нальный инструмент имитационного мо-
делирования AnyLogic // Тр. первой всерос-
сийской научно-практической конференции
ИММОД-2003.– Санкт-Петербург: ФГУП
ЦНИИ технологии судостроения, 2003. –
Том 1. – C. 64 – 69.
3. Томашевский В.Н., Богушевская Н.В. Инте-
рактивная система имитационного модели-
рования ISS-2000. // Тр. первой всероссий-
ской научно-практической конференции
ИММОД-2003.– Санкт-Петербург: ФГУП
ЦНИИ технологии судостроения, 2003. –
Том 1. – C. 190 – 194.
4. Fujimoto R.M. Parallel and Distributed Simula-
tion // in Proceedings of the Winter Simulation
Conference. –1999. – P. 122 – 131.
5. Бигдан В.Б, Марьянович Т.П., Сахнюк М.А.
От последовательных к распределенным
технологиям в имитационном моделирова-
нии // Тр. первой всероссийской научно-
практической конференции ИММОД-2003.
– Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ техно-
Прикладне програмне забезпечення
97
логии судостроения, 2003. – Том 1. –
С. 59 - 63.
6. HLA – High Level Architecture
http://www.dmso.mil/public/transition/hla
7. Литвинов В.В., Казимир В.В., Гавсие-
вич И.Б. Распределенная система имита-
ционного моделирования на основе ар-
хитектуры CORBA // Математичні ма-
шини і системи. – 2000. – № 2/3. –
С. 111 – 114.
8. Гусев В.В., Галаган Т.Н., Яценко Н.М.
Технологическая система рспределён-
ного имитационного моделирования
NEDIS_D // Тр. первой научно-прак-
тической конференции с международ-
ным участием "Математичне та
імітаційне моделювання – МОДС `2006".
– С. 139–144.
9. К вопросу о реализации метаэвристи-
ческих стратегий оптимизации модели-
рования / В.А. Пепеляев, М.А.Сахнюк,
Ю.М. Черный и др. // Компьютерная ма-
тематика.– 2005. – № 2. – С. 26–33.
10. Талуев Ю.И., Рихтер К. Комплексное
применение имитационного моделиро-
вания при моделировании при реализа-
ции концепции e-Manufactoring // Тр.
первой всероссийской научно-практи-
ческой конференции ИММОД-2003.–
Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ техно-
логии судостроения, 2003. – Том 1. –
С. 23 – 27.
11. Программные средства моделирования
непрерывно-дискретных систем / В.М.
Глушков, В.В. Гусев, Т.П. Марьянович и
др. // Киев: Наук. думка, 1975. – 152 С.
12. Пепеляев В.А. О некоторых аспектах при-
менения метаэвристических стратегий оп-
тимизации // Теорія оптимальних рішень. –
2005. – № 4. – С. 42 – 48.
13. Пепеляев В.А., Черный Ю.М. О современ-
ных подходах к оценке достоверности ими-
тационных моделей // Тр. первой всерос-
сийской научно-практической конференции
ИММОД-2003.– Санкт-Петербург: ФГУП
ЦНИИ технологии судостроения, 2003. –
Том 1. – С. 142 - 147.
14. Бігдан В.Б., Пепеляєв В.А., Чорний Ю.М.
Уніфікована схема реалізації оптиміза-
ційно-імітаційних експериментів // Пробле-
мы программирования. – 2006. – № 2/3. –
С. 728 – 733.
Получено:17.05.2007
Об авторе:
Пепеляев Владимир Анатольевич,
кандидат физико-математических наук,
ведущий научный сотрудник.
Место работы автора:
Институт кибернетики им. В.М. Глушкова
НАН Украины,
Киев-187, просп. Академика Глушкова, 40.
Тел.: 526 3507.
e-mail pepelaev@yahoo.com
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-268 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:02:41Z |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Пепеляев, В.А. 2008-02-19T13:16:24Z 2008-02-19T13:16:24Z 2007 О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов / В.А. Пепеляев // Пробл. програмув. — 2007. — N 4. — С. 87-97. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/268 681.3+519.5 Работа посвящена вопросам анализа методолого-технологических аспектов разработки разноплатформенных версий системы имитационного моделирования стохастических процессов. Рассмотрены особенности реализации программных средств поддержки такого рода инструментария и разработки проблемно-ориентированных приложений. ru Інститут програмних систем НАН України Прикладне програмне забезпечення О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов Article published earlier |
| spellingShingle | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов Пепеляев, В.А. Прикладне програмне забезпечення |
| title | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов |
| title_full | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов |
| title_fullStr | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов |
| title_full_unstemmed | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов |
| title_short | О методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов |
| title_sort | о методологических аспектах разработки систем имитационного моделирования стохастических процессов |
| topic | Прикладне програмне забезпечення |
| topic_facet | Прикладне програмне забезпечення |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/268 |
| work_keys_str_mv | AT pepelâevva ometodologičeskihaspektahrazrabotkisistemimitacionnogomodelirovaniâstohastičeskihprocessov |