- •Содержание
- •1. Общие вопросы моделирования
- •1.1. Предмет теории моделирования
- •1.2. Классификация моделей
- •1.3. Классификация объектов моделирования
- •1.4. Основные этапы моделирования
- •2. Технология моделирования
- •2.1. Создание концептуальной модели
- •2.2. Подготовка исходных данных
- •2.3. Разработка математической модели
- •3. Математические схемы моделирования систем.
- •3.1. Основные подходы к построению математических моделей систем
- •3.2. Непрерывно-детерминированные модели (д-схемы)
- •3.3. Дискретно-детерминированные модели (f-схемы)
- •4. Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
- •4.1. Понятие случайного процесса
- •4.1.1. Марковский случайный процесс
- •4.1.2. Потоки событий
- •4.1.3. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний. Финальные вероятности состояний
- •4.2. Задачи теории массового обслуживания
- •4.3. Классификация систем массового обслуживания
- •4.4. Математические модели простейших систем массового обслуживания
- •4.4.1. Одноканальная смо с отказами
- •4.4.2. Одноканальная смо с ожиданием
- •4.4.3. Одноканальная смо с ожиданием без ограничения на длину очереди
- •4.4.4.МногоканальнаяСмо с отказами(задача Эрланга)
- •4.4.5.Многоканальная смо с ожиданием
- •4.4.6. Модель обслуживания машинного парка
- •5. Сетевые модели (n-схемы). Сети Петри
- •5.1. Теоретические основы сетей Петри: принципы построения, алгоритмы поведения
- •5.1.1. Введение в теорию комплектов
- •5.1.2. Структура сети Петри
- •5.1.3. Графы сетей Петри
- •5.1.4. Маркировка сетей Петри
- •5.1.5. Правила выполнения сетей Петри
- •5.2. Сети Петри для моделирования систем: способы реализации
- •5.2.1. События и условия
- •5.2.2. Одновременность и конфликт
- •6. Обощенные модели (a-схемы)
- •6.1. Структура агрегативной системы
- •6.2. Кусочно-линейные агрегаты
- •7. Имитационное моделирование систем
- •7.1. Процедура имитационного моделирования
- •7.2. Обобщённые алгоритмы имитационного моделирования
- •7.2.1. Алгоритм моделирования по принципу особых состояний
- •7.2.2. Алгоритм моделирования по принципуt
- •7.3. Этапы имитационного моделирования
- •8. Статистическое моделирование приборных систем
- •8.1. Теоретические основы метода статистического моделирования
- •8.2. Моделирование случайных величин
- •8.2.1. Табличный способ
- •8.2.2. Аппаратный способ
- •8.2.3. Алгоритмический способ
- •8.3. Моделирование случайных событий с заданным законом распределения
- •8.3.1. Разыгрывание дискретной случайной величины
- •8.3.2. Разыгрывание непрерывной случайной величины
- •8.2.3. Разыгрывание случайной величины, распределенной нормально
- •8.4. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
6. Обощенные модели (a-схемы)
Обобщенный подход базируется на понятии агрегативной системы (aggregate system), представляющей собой формальную схему общего вида (А-схему). Этот подход позволяет описывать поведение непрерывных и дискретных, детерминированных и стохастических систем.
А-схема должна выполнять несколько функций:
являться адекватным математическим описанием объекта моделирования;
позволять в упрощенном варианте (для частных случаев) проводить аналитические исследования.
При агрегативном подходе первоначально дается формальное определение объекта моделирования – агрегативной системы. При агрегативном описании сложный объект (система) разбивается на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечивающие их взаимодействие. В случае сложной организации полученных подсистем, подсистемы декомпозируются до уровней, в которых они могут быть удобно математически описаны. В результате сложная система представляется в виде многоуровневой конструкции из взаимосвязанных элементов, объединенных в подсистемы различных уровней.
Элементом А-схемы являетсяагрегат. Связь между агрегатами (внутри системыSи с внешней средойE) осуществляется с помощью оператора сопряженияR.Агрегат может рассматриваться какА-схема, т.е. может разбиваться на элементы (агрегаты) следующего уровня.
Характеристиками агрегата являются множества моментов времени T, входныхXи выходныхYсигналов, состоянийZв каждый момент времениt.
Пусть переход агрегата из состояния z(t1) в состояниеz(t2) z(t1) происходит за малый интервал времениz. Переходы из состоянияz(t1) вz(t2) определяются внутренними параметрами агрегатаh(t) Hи входными сигналамиx(t) X.
В начальный момент времени t0состоянияzимеют значения, равныеz0, т.е.z0 = z(t0), которые задаются законом распределенияL[z(t0)]. Пусть изменение состояния агрегата при входном сигналехпописывается случайным операторомV. Тогда для момента времениtn Tпри поступлении входного сигналахnсостояние определяется по формуле (6.1):
z(tn + 0) = V[tn, z(tn), xn]. (6.1)
Если на интервале времени (tn, tn + i) нет поступления сигналов, то дляt (tn, tn + 1) состояние агрегата определяется случайным операторомU, и его можно записать следующим образом (6.2):
z(t) = U[t, tn, z(tn + 0)]. (6.2)
Так как на оператор Uне накладываются никакие ограничения, то допустимы скачки состоянийzв моменты времени, не являющимися моментами поступления входных сигналовx.
Моменты скачков zназываютсяособымимоментами времениts, состоянияz(ts) –особымисостояниямиА-схемы. Для описания скачков состоянийz в особые моменты времениtsиспользуется случайный операторW, который представляет собой частный случай оператораU(6.3):
z(t + 0) = W[t, z(t)]. (6.3)
На множестве состояний Zвыделяется такое подмножествоZ(Y), что еслиz(t) достигаетZ(Y), то это состояние являетсямоментом выдачивыходного сигнала. Выходной сигнал можно описать оператором выходов (6.4):
y = G[t, z(t)]. (6.4)
Под агрегатом будем понимать любой объект, который описывается следующим образом (6.5):
An = <T, X, Y, Z, Z(Y), H, V, U, W, G>. (6.5)