Введение к работе
Актуальность темы.
Трудно переоценить роль моделирования и, в частности, имитационного моделирования, в научных изысканиях, инженерном творчестве, проектировании ^ложных технических систем. Моделирование используется при проектировании, внедрении, эксплуатации систем, а также на различных уровнях их изучения - начиная от анализа работы элементов и кончая исследованием систем в целом при их взаимодействии с окружающей средой.
В последнее время имитационное моделирование стало широко применяться в бизнес-приложениях: для описания хозяйственных операций промышленного предприятия, анализа и прогноза финансовой деятельности банка, поддержки принятия решений в информационных системах.
Оборудование какой фирмы следует использовать для создания вычислительной сети, какие методы доступа и сетевые протоколы обесепечат надежную и своевременную передачу информации? Обеспечит ли планируемая орбитальная группировка спутников связь между всеми потенциальными абонентами? Поможет ли расширение производственной линии ликвидировать на заводе проблему узких мест? Стоит ли инвестировать капитал исходя из прогноза процентной ставки? Каким образом следует перестроить производственный процесс, чтобы повысить прибыль и снизить затраты?
Эти и другие вопросы позволяют решить средства имитационного моделирования. Имитационное моделирование позволяет разработчику модели проанализировать динамику процесса и, следовательно, лучше понять его природу. Собранная информация позволит внести изменения в процесс, чтобы он лучше отвечал задачам исходной системы.
Опыт, накопленный в области моделирования, потребность в моделировании все более сложных систем и возможности современных ЭВМ обусловили появление новых взглядов на архитектуру и функции программного обеспечения моделирования сложных систем. Появление языков и систем моделирования -закономерное следствие общей тенденции развития программного обеспечения вычислительных машин, которая заключается во все
более полной автоматизации действий по программированию и решению задач на ЭВМ.
Под системой моделирования будем понимать совокупность языковых и программных средств, которые осуществляют поддержку создания модели сложной системы на всех этапах ее разработки. В работе рассматриваются дискретные имитационные модели.
В качестве примеров языков и систем моделирования можно привести следующие системы:
GPSS (США);
СИМУЛА-67 (Норвегия);
Автоматизированный пакет имитационного моделирования (СССР);
Анализ и планирование финансовой деятельности коммерческого банка (Россия).
Перед разработчиками систем моделирования стоят три группы проблем: математические, программные и технологические.
Первая группа связана с разработкой и адаптацией математических методов, поддерживающих структурные и динамические исследования моделей.
Вторая группа проблем вызвана необходимостью создания эффективно работающего программного обеспечения всего процесса моделирования, включающего этапы построения модели, ее преобразования, и исследования.
Технологические проблемы обусловлены необходимостью поддержать переход от представлений пользователя о системе и целях ее исследования к формальным понятиям модели, методам и приемам ее анализа.
Хотя построение на базе языков моделирования систем программирования позволило во многом облегчить разработку и реализацию моделей, до сих пор остаются нерешенные проблемы:
- программирование достаточно сложных моделей даже с
использованием специальных языков моделирования мало чем
отличается от разработки аналогичного по сложности комплекса
программ другого назначения;
поскольку модели сложных систем, как правило, содержат много модулей, соответствующих различным элементам и подсистемам моделируемого объекта, возникает задача организации межмодульного интерфейса;
модель сложной системы не всегда удается концептуально выдержать в рамках одного языка моделирования;
программирование моделей сложных систем осложняется тем, что их разработка и эксплуатация обычно выполняется разными лицами;
отсутствие проблемно-ориентированных средств заметно усложняет переход от концептуальной и формальной моделей к алгоритмической или программной модели сложной системы.
Таким образом, актуальность данной работы обуславливается следующими причинами:
1. Объективными трудностями при разработке моделей
сложных систем.
Не менее половины прикладного программного обеспечения сложной системы составляют программы-имитаторы различных компонент системы. Решение задачи разработки моделей сложной системы является абсолютно необходимой на всех этапах создания системы. Таким образом, уменьшая расходы на создание моделей и ускоряя их разработку, мы уменьшаем затраты На разработку всей системы и сокращаем сроки ввода ее в эксплуатацию.
2. "Узкой" специализацией существующих инструментальных
средств моделирования.
Несмотря на наличие в настоящее время огромного числа специализированных языков и систем моделирования (их уже насчитывается более 500), имеются существенные препятствия для их широкого применения, связанные прежде всего с "узкой" специализацией этих средств, что влечет за собой использование для программирования моделей или универсальных языков программирования, или собственных языков моделирования. Необходима разработка таких инструментальных средств создания моделей сложных систем, которые объединяли бы в себе универсальность алгоритмических языков программирования и возможность настройки на проблемные области сложных систем.
3. Необходимостью создания систем моделирования,
обладающих определенной "интеллектуальностью":
дружественным интерфейсом, в том числе и с
использованием естественного языка;
формированием сложных отчетов о работе системы с целью поддержки принятия решений;
возможностями обработки знаний: ввода данных и правил, логического вывода.
В последнее время наметилось появление сложных интегрированных систем, которые решают вопросы управления производством, сложными объектами и системами в реальном масштабе времени (например, атомными электростанциями) и в
которых средства поддержки принятия решений и вывод на знаниях крайне необходимы. Примерами подобных систем могут служить система управления производством R/3 и экспертная система реального времени G/2.
Цель диссертационной работы
Данная работа посвящена вопросам создания
инструментальных средств разработки моделей сложных систем. Предложенные автором инструментальные средства разработки моделей сложных систем реализованы в виде проблемно-ориентированной среды создания моделей. Прототип данной среды, названный проблемно-ориентированной средой создания моделей (ПОССМ) позволяет обеспечить:
-
быструю и эффективную разработку имитационной модели системы непосредственно в терминах проблемной области этой системы (отсюда и название среды - проблемно-ориентированная), реализацию экспериментов с ней, обработку и выдачу результатов экспериментов;
-
возможность быстрой модификации структуры модели;
-
эффективное взаимодействие между составными частями модели;
-
отказ от детерминированности управления программными модулями модели;
-
параллельность функционирования программных модулей модели;
-
быструю и качественную разработку программного обеспечения модели, сочетая возможности объектно-ориентированного (процедурный подход) и логического (декларативный подход) программирования;
-
возможность пошагового контроля за осуществлением экспериментов с моделью, имея в каждый момент времени полную картину состояния модели;
-
поддержку принятия решений по результатам проведенных экспериментов с моделью;
-
удобный и настраиваемый интерфейс с разработчиками и пользователями модели.
Методы исследования
Разработка инструментальных средств построения моделей сложных систем осуществляется на основе логического и фреймового методов представления знаний.
Научная новизна
Научная новизна работы состоит в следующем.
-
Предложены методы построения имитационных моделей сложных систем. Предложена и программно реализована среда, позволяющая разрабатывать модели различных систем.
-
Предложено уточнение фреймового метода представления знаний.
3. Предложена концептуальная модель объединенной
вычислительной сети.
Таким образом, на защиту выносятся:
постановка задачи создания инструментальных средств для разработки моделей сложных систем с использованием нетрадиционных методов представления знаний;
уточненный фреймовый метод представления знаний проблемной области модели;
архитектура и программная реализация прототипа проблемно-ориентированной среды создания моделей;
методы построения имитационных моделей сложных систем;
концептуальная модель объединенной вычислительной сети.
Практическая ценность
1. Предложенные автором методы построения моделей,
реализованные в виде проблемно-ориентированной среды создания
моделей, позволяют эффективно разрабатывать модели систем
различной степени сложности.
2. Примененные средства интеллектуальной обработки
информации в реализованном прототипе системы моделирования
дают основание рассматривать их как системы, обеспечивающие
поддержку принятия решений, вывод на знаниях (экспертные
системы) и т.д.
3. Разработанная автором концептуальная модель
объединенной вычислительной сети может быть использована для
построения/ и анализа вычислительных сетей разного уровня
сложности: от локальных вычислительных сетей, расположенных в
пределах одного здания, - до глобальных вычислительных сетей,
охватывающих значительные территории; и разного
функционального назначения: от распределенных систем обработки
информации - до систем реального времени.
Реализация результатов работы
Разработанные автором методы построения моделей сложных систем и концептуальная модель объединенной вычислительной сети были использованы для проектирования и анализа характеристик следующих вычислительных сетей:
объединенной вычислительной сети Главного командного вычислительного центра (ОВС ГКВЦ) спутниковой системы связи "Сигнал";
объединенной вычислительной сети МВК "Эльбрус" и ЛВС Netware;
вычислительной сети регионального суперкомпьютерного вычислительного центра.
В результате экспериментов, проведенных с моделями объединенных вычислительных сетей (ОВС), были достигнуты следующие результаты:
подтверждена правильность выбора архитектуры, вычислительного и коммуникационного оборудования ОВС для обеспечения выполнения поставленных перед ними задач;
определены диапазоны некоторых технических характеристик ОВС;
- выработаны рекомендации для дальнейшего
совершенствования и развития объединенных вычислительных
сетей.
Программная реализация уточненного фреймового подхода была выполнена поэтапно с использованием: только процедурного языка Си (система классификации товаров), только языка логического программирования Турбо-Пролог (простая экспертная система) и комбинации языков Си и Пролог (среда ПОССМ). В следующей версии системы моделирования планируется применение объектно-ориентированной технологии и реализация модели "клиент-сервер".
Апробация результатов
Основные идеи и результаты, приведенные в данной работе, были доложены:
на региональной научно-практической конференции "Экспертные и обучающие системы" в г.Ульяновске в 1992;
- на семинарах и конференциях ИВВС РАН.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 4 работы.
Объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Объем диссертации: всего 110 с, из них основного текста - 95 с, список литературы из 30 наименований, 9 рисунков.
