Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ ЯЗЫКА МОДЕЛИРОВАНИЯ GPSS ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ 9
1.1. Средства имитационного моделирования ВК.. . 9
1.2. Применение языка моделирования GPSS при построении имитационных моделей ВК 16
1.2.1. Определение объекта и целей моделирования.. 16
1.2.2. Выбор уровня детализации моделируемых процессов 20
1.2.3. Описание логики обработки заданий 22
1.2.4. Формализация задачи исследования модели..,. 24
1.2.5. Влбор объектов языка GPSS 27
1.3. Имитационные модели ВК, созданные на базе средств GPSS 28
1.3.1. Модель двухуровневого Ж 28
1.3.2. Модель связного процессора 33
1.3.3. Модель локальной вычислительной сети на базе моноканала 36
Выводы 39
ГЛАВА 2. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАБОТЫ С ИМИТАВДОННЫМИ МОДЕЛЯМИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ 41
2.1. Методы взаимодействия пользователя с имитационными моделями 41
2.2. Цели и принципы разработки системы моде- , лирования с интерактивной настройкой 45
2.3. Функциональный состав СМИН 48
2.3.1. Особенности подготовки GPSS - моделей 50
2.3.2. Особенности подготовки ФОРТРАН - программ... 51
2.4. Информационное обеспечение СМИН 52
2.5. Минимизация памяти при построении программ СМИН... 55
Выводы 65
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕШЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ
ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ 67
3.1. Определение длительности переходного процесса при имитационном моделировании ВК.. . 67
3.2. Сравнительная эффективность методов определения длительности переходного процесса... 79
3.3. Определение интервальных оценок характеристик функционирования ВК 84
3.4. Сравнительная эффективность методов определения интервальных оценок 103
3.4.1. Генерирование тестовых последовательностей.. 105
3.4.2. Результаты сравнения методов определения интервальных оценок III
Выводы 114
ГЛАВА 4. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ИНДЕКСОВ ПРОИЗВОДЖЕЛЬНОСТИ ЛВС НА БАЗЕ МОНОКАНАЛА 116
4.1. Методика получения статистических оценок индексов производительности ВК в GPSS - моделях 116
4.2. Определение точечных оценок индексов производительности ЛВС на базе моноканала 117
4.3. Учет переходного процесса и автокоррелированности наблюдений в модели ЛВС 125
Выводы 131
.ЗАКЛЮЧЕНИЕ 133
ЛИТЕРАТУРА 135
ПРИЛОЖЕНИЕ I. Тексты программ моделирования ВК 149
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Тексты программ генерирования тестовых последовательностей 160
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Тексты программ реализации статистических методов обработки результатов моделирования 167
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Акты о внедрении работы 198
- Средства имитационного моделирования ВК..
- Методы взаимодействия пользователя с имитационными моделями
- Определение длительности переходного процесса при имитационном моделировании ВК..
- Методика получения статистических оценок индексов производительности ВК в GPSS - моделях
Введение к работе
ХХУІ съезд КПСС в Основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1981 - 1985 годы и на период до 1990 года поставил задачу совершенствования вычислительной техники, средств и систем сбора, передачи и обработки информации, а также развития и широкого применения микропроцессоров и микро-ЭВМ при создании встроенных систем автоматического управления. ,
Поставленная задача подразумевает интенсивную разработку новых вычислительных комплексов (ВК) различного назначения, которая не может быть решена успешно и в сжатые сроки без применения эффективных средств моделирования структур и режимов функционирования разрабатываемых Ж.
В настоящее время для моделирования Ш применяются как аналитические, так и имитационные методы. Наряду с очевидными достоинствами аналитических моделей, таких, как простота применения и точность (в рамках заданных упрощений и ограничений) результатов, они имеют ограниченную область применения из-за возможности исследования ВК только при некоторых конкретных законах распределения случайных параметров и простейших дисциплинах обслуживания. Следовательно, в сложных случаях моделирования работы Ж имитационный метод остается единственным действенным инструментом проектировщика и исследователя.
Настоящая диссертация посвящена исследованию ВК на имитационных моделях, реализованных с помощью широко распространенного языка моделирования систем с дискретными событиями GPSS , являющегося эффективным средством автоматизации построения моделирующих программ.
Целями диссертации являются:
1. Разработка методики построения имитационных моделей ВК с использованием языка моделирования GPSS
2. Разработка системы автоматизации работы с имитационными GPSS -моделями ВК, ориентированная на конечного пользовате ля (т.е. специалиста, непосредственно заинтересованного в ре зультатах моделирования).
Выбор и обоснование статистических методов определения длительности переходного процесса при моделировании ВК с использованием схемы единственного удлиненного прогона модели.
Выбор и обоснование статистических методов определения точечных и интервальных оценок показателей функционирования ВК в стационарном режиме работы модели в схеме с единственным удлиненным прогоном модели.
В работе принята следующая последовательность изложения материала.
В первой главе проведен анализ существующих средств имитационного моделирования ВК, показано, что языки моделирования систем с дискретными событиями (в частности, GPSS ) являются удобной основой для построения моделей ВК различной сложности и назначения. Далее излагается методика применения GPSS для построения имитационных моделей ВК, включающая вопросы описания объекта и целей моделирования, выбора уровня детализации моделируемых процессов, описания логики обработки заданий в модели, а также вопросы выбора объектов языка GPSS , применяемых для отображения тех или иных элементов моделируемого ВК. Здесь же приведены примеры построения имитационных моделей ВК разного уровня сложности.
Во второй главе проведен анализ сущзетвующих систем взаимодействия пользователя с имитационными моделями и на его основе выделены требования, которым должна удовлетворять диалоговая система автоматизации работы с имитационными моделями. Описаны принципы построения системы моделирования с интерактивной настройкой (СМИН), отвечающей приведенным требованиям. Рассмотрены цели и принципы разработки, функциональный состав, информационное и техническое обеспечение СМИН. Глава завершается описанием предложенного автором алгоритма построения структуры перекрытий программных модулей СМИН по заданной схеме передачи управления, обеспечивающего минимальную длину результирующей программы.
В третьей главе рассматриваются статистические проблемы имитационного моделирования ВК, в частности, обосновывается выбор схемы моделирования, методов определения переходного процесса и методов определения точечных и интервальных оценок показателей функционирования моделируемого ВК в стационарном режиме работы модели. По предложенной методике оценивается эффективность каждого из методов и даются рекомендации по выбору конкретных методов при решении задач моделирования ВК.
В четвертой главе предлагается методика применения рассмотренных статистических методов в &PSS -моделях, приводятся результаты их применения в экспериментах с моделью локальной вычислительной сети (ЛВС) на базе моноканала.
В приложениях приведены тексты программ, реализующих разработанные модели ВК, исследуемые статистические методы и алгоритмы генерации тестовых последовательностей, применяемых при определении эффективности этих методов.
На защиту выносятся:
Методика применения языка моделирования GPSS для построения моделей Ш.
Состав и структура диалоговой системы автоматизации работы с имитационными GPSS -моделями ВК.
Алгоритм построения минимальной по памяти структуры перекрытий при заданной логике передачи управления между модулями.
Выбор методов определения длительности переходного процесса при моделировании НС и методика определения их сравнительной эффективности.
Выбор методов определения интервальных оценок показателей качества функционирования ВК в стационарном режиме работы модели и методика определения их сравнительной эффективности.
6. Порядок применения выбранных статистических методов в GPSS -моделях Ш.
По теме диссертации опубликовано 7 работ. Программы системы СМЙН сданы в Латвийский республиканский фонд алгоритмов и программ (Per. № ИЮ0ІІ). Материалы диссертации вошли в отчеты по НИР РПИ (ГР N№80005575, 8І089628).
Разработанные на основе результатов диссертации модели ВК, а также система СМИН были применены при выборе вариантов комплекса технических средств сети обработки данных АСУ ГА при ожидаемом экономическом эффекте 60 тыс. руб. в год. Результаты диссертации были использованы при моделировании многоэтапной системы обработки информации специального назначения в в/ч 0II68.
Средства имитационного моделирования ВК
В настоящее время опубликовано значительное количество описаний имитационных моделей ВК различного назначения. Целесообразно выделить два аспекта, характерных для таких моделей:
- цель построения модели;
- способ реализации программы моделирования.
По цели построения имитационные модели ВК можно разделить на универсальные [22, 23, 36, 38, 41, 67, 65, 69, 89, 94, 95, Ш \ и специализированные [З, 8, 13, 15, 16, 32, 56, 58, 73, 76, 77, 81, 82, 83, 86, ИЗ].
Универсальные модели, как правило, предназначены для исследования Ж определенного класса разной структуры и назначения. В качестве примера универсальной имитационной модели кратко рассмотрим модель из [і00J .
В этой модели Ж предусмотрена возможность изменять конфигурацию технических средств, параметры нагрузки и алгоритмы дис 10 петчеризации, характеризующие операционную систему моделируемого комплекса. Модель также позволяет исследовать работу комплекса в различных режимах: однопрограммном, в режиме разделения времени, с мультипрограммированием и виртуальной памятью.
Аппаратная часть этой универсальной модели может быть скомпонована из следующих узлов: процессоров, дисков, каналов ввода/вывода, терминалов, ОЗУ. На рис. I.I показана общая схема прохождения заданий через модель.
Временные характеристики аппаратурных компонентов системы являются относительными величинами и могут быть переопределены пользователем.
Системное математическое обеспечение в данной универсальной модели, с целью ее упрощения, в явном виде не моделируется. Вместо этого модель предусматривает временные задержки на выполнение задач операционной системы (например, замещения страниц ОЗУ, свопинга, диспетчеризации задач и т.д.).
Специализированные модели Ж составляют наиболее многочисленную группу. Такие модели предназначены чаще всего для исследования специфических режимов функционирования ВК [52, 82] или для сравнения определенных конфигураций аппаратурных и программных средств [ 113 J .
Например, в [82 J моделировалась работа вычислительной установки ATLAS , конфигурация которой представлена на рис. 1.2. На модели можно было исследовать различные временные характеристики системы, в частности, среднее время прохождения задания.
Методы взаимодействия пользователя с имитационными моделями
Так, например, с системе имитации [54 J существуют специальные соглашения об общих областях, через которые обмениваются данными программы имитации, написанные на различных языках программирования или моделирования, тексты которых предварительно обрабатываются специальными препроцессорами, и стандартные для данной системы программы планирования экспериментов, программы ведения экспериментов и программы обработки данных экспериментов.
При втором способе пользователь, используя средства подготовки исходных данных моделирования, стандартные для данной системы моделирования, осуществляет свой план имитационного эксперимента, получая результаты также стандартно принятым образом (чаще всего это - просто листинг результатов, выведенный на бумагу или экран терминала), т.е. при этом способе отсутствует какая-либо автоматизация подготовки данных, их учета и регистрации, а также анализа результатов экспериментов.
Второй способ взаимодействия с моделью иногда комбинируется с первым, однако даже в хорошей системе автоматизации построения имитационных моделей часто отсутствует или сведена к минимуму автоматизация указанных действий [99, ЮО] .
В некоторых работах, например [21, 22, 34 J , описаны попытки преодолеть недостатки второго способа. Так в _34j к стандартной системе моделирования GP55 /360 были добавлены специально написанные диалоговые программы, осуществляющие ввод исходных данных о виде и типе моделируемой системы из заданного класса систем массового обслуживания, специальный ГЕНЕРАТОР МОДЕЛЕЙ, компонующий программу моделирования из готовых стандартных модулей, и специального вида редактор вывода результатов моделирования.
Таким образом, в специализированных системах моделирования, в лучшем случае, есть достаточно мощные средства управления прогонами имитационной модели и анализа результатов экспериментов с нею, а в составе универсальных систем моделирования, как правило, нет средств, обеспечивающих достаточно удобное взаимодействие с моделью, автоматизацию подготовки исходных данных и анализ результатов эксперимента.
В связи с этим многие авторы, в частности [21,22,34,80,109J, применяют подход, который заключается в организации специальных надстроек или препроцессоров к стандартным универсальным средствам моделирования (например, к &PSS ) для ввода данных, управления экспериментом и анализа результатов моделирования.
class3 СТАТИСТИЧЕШЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ
ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ class3
Определение длительности переходного процесса при имитационном моделировании ВК
Как уже отмечалось, большинство моделей ВК используется для изучения стационарного поведения показателя функционирования системы. Во многих случаях прогон модели начинается с установки некоторых начальных условий, не характерных для установившегося режима работы модели. Часто эти условия соответствуют так называемому "пустому" или "нулевому" состоянию, т.е. состоянию, при котором ресурсы ВК не используются, а соответствующие очереди заданий отсутствуют. Многие авторы [32, 60, 75, 85, 93, 9б] показывали, что такие начальные условия создают переходной процесс, наличие которого искажает результаты эксперимента, и, в частности, приводит к смещению оценки математического ожидания исследуемого параметра. Следовательно, уменьшение влияния переходного периода, или, по крайней мере, учет его являются одной из важных задач имитационного моделирования ВК.
В общем виде проблема состоит в определении такого момента времени моделирования, с которого начинается приблизительно стационарное поведение исследуемого с помощью модели параметра функционирования.
Методика получения статистических оценок индексов производительности ВК в GPSS - моделях
Применение системы моделирования &PSS в качестве инструмента построения имитационных моделей ВК ставит перед исследователем задачу выбора одной из двух альтернатив: использовать данные лишь стандартного вывода GPSS , либо создавать собственные программы сбора и обработки статистики эксперимента. Стремление применить специальные методы анализа переходного процесса и обработки взаимозависимых наблюдений неизбежно приводит к необходимости создания программных модулей на базе универсальных процедурно-ориентированных языков программирования, т.к. эти модули не могут быть реализованы средствами GPS5
В рамках настоящего исследования был реализован следующий порядок определения статистических характеристик индексов производительности ВК:
1. Получаемые в ходе моделирования реализации исследуемого показателя качества функционирования ВК с помощью блока HELP последовательно передаются в специальную программу, осуществляющую запоминание каждой реализации в виде члена временного ряда.
2. Остановка запоминания реализаций производится при передаче специального признака, вырабатываемого моделирующей программой при возникновении события, означающего конец прогона модели (например, при исчерпании счетчика транзактов, которые должны быть пропущены через модель ВК в данном прогоне, при нарушении заданных максимальных границ очередей, при достижении заданной длительности прогона и т.п.).
3. Собранные данные анализируются на наличие переходного процесса, и его длительность фиксируется путем запоминания номера первой реализации, которая считается принадлежащей данным приблизительно стационарного режима.
4. После отсечения реализаций, относящихся к преходиому режиму, обработка оставшихся реализаций производится с помощью программы, реализующей один или несколько из рассмотренных методов определения интервальных оценок, учитывающих автокоррелированность данных.
На рис. 4.1 представлена блок-схема алгоритма сбора и обработки реализаций исследуемого параметра модели ВК. Величина /v«iax есть максимально допустимое количество реализаций, которое может быть собрано в данном прогоне модели.
