Имитационное моделирование как метод исследования вычислительных систем

Методологическую основу языков имитационного моделирования составляют представления об объекте исследования как о системе с дискретными событиями. При этом модель строится таким образом, что поведение системы воспроизводится в виде последовательности ее состояний во времени. Всякое фиксируемое изменение состояния системы называется событием. Событие, вызываемое в реальной системе изменением параметров последней в течение некоторого временного интервала, в модели считается происходящим мгновенно. Дискретность моделей такого типа — следствие особого подхода к наблюдению поведения исследуемых систем: фиксируются только те события, которые существенны в плане проводимого исследования, и система ненаблюдаема в течение промежутков времени между фиксируемыми событиями. В силу этого языки системного моделирования часто называют языками моделирования систем с дискретными событиями.

Языки системного моделирования представляют в распоряжение пользователей: 1) методологию предварительного анализа системы и создания формального описания, включая такие задачи, как выявление структуры системы и выделение функциональных элементов; 2) методологию проведения имитации, т. е. воспроизведения функционирования системы на модели; 3) общую методологию статистического эксперимента.

Эффективность использования языков системного моделирования возрастает с увеличением сложности исследуемых систем.

Имитационное моделирование очень важно в теории и практике исследования ВС, причины этого — следующие свойства ВС: а) значительное число аппаратных и программных элементов, образующих ВС, а также разнообразие связей между элементами ВС; б) сложность структуры, обычно имеющей вид многоуровневой иерархии; в) многофункциональность, предполагающая параллельное функционирование и возможность изменения функций во времени; г) сложность взаимодействия ВС со средой, в том числе возможность целенаправленного изменения структуры и функции ВС во времени; д) сложность алгоритмов управления, предполагающих пространственно-временной характер отношений между элементами системы и трудно поддающихся математическому описанию.

Возможность исследования ВС при любых уровнях детализации и любых теоретических допущениях — важнейшее качество имитационных моделей. Значение имитационного моделирования для практики следует из того, что имитационное моделирование является наиболее эффективным, а в ряде случаев и единственным способом исследования ВС, сложность которых превосходит уровень, доступный для результативного применения аналитического подхода. Экспериментальная природа имитационного моделирования ориентирует этот метод прежде всего на решение задач анализа ВС: а) определение производительности ВС и характеристик ее эффективности; б) определение загрузки оборудования ВС, выявление узких мест в системе и балансирование системы; в) исследование эффективности алгоритмов управления работой ВС; г) исследование поведения ВС при изменении конфигурации ВС и смеси задач.

В решении задач синтеза и оптимизации ВС имитационное моделирование широко применяется как средство оценки последовательных вариантов синтезируемых или оптимизируемых систем. В этих случаях имитационное моделирование заменяет физический эксперимент.

 

 

При определении принципов построения сетевых имитационных моделей (СИМ) будет использоваться следующая модель функционирования ВС. Исследуемая система рассматривается как совокупность аппаратурных и программных средств. Функционирование ВС заключается в выполнении поступающих в систему работ, которые в определенной последовательности запрашивают и используют аппаратурные и программные средства ВС. Порядок использования работами аппаратурных и программных средств определяется типом работы и реализованными в системе законами планирования. Выполнение работы складывается из этапов, на каждом из которых работе должны быть предоставлены необходимые аппаратурные и программные средства ВС. Работа, прошедшая все этапы выполнения, считается завершенной и покидает систему. В дальнейшем программные и аппаратурные средства ВС будут называться ресурсами, а поступающие в систему работы — заявками.

Для изучения динамики процессов, протекающих в системах, в СИМ должны содержаться данные о ресурсах исследуемой системы, дисциплинах и законах обслуживания заявок ресурсами системы, структуре ВС и маршрутах прохождения заявок. Кроме того, должна быть указана продолжительность имитационного эксперимента и определен перечень требуемых результатов моделирования.

При построении имитационных моделей могут использоваться две формы представления стохастических сетей. На этапе создания концептуальной модели целесообразно использовать графическое представление сети.

Графическое представление, удобное и наглядное при создании модели, плохо приспособлено для ввода в ЭВМ. Поэтому на этапе машинной обработки более предпочтительна табличная форма задания сети. В дальнейшем обе формы представления СИМ будут вводиться параллельно.

В СИМ могут использоваться элементы следующих типов: источники заявок, приемники заявок, устройства, память и узлы,

Заявки. Заявка в сетевой модели имитирует работу (задачу) в реальной ВС. Подобно тому, как в реальной ВС работа проходит различные фазы выполнения, используя процессор и оперативную память, каналы и устройства ввода — вывода, заявка перемещается в сети, проходя через различные ее элементы. Заявки образуются источниками, имитирующими такие аппаратурные средства ВС, как устройства ввода, терминалы и т. д. Формируя потоки заявок, источники имитируют среду, в которой функционирует исследуемая ВС.

В моделирующей программе заявка представляет собой набор данных, характеризующих работу. Эти данные будем называть параметрами заявки. В качестве параметров заявки используется следующий набор величин: TYPE, АР, RP, T0, TS , LINK.

Параметр TYPE определяет тип заявки и является именем источника, которым она образована. При прохождении заявки по элементам сети в соответствии с типом заявки производится обслуживание ее ресурсами, а также формируется маршрут заявки в сети. Все заявки, образованные одним источником, имеют одно и то же символическое имя — имя источника.

Параметры АР и RP задают соответственно значения абсолютного и относительного приоритетов заявок данного