Инструментальные средства автоматизации моделирования

Содержание

1.Задание……………………………………………………………………….1

2.Назначение языков и систем моделирования………………….………......3

3.Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики………………………………………………………………....4

4.Технологические возможности систем моделирования и развитие технологии системного моделирования………….……………..……...........12

5.Выбор системы моделирования……………………..………….………….14

6.Список литературы…………………………………………………………16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание

Контрольная работа по теме: Инструментальные средства автоматизации моделирования. Содержит следующие пункты:

Назначение языков и систем моделирования. Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики. Технологические возможности  систем моделирования. Развитие технологии системного моделирования. Выбор системы моделирования.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Назначение языков и систем моделирования

Моделирование - это воспроизведение характеристик  одного объекта на некотором другом объекте, специально созданного для  их изучения. Последний называется моделью.

Моделирование широко применяется при решении различных  задач, возникающих в сфере обработки  данных. Эти задачи могут быть разбиты  на следующие три категории:

1) Возникающие  при выполнении работ по выбору;  
2) Возникающие при выполнении работ по усовершенствованию;  
3) Возникающие при выполнении работ по проектированию.

Работы по выбору связаны с проблемами, встречающимися при проектировании или покупке  системы. Здесь и далее под  оловом «система» обычно будет подразумеваться  вычислительная система, хотя рассматриваемые  здесь методы применимы и к  другим системам массового обслуживания, например, к системам связи, транспортного  обслуживания и т.д.

Эти проблемы включают выбор способа обработки информации, выбор вычислительной установки  из имеющихся вариантов, выбор языка  программирования, выбор пакета системных  или прикладных программ. В общем  случае работы по выбору могут быть определены как работы по выбору наиболее подходящее альтернативы для данного  применения среди различных доступных  вариантов при помощи некоторых  критериев выбора: быстродействия, стоимости и т.д.

Работы по усовершенствованию сводятся к модификации существующих вариантов для усовершенствования их параметров. К ним относятся  работы по настройке вычислительной системы (ВС), т.е. подбору ее параметров о целью приспособления к рабочей  нагрузке. В эту же категорию входят работы по развитию ВС, состоящие в  замене одного или нескольких аппаратных компонентов. Например, ВС может развиваться  путем расширения оперативной памяти, добавления центрального процессора (ЦП) или замены его более высокопроизводительным. К другим типам модификации (настройке) относятся переупорядочение информации внутри одного или нескольких накопителей  на магнитных дисках (НМД) или усовершенствование структуры связей между устройствами ввода-вывода и каналами.

При проведении работ по проектированию возникает  необходимость в ответе на вопросы, появляющиеся при разработке вычислительных машин, их компонентов, операционных систем, программ и языков. Части, из которых  будет состоять система, могут существовать, но могут и отсутствовать в  принципе. В последнем случае они  должны быть спроектированы и изготовлены. Синтез первоначальных вариантов системы  и их корректировку выполняют  разработчики. Но для корректировки  и сравнения необходимо иметь  возможность этих действий. Такую  возможность дают средства моделирования.

Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики

Каждая модель создается  для конкретной цели и, следовательно, уникальна. Однако наличие общих  черт позволяет сгруппировать все  их многообразие в отдельные классы, что облегчает их разработку и  изучение. В теории рассматривается  много признаков классификации  и их количество не установилось. Тем  не менее, наиболее актуальны следующие  признаки классификации:

- характер моделируемой  стороны объекта;

- характер процессов,  протекающих в объекте;

- способ реализации модели.

Классификация моделей и  моделирования по признаку "характер моделируемой стороны объекта"

В соответствии с этим признаком  модели могут быть:

- функциональными (кибернетическими);

- структурными;

- информационными.

Функциональные модели отображают только поведение, функцию моделируемого  объекта. В этом случае моделируемый объект рассматривается как "черный ящик", имеющий входы и выходы. Физическая сущность объекта, природа  протекающих в нем процессов, структура объекта остаются вне  внимания исследователя, хотя бы потому, что неизвестны. При функциональном моделировании эксперимент состоит  в наблюдении за выходом моделируемого  объекта при искусственном или  естественном изменении входных  воздействий. По этим данным и строится модель поведения в виде некоторой  математической функции.Структурное  моделирование это создание и  исследование модели, структура которой (элементы и связи) подобна структуре  моделируемого объекта. Как мы выяснили ранее, подобие устанавливается  не вообще, а относительно цели исследования. Поэтому она может быть описана  на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры – это  топологическое описание с помощью  теории графов.

Учение войск – структурная  модель вида боевых действий.

Классификация моделей и  моделирования по признаку "характер процессов, протекающих в объекте"

По этому признаку модели могут быть детерминированными или  стохастическими, статическими или  динамическими, дискретными или  непрерывными или дискретно-непрерывными.

Детерминированные модели отображают процессы, в которых отсутствуют  случайные воздействия.

Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события.

Статические модели служат для описания состояния объекта  в какой-либо момент времени.

Динамические модели отображают поведение объекта во времени.

Дискретные модели отображают поведение систем с дискретными  состояниями.

Непрерывные модели представляют системы с непрерывными процессами.

Дискретно-непрерывные модели строятся тогда, когда исследователя  интересуют оба эти типа процессов.

Классификация моделей и  моделирования по признаку "способ реализации модели"

Согласно этому признаку модели делятся на два обширных класса:

- абстрактные (мысленные)  модели;

- материальные модели

Нередко в практике моделирования  присутствуют смешанные, абстрактно-материальные модели.

Абстрактные модели представляют собой определенные конструкции  из общепринятых знаков на бумаге или  другом материальном носителе или в  виде компьютерной программы.

Абстрактные модели, не вдаваясь в излишнюю детализацию, можно разделить  на:

- символические;

- математические.

Символическая модель –  это логический объект, замещающий реальный процесс и выражающий основные свойства его отношений с помощью  определенной системы знаков или  символов. Это либо слова естественного  языка, либо слова соответствующего тезауруса, графики, диаграммы и  т.п.

Символическая модель может  иметь самостоятельное значение, но, как правило, ее построение является начальным этапом любого другого  моделирования.

Математическое моделирование  – это процесс установления соответствия моделируемому объекту некоторой  математической конструкции, называемой математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики моделируемого объекта.

Математическое моделирование  – главная цель и основное содержание изучаемой дисциплины.

Математические модели могут  быть:

- аналитическими;

- имитационными;

- смешанными (аналитико-имитационными).

Аналитические модели –  это функциональные соотношения: системы  алгебраических, дифференциальных, интегро-дифференциальных уравнений, логических условий. Уравнения  Максвелла – аналитическая модель электромагнитного поля. Закон Ома  – модель электрической цепи.

Имитационное моделирование. Создание вычислительных машин обусловило развитие нового подкласса математических моделей – имитационных.

Имитационное моделирование  предполагает представление модели в виде некоторого алгоритма –  компьютерной программы, – выполнение которого имитирует последовательность смены состояний в системе  и таким образом представляет собой поведение моделируемой системы.

Процесс создания и испытания  таких моделей называется имитационным моделированием, а сам алгоритм –  имитационной моделью.

В чем заключается отличие  имитационных и аналитических моделей?

В случае аналитического моделирования  ЭВМ является мощным калькулятором, арифмометром. Аналитическая модель решается на ЭВМ.

В случае же имитационного  моделирования имитационная модель – программа – реализуется  на ЭВМ.

Имитационные модели достаточно просто учитывают влияние случайных  факторов. Для аналитических моделей  это серьезная проблема. При наличии  случайных факторов необходимые  характеристики моделируемых процессов  получаются многократными прогонами (реализациями) имитационной модели и  дальнейшей статистической обработкой накопленной информации. Поэтому  часто имитационное моделирование  процессов со случайными факторами  называют статистическим моделированием.

Если исследование объекта  затруднено использованием только аналитического или имитационного моделирования, то применяют смешанное (комбинированное), аналитико-имитационное моделирование. При построении таких моделей  процессы функционирования объекта  декомпозируются на составляющие подпроцессы  и для которых возможно используют аналитические модели, а для остальных  подпроцессов строят имитационные модели.

Материальное моделирование  основано на применении моделей, представляющих собой реальные технические конструкции. Это может быть сам объект или  его элементы (натурное моделирование). Это может быть специальное устройство – модель, имеющая либо физическое, либо геометрическое подобие оригиналу. Это может быть устройство иной физической природы, чем оригинал, но процессы в котором описываются аналогичными математическими соотношениями. Это  так называемое аналоговое моделирование. Такая аналогия наблюдается, например, между колебаниями антенны спутниковой  связи под ветровой нагрузкой  и колебанием электрического тока в  специально подобранной электрической  цепи.При моделировании динамических систем на ЭВМ в первую очередь  необходимо представить их математические модели в виде программ. Следовательно, большое значение при реализации модели имеет правильный выбор языка  моделирования.

Язык моделирования должен обеспечить: 
1) удобство описания процесса функционирования системы, 
2) удобство ввода исходных данных, 
3) составление и варьирование структуры, параметров модели, 
4) реализуемость как детерминированного, так и статистического моделирования.

Эффективность языков моделирования  существенно зависит от наличия  диалоговых и графических средств. Удобство языка моделирования во многом определяется ориентацией на определенную предметную область. И, наконец, языки моделирования должны обеспечивать решение всех задач исследования и анализа результатов. Отсюда большое  разнообразие языков моделирования. Был  создан не один десяток языков и  систем моделирования.

В 50-е и 60-е годы прошлого века моделирование осуществлялось с помощью универсальных алгоритмических  языков программирования. Таких как  Фортран, Алгол, т.е. языков общего назначения. Применение таких языков требует  высокой программистской квалификации. Вместе с тем программы получаются большими, громоздкими, требующими длительной отладки моделей. Ограничены возможности  перестроить, видоизменить модель при  необходимости. В результате такой  способ программирования моделей малоэффективен, ненагляден и затруднителен для  широкого пользователя.

Позднее стали появляться системы моделирования, в основе которых был расширенный универсальный  язык программирования. Рас¬ширение  универсального языка, надстройка его  учитывала специфику решаемого  круга задач, специфику моделируемого  объекта. К таким языковым средствам  моделирования относится DSL (Digital Simula¬tion Language) фирмы IBM для моделирования  непрерывных систем.

Дальнейшим развитием  стала система CSMP, в основе которой  были заранее запрограммированные  функциональные блоки, наподобие блоков на аналоговых машинах. Расширенный  ФОРТРАН в системе CSMP включал  возможности обращения манипуляции  этими блоками при разработке программы, реализующей ту или иную модель. Здесь широко используются операторы Фортрана. Однако в подобных системах большинство трудностей моделирования  сохранилось.

Подобные языки называют еще моделирующими языками высокого уровня или универсальными моделирующими  языками.

Разработан ряд моделирующих языков высокого уровня для моделирования  дискретных систем, систем массового  обслуживания. Таких, как SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, CSL и др.

SIMULA представляет собой расширение языка АЛГОЛ, SIMSCRIPT — расширение Фортрана. Наибольшее распространение из этих языков получил язык GPSS. В GPSS важное место занимает обработка таких объектов, как транзакты (сообщения, заявки, запросы).

Для моделирования непрерывных  динамических систем получил распространение  язык CSMP, который реализует пакетный режим взаимодействия с пользователем. Появились и другие языки и системы моделирования непрерывных процессов, такие как MIDAS, PACTOLUS, CSSL. К отечественным языкам и системам моделирования непрерывных динамических систем относятся МАСЛИН и МАСС (разработанные сотрудниками МЭИ). Примерами языков, реализующих комбинированное моделирование являются GASP, НЕДИС и МИКС.