Конструктор gem предназначен для

Обновлено: 26.04.2024

Имитационная модель создается в среде Microsoft Visual C++. Рассмотрим процесс создания модели на примере Visual Studio 2000. Сначала необходимо создать проект модели. Для этого выбирается подменю New. меню File оболочки Visual C++, поле чего в появившемся окне на вкладке Projects выбираем Win32 Application. В этом же окне следует указать имя проекта и его местоположение на диске. Затем нажатием кнопки ОК создаем пустой проект.

Далее в проект нужно добавить файл, содержащий текст модели. Для этого можно выбрать подменю New. меню File оболочки Visual C++, поле чего в появившемся окне на вкладке Files выбирать C++ Source File, ввести имя файла, отметить галочкой флажок Add to project и после этого щелкнуть на кнопке ОК. В созданном файле необходимо набрать текст модели (например, представленный выше) или скопировать его из заранее подготовленного файла.

Затем к проекту подключаются библиотеки Comctl32.1ib (С: Program FilesMicrosoft Visual StudioVC98LibCOMCTL32.LIB), Pilgrim.lib (C:Program FilesMicrosoft Visual StudioVC98Lib PILGRIM.LIB), файл ресурсов Pilgrim.res (C:Program FilesMicrosoft Visual StudioVC98projectsPILGRIM.RES) и заголовочные файлы Pilgrim.h (C:Program FilesMicrosoft Visual StudioVC98Include Pilgrim.h) и Simulate.h (C:Program FilesMicrosoft Visual StudioVC98 Include SIMULATE.H). Для подключения данных файлов можно выбрать меню Project—> Add То Project—>Files. после чего в появившемся окне выбрать нужный файл и нажать ОК.

Для Visual Studio 2005 и 2008 в свойствах проекта (вызывается комбинацией клавиш Alt + F7) выбрать свойство Configuration Properties/ Linker/Input и в поле Ignore Specific Library занести текст «НЬс.НЬ».

Далее выполняются компиляция и сборка модели: меню Build—> Rebuild All. Если в тексте модели нет ошибок, то будет создан исполняемый файл, который можно запускать как самостоятельно, так и из среды Visual C++ с помощью меню Build—>Execute.

При запуске модели появляется главное окно (рис. 9.8), с помощью элементов меню которого можно управлять процессом моделирования. Ниже опишем назначение наиболее важных пунктов меню.

Моделирование—^Запуск модели (F4) — начать моделирование.

Моделирование—Приостановка (F5) — остановить моделирование.

Моделирование—Продолжение (F6) — возобновить моделирование.

Результаты—Параметры узла (F9) — выбрать узел, параметры которого будут отображаться в правой части окна модели.

Результаты—»Динамика задержек в очереди (F10) — позволяет отображать динамику задержек в очереди, заданной параметром р₆ оператора modbeg (рис. 9.9).

Результаты—>Динамика потока (FI 1) — позволяет отображать динамику потока транзактов на входе терминатора, определенного параметром р₈ оператора modbeg (рис. 9.10).

Табличные результаты моделирования для созданной модели приведены на рис. 9.11.

В таблице результатов прогона модели мы видим статистические данные о работе модели за период, равный 1000003,7 час. Для проверки исходных данных можно узнать среднее время между приходом клиента и среднее время обслуживания. Они составили 5 минут и 7,01 минуты (поле M[t] узлов 101 и 103), что соответствует исходным

Рис. 9.10. Динамика потока в узле Очередь

Рис. 9.11. Результаты моделирования данным. За это время средняя загрузка нотариуса составила 57,6% (загрузка узла 103). Среднее время ожидания клиентом в очереди составило 2,93 минуты (M[t] узла 102). Среднее время пребывания в системе для обслуженных заявок оказалось равным 9,94 минуты (поле M[t] узла 104).

Всего в нотариальную контору пришло 200 166 клиентов (поле Счетчик входов узла 101). Из них отказ в обслуживании получили 13758 (поле Счетчик входов узла 106). Таким образом, вероятность отказа в обслуживании составила 13 758/200 166 = 0,0687.

Напомним, что в результате аналитического расчета получались следующие результаты:

1. Среднее время пребывания в очереди — 2,92 минуты.
2. Среднее время пребывания в системе — 9,92 минуты.
3. Вероятность отказа в обслуживании — 0,069.

Таким образом, полученные результаты моделирования хорошо согласуются с ранее выполненными результатами аналитического расчета.

Следует отметить, что модель, созданная в пакете моделирования Pilgrim, позволяет легко изменять параметры модели. Например, можно увеличить или уменьшить число каналов обслуживания, число мест в очереди, изменить закон распределения времени между приходом клиентов и закон распределения времени обслуживания и их параметры. Причем сделать это можно как с помощью графического конструктора Gem, заново сгенерировав C++ файл, так и в уже сформированном коде программы, поменяв значение параметров соответствующих узловых функций.

Математическое моделирование представляет собой процесс установления соответствия реальной системе математической модели и проведения исследований на этой модели, позволяющий получить характеристики реальной системы
Моделирующие комплексы используются в случаях, когда…

Разрабатываемые модели отличает большая сложность

Будет проводится большой объем экспериментов.
Проверку формальной корректности графа модели

Выполнением команды проверки меню конструктора GEM

Автоматически во время выполнения команды генерации исходного модуля меню конструктор gem
Результатом применения методологии структурного анализа в системе Piligrim является … модель

Иерархическая
Математическая модель отражает … объекта или явления

Все существенные в смысле цели моделирования признаки.
Узел parent Piligrim-модели

Не выполняет никаких действий по обработке транзакта и при генерации программного кода просто заменяется своей декомпозицией
Отнесение признака объекта к существенным определяется …

Целями моделирования
Параметры транзакта … можно использовать только для чтения

Конструктор GEM предназначен для для …

автоматизации составления описания модели и получения на его основе исходного текста программной модели в моделирующей системе Pigrim
Событийный алгоритм моделирования целесообразно применять

Требуется максимальная эффективность
Узел term

уничтожение входящих в него транзактов
Используемые в имитационных моделях псевдослучайные числа представляют собой

Выходные данные работы специальной программы
Разработанная Pilgrim-модель …

Может переносится на другой компьютер при наличие компилятора C++

Может переносится на другой компьютер в виде исполнительного модуля.
Недостаток метода обратной функции - это …

Сложность нахождения аналитического решения для случайной величины
Метод обратной функции позволяет найти …

Очередную реализацию случайной величины с заданным законом распределения
ag_Результаты_моделирования_помещаются'>Режим возобновления прерванного обслуживания транзакта в узле serv задается параметром

t->ag?
Результаты моделирования помещаются в таблицу Excel
Транзакт в модели Pilgrim хранит …

Время жизни, приоритет, номер породивш

Коэффициент вариации в формуле Хинчина–Полачека означает отношение

->na
Средний размер очереди в системе массового обслуживания с очередями и с пуассоновским входным потоком зависит от

Коэф. Использования прибора

Интервала поступления заявок
Моделирующий комплекс Pilgrim позволяет моделировать

Экономические, пространственные
Узлы pay, rent down Pilgrim-модели

Нельзя использовать для реализации иерахических моделей
Оценка вероятности наступления события по результатам моделирования получается на основе

Измеренной с помощью программных счесчиков частоты наступления события
для получения случайных чисел в модели системы Pilgrim используется

Разрабатываемые модели отличает большая сложность

Будет проводится большой объем экспериментов.
Проверку формальной корректности графа модели

Выполнением команды проверки меню конструктора GEM

Иерархическая
Математическая модель отражает … объекта или явления

Все существенные в смысле цели моделирования признаки.
Узел parent Piligrim-модели

Целями моделирования
Параметры транзакта … можно использовать только для чтения

Конструктор GEM предназначен для для …

Выходные данные работы специальной программы
Разработанная Pilgrim-модель …

Может переносится на другой компьютер при наличие компилятора C++

Очередную реализацию случайной величины с заданным законом распределения
Режим возобновления прерванного обслуживания транзакта в узле serv задается параметром

t->ag?
Результаты моделирования помещаются в таблицу Excel
Транзакт в модели Pilgrim хранит …

Время жизни, приоритет, номер породивш

Коэффициент вариации в формуле Хинчина–Полачека означает отношение

Коэф. Использования прибора

Интервала поступления заявок
Моделирующий комплекс Pilgrim позволяет моделировать

Экономические, пространственные
Узлы pay, rent down Pilgrim-модели

Коэффициент вариации в формуле Хинчина-Полачека означает отношение
среднего числа заявок в системе к интенсивности потока заявок
среднего квадратического отклонения времени обслуживания к его математическому ожиданию
интенсивности потока обслуживания заявок к среднему времени обслуживания

Наибольшая средняя длина очереди на обслуживающие заявок пуассоновского потока образуется, если законом распределения времени их обслуживания является .
нормальный
экспоненциальный
регулярный
Равномерный

Диспетчеризация транзактов в узлах Pilgrim-модели осуществляется при помощи
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
вызова специальных функций
параметров транзактов
оператора network
операторов проверки условий, помещаемых в узлы программной модели

Узел serv в Pilgrim-модели имитирует .
ожидание транзактами начала обслуживания в следующем узле
проверку условий окончания обслуживания
проверку условий начала обслуживания
процесс обслуживания транзакта

Узел term в Pilgrim-модели обеспечивает .
сбор статистики по транзактам
управление перемещением транзактов по графу модели
создание новых транзактов
уничтожение входящих в него транзактов

Моделирующий комплекс Pilgrim позволяет моделировать . процессы
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
неформализуемые
производственные
экономические
пространственные
Информационные

Значение случайной величины, равномерно распределенной в произвольном интервале, обычно получается с помощью .
метода обратной функции
псевдослучайного числа, равномерно распределенного в интервале (0,1)
перехода к выборке из массива неслучайных чисел

Гистограмма на основе результатов моделирования строится для
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
оценки адекватности построенной модели
приближенного представления закона распределения случайного параметра
нахождения дисперсии случайного параметра
нахождения математического ожидания случайного параметра

В процедуре имитации наступления события используют .
очередное значение из заранее введенных реальных данных о наступлении событий данного типа
псевдослучайное число и величину вероятности наступления события
выбранное по специальным алгоритмам значение из массивов данных специальных исследований

Параметры транзакта . можно использовать только для чтения
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
t->ag
t->tn
t-> pr
t->timer
t->gа

К числу основных требований, предъявляемых к моделям, относятся
безопасность
толерантность
адекватность
целенаправленность
Эргономичность

Узел queue в Pilgrim-модели имитирует .
ожидание транзактами начала обслуживания в следующем узле
проверку условий окончания обслуживания
процесс обслуживания транзакта
проверку условий начала обслуживания

Результаты моделирования в системе Pilgrim помещаются в .
базу данных
журнал Windows
таблицу Excel
текстовый файл

Режим возобновления прерванного обслуживания транзакта в узле serv задается параметром
t->рг
t->ag
t->tn
t->gа

Математическая модель отражает . объекта или явления
некоторые из существенных в смысле цели моделирования признаков
все существенные в смысле цели моделирования признаки
некоторые из выявленных в процессе системного анализа признаков
все выявленные в процессе системного анализа признаки

К числу основных преимуществ математического моделирования относятся
простота разработки
универсальность применения
высокая точность результатов
легкость освоения методологии

Приоритет транзакта хранится в параметре
t->рr
t->tn
t->gа
t->ag

Конструктор Gem предназначен для
конструирования каналов обслуживания в системе Pilgrim
формирования входного потока транзактов
автоматизации составления описания модели и получения на его основе исходного текста программной модели в моделирующей системе Pilgrim
внесения изменений в программный код модели

Отсеивающий эксперимент проводится для выявления .
наиболее значимых факторов
факторов, имеющих наибольшее среднее значение
факторов, имеющих наименьшее среднее значение

Результатом применения методологии структурного анализа в системе Pilgrim является . модель
сетевая
линейная
иерархическая
несвязанная

Метод обратной функции позволяет найти .
процессы модели, на которые влияет изучаемый процесс
момент модельного времени, соответствующий заданному состоянию модели
значение входных параметров модели по известным выходным
очередную реализацию случайной величины с заданным законом распределения

Узлы pay, rentdownPilgrim-модели .
не запоминают точки возврата отдельных транзактов на верхний слой
нельзя использовать для реализации иерархических моделей
применяются для построения моделей однотипных процессов
не допускают перемещений транзактов на другие уровни модели

Узел parentPilgrim-модели .
используется для повышения быстродействия программы
осуществляет вставку в модель узлов, указанных в его параметрах
не выполняет никаких действий и при генерации программного кода, просто заменяется своей декомпозицией
применяется для управления прохождением транзактов по графу модели

Наименьшее среднее время ожидания в очереди достигается, когда законом распределения времени обслуживания является . закон распределения
регулярный
равномерный
нормальный
экспоненциальный

Формула Хинчина-Полачека позволяет найти
интенсивность выходящего потока
среднее число занятых каналов обслуживания
среднюю длину очереди заявок
приоритетность обслуживания заявок

Имитационное моделирование стохастических систем применяется, если .
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
отсутствует аналитическая модель системы
имеется достаточно детальное описание исследуемой системы
требуется обеспечить высокую точность результата
требуется сократить время получения конечного результата

Концепция декомпозиции в системе Pilgrim представляет собой
изучение узла графа модели путем разработки и прогонов другой модели
детализацию узла графа модели в виде совокупности других узлов
разбиение множества выходных параметров на иерархические подмножества
разбиение множества входных параметров на иерархические подмножества

Свойство адекватности модели характеризует степень
удобства для исследователя в части задания входных и интерпретации выходных данных
актуальности с точки зрения решения с помощью модели практических задач
соответствия затрат на создание модели ожидаемым
пригодности модели в качестве инструмента проведения исследований

Аппроксимацию данных наблюдения потоков в реальной системе теоретическими распределениями проводят с целью .
построения и использования математической модели исследуемой системы
получения более компактного вида представления данных
устранения погрешностей наблюдения

Оценка вероятности наступления события по результатам моделирования получается на основе
построения гистограммы распределения
применения специальных методов, зависящих от вида события
измеренной с помощью программных счетчиков частоты наступления события
сопоставления результатов моделирования с эталонными

Формула Хинчина-Полачека справедлива для
постоянного времени обслуживания
времени обслуживания с экспоненциальным распределением
регулярного входящего потока
пуассоновского входящего потока

Моделирующие комплексы используются в случаях, когда .
разрабатываемые модели отличает большая сложность
будет проводиться большой объема экспериментов
программную модель на алгоритмическом языке создать нельзя

Пошаговый алгоритм моделирования целесообразно применять, если
моделируются только процессы с дискретным временем
требуется получить наиболее простую программную модель для проведения исследований
строится модель производственных процессов в реальном времени
моделируются только процессы с непрерывным временем

Значение модуля m в алгоритме Лемера должно быть .
четным
не целым
максимально возможным в данном компьютере
допускающим представление одним байтом

Метод статистических испытаний чаще всего применяется, когда .
отсутствуют другие методы решения задачи
требуется получить высокую точность
неизвестны внутренние взаимодействия в исследуемой системе
необходимо сократить общее время моделирования

Математическая модель объекта должна
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
включать описания на алгоритмическом языке
включать описания существенных признаков объекта
включать описания на естественном языке
включать описания в виде математических формул и выражений
выявить и проанализировать последствия явления
включать описания в виде двумерных таблиц

Планировать эксперимент на имитационной модели нужно, чтобы
составить план работы подразделения моделирования
сократить временные и трудовые затраты на проведение экспериментов с моделью
определить необходимые числа и конфигурацию компьютеров
определить бюджет на проведение эксперимента

Для каждого узла модели системы Pilgrim в конструкторе Gem может задаваться
условие перехода транзакта
максимальное число транзактов, проходящих через узел
порядковый номер узла
тип узла
номер плоскости модели, к которой принадлежит узел
текст на языке C+ +
имя узла

Разработанная Pilgrim-модель
Тип ответа: Множественный выбор Статус: Новый
не может переноситься на другой компьютер
может переноситься на другой компьютер в виде описания графа модели
может переноситься на другой компьютер при наличии на нем компилятора языка C++ в виде исходного кода
может переноситься на другой компьютер в виде исполнительного модуля

Недостаток метода обратной функции – это
сложность нахождения аналитического решения уравнения для случайной величины
большой объем вычислений, необходимых для нахождения результата
ограничения на количество получаемых значений
малая точность получаемого результата

Стохастической системой называется система.
представляющая большую сложность для изучения и моделирования
обладающая большим многообразием и сложностью связей между своими элементами
характер поведения которой в некоторый момент времени в будущем с полной определенностью

предсказать нельзя
имеющая большое количество элементов

Событийный алгоритм моделирования целесообразно применять, если
моделируются только процессы с дискретным временем
строится модель производственных процессов в реальном времени
моделируются только процессы с непрерывным временем
требуется максимальная эффективность выполнения программной модели для проведения исследований

Математическое моделирование представляет собой .
процесс установления соответствия реальной системе математической модели
замену физической модели системы на ее абстрактное представление
выбор математической методики, наиболее соответствующей оригиналу по составу входных и выходных параметров

Средний размер очереди в системе массового обслуживания с очередями и с пуассоновским входным потоком зависит от .
вида функции распределения времени обслуживания
коэффициента загрузки обслуживающего прибора
коэффициента вариации времени обслуживания
коэффициента вариации интервала поступления заявок

Узел ag в Pilgrim-модели обеспечивает .
уничтожение транзактов
создание новых транзактов
управление перемещением транзактов по графу модели
сбор статистики по транзактам

Методология структурного анализа Pilgrim-модели есть
замена динамической модели процессов структурно связанным набором функциональных моделей
рассмотрение множества показателей модели на основе выделения их логически связанных подмножеств
проектирование системы путем выделения ее подсистем и их последовательного рассмотрения

Транзакт в модели Pilgrim может .
захватывать ресурсы
возвращать ресурсы
запускать модельные часы
хранить данные в виде параметров
порождать другие транзакты
поглощать другие транзакты

Отнесение признака объекта к существенным определяется
размерами объекта
числом выявленных признаков
типом структуры объекта
целями моделирования
степенью сложности объекта

Узел key в Pilgrim-модели обеспечивает .
создание новых транзактов
уничтожение некоторых из входящих в него транзактов
переустановку значений критических параметров транзактов
блокировку/разблокировку прохождения транзактов по графу модели

Опытом в теории планирования эксперимента называют.
эксперимент, проводимый на материальном объекте
обработанные и обобщенные результаты серии проведенных экспериментов
серию экспериментов, решающих конкретную исследовательскую задачу
отдельную часть эксперимента

Транзакт в модели Pilgrim хранит .
приоритет транзакта
номер породившего его узла
класс транзакта
время жизни транзакта
номера пройденных узлов

К выходным параметрам моделирования в системе Pilgrim относятся .
стоимость моделирования
преобразованный граф модели
среднее время нахождения транзакта в узлах модели

При разработке модели в системе имитационного моделирования Pilgrim моделирующую программу удобно создавать при помощи графического конструктора Gem, который позволяет создать граф модели, настроить общие параметры моделирования и параметры узлов графа, сформировать код модели на языке C++. В дальнейшем этот код используется в проекте, созданном в системе Microsoft Visual Studio. Рассмотрим основные принципы разработки модели с помощью графического конструктора Gem.

При запуске графического конструктора появляется главное окно программы (рис. 9.2). Данное окно содержит главное меню и две панели инструментов, на одной из которых расположены элементы, из которых может состоять граф модели. При этом одна кнопка может соответствовать нескольким типам узлов (конкретный тип узла выбирается в параметрах модели). Например, кнопка queue позволяет задать узлы типа queue, sent и attach, кнопка ag позволяет задать узлы типа ag и term, кнопка delet позволяет задать узлы типа delet и creat, кнопка key позволяет задать узлы типа key, manager и direct, кнопка pay позволяет задать узлы типа pay, rent и down.

Рис. 9.2. Главное окно графического конструктора Gem

Для создания новой модели необходимо выполнить команду меню Файл/Создать или нажать кнопку Новая модель на панели инструментов. После этого будет создана новая плоскость, на которой можно создавать граф модели. Для того чтобы поместить узел модели на плоскости, необходимо перетащить его с панели инструментов на плоскость. После этого с помощью команды Параметры узла контекстного меню блока (или с помощью двойного щелчка мыши на блоке) можно открыть окно по настройке параметров узла. Для задания связей между узлами необходимо использовать кнопку с синим крестом в круге. Эту кнопку необходимо перетащить на узел, из которого выходит связь, а затем щелкнуть мышью на узле, в который эта связь входит. Для удаления элементов графа используется кнопка с красным крестом. Ее нужно перетащить на объект, который необходимо удалить.

Для задания общих параметров моделирования используется кнопка ModBeg на панели инструментов, при нажатии которой открывается окно с параметрами (рис. 9.3). Здесь задаются название модели (поле Название), время моделирования в единицах модельного времени (поле Время), номер узла типа queue, динамика задержек в которой будет отображаться при моделировании (поле Задержка), номер узла типа term, динамика входного потока в который будет отображаться при моделировании (поле Поток), задается число знаков после запятой для получаемых результатов (поле Точность) и указываются команды C++, которые выполняются на начальном этапе работы модели (поле Начальный C++ текст).

Рис. 9.3. Окно задания общих параметров работы модели

С помощью кнопки ModEnd вызывается окно, в котором можно задать имя файла, в который будут выводиться результаты моделирования, и указать параметры вывода.

С помощью кнопки Переменные можно определить пользовательские переменные, которые будут использоваться при моделировании, и указать их тип и начальное значение.

Пример графа модели, созданного в графическом конструкторе Gem, показан на рис. 9.4.

Рис. 9.4. Пример графа модели СМО, созданного в графическом конструкторе Gem

После создания графа модели можно проверить его корректность с помощью команды меню Выполнить/Проверка корректности графа и сгенерировать C++ файл с помощью кнопки Выполнить/Генериро- вать C++ файл. Данный C++ файл можно использовать в проекте Visual C++.

Сформированную модель можно сохранить с помощью команды меню Файл/Сохранить в виде pgf файла для дальнейшего использования.

Читайте также: