Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет ..., печатный экземпляр отправим ...
Опубликовать статью

Молодой учёный

Имитационное моделирование процесса передачи данных

Информационные технологии
13.02.2019
571
Поделиться
Аннотация
В статье решена задача имитационного модулирования средствами AnyLogic.
Библиографическое описание
Винокуров, А. Ф. Имитационное моделирование процесса передачи данных / А. Ф. Винокуров. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 7 (245). — С. 98-100. — URL: https://moluch.ru/archive/245/56528/.


В статье решена задача имитационного модулирования средствами AnyLogic.

Ключевые слова: имитационная модель, моделирование, IT, компьютерное модулирование.

Постановка задачи:

Двухпроцессорный вычислительный комплекс (ВК) обслуживает три автоматизированных рабочих места (АРМ). Первое АРМ имеет абсолютный приоритет по отношению к остальным, а второе — более высокий приоритет по отношению к третьему АРМ. От первого АРМ поступают запросы на обслуживание, интервалы между которыми распределены равномерно [t1,t2] с. Интервалы времени поступления запросов от второго и третьего АРМ распределены по экспоненциальному закону с параметрами t3 и t4 соответственно. На обслуживание одного запроса 1-й категории любой процессор затрачивает время, экспоненциально распределенное с параметром t5 с, 2-й категории — t6 с, 3-й категории — t7 c. В оперативной памяти ВК организован накопитель емкостью L запросов.

Каждый процессор имеет конечную надежность. Длительность интервалов между отказами распределена по экспоненциальному закону с параметром t8 с. Длительность восстановления распределена по нормальному закону с параметрами t9 c и t10 c. При отказе любого процессора обслуживаемые и прерванные запросы теряются.

Исходные данные:

L — ёмкость накопителя = 5 запросов

t1 — средний интервал времени поступления запросов от АРМ1 = 32

t2 — среднеквадратическое отклонение интервала времени поступления запросов от АРМ1 = 5

t3 — средний интервал времени поступления запросов от АРМ2 = 25

t4 — средний интервал времени поступления запросов от АРМЗ = 42

t5 — среднее время обработки запросов от АРМ1 = 11

t6 — среднее время обработки запросов от АРМ2 = 7

t7 — среднее время обработки запросов от АРМЗ = 9

t8 — средний интервал времени возникновения отказов = 8000

t9 — среднее время восстановления = 18

t10 — среднеквадратическое отклонение времени восстановления = 2

Koef — коэффициент изменения t9 и t10 = 1

Созданию системы, действующей в реальном мире, предшествует моделирование — создание и анализ системы–заместителя, которая повторяет основные характеристики исходной, но позволяет снизить расходы (времени или денег) требуемые для проведения экспериментов [1].

По Ляпунову, математическое моделирование — это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель), находящаяся в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом, способная замещать его в определённых отношениях и дающая при её исследовании, в конечном счёте, информацию о самом моделируемом объекте [3].

Среди математических моделей, позволяющих адекватно описать и проводить анализ широкого класса систем, следует выделить имитационные модели.

В данной статье используется среда моделирования AnyLogic. AnyLogic — программное обеспечение для имитационного моделирования, разработанное российской компанией The AnyLogic. Инструмент обладает современным графическим интерфейсом и позволяет использовать язык Java для разработки моделей [2].

Построение модели

Рис. 1. Исследуемая модель

Проведём следующие исследования модели:

1. В течение 2 ч функционирования двухпроцессорного вычислительного комплекса исследуем зависимость вероятности потерь запросов от:

— емкости накопителя,

— интервалов времени выхода из строя,

— времени восстановления процессоров.

Для исследования нам понадобятся следующие переменные.

Рис. 2. Переменные

Таблица 1

Анализ работы системы в зависимости от ёмкости памяти

Ёмкость накопителя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Вероятность потери запроса

23,3

18,4

8,4

8,3

6

6,1

3

2,8

1,1

1

Таблица 2

Анализ работы системы в зависимости от времени работы процессора

Время работы процессора до отказа

600

650

700

750

800

850

900

950

1000

1050

Вероятность потери запроса

8,3

6,9

6,8

6,5

5,7

4,3

4,1

4

4

3,9

Таблица 3

Анализ работы системы в зависимости от времени восстановления процессора

Мат ожидание (время восстановления)

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

Вероятность потери запроса

5,3

5,4

5,6

5,3

6,2

5,9

6,3

6

6,3

6,2

Анализ результатов

Рис. 3. Визуализация анализа работы системы в зависимости от времени восстановления процессора

В ходе выполнения этой работы были получены основные навыки решения задач по автоматизации технологических процессов в среде имитационного моделирования AnyLogic, что включает в себя проведение научно — исследовательской и проектно-конструкторской работы в области исследования и разработки сложных систем; способность ставить и проводить имитационные эксперименты с моделями процессов функционирования систем на современных ЭВМ для оценки вероятностно — временных характеристик систем. В результате выполнения работы получены результаты о работе сервера с учетом различной интенсивности генерации запросов.

Литература:

  1. Николенко С. Д. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей: — Питер СПб.: ВАС, 2018. — 480 с.
  2. Бэзнис Б. В. Java для начинающих. Объектно-ориентированный подход в построение интерфейса Web-приложений. — СПб.: ВАС, 2018. — 680 с.
  3. Рашид Т. Г. Создаём нейронную сеть. — Вильямс, 2017. — 272 с
Можно быстро и просто опубликовать свою научную статью в журнале «Молодой Ученый». Сразу предоставляем препринт и справку о публикации.
Опубликовать статью
Ключевые слова
имитационная модель
моделирование
IT
компьютерное модулирование
Молодой учёный №7 (245) февраль 2019 г.
Скачать часть журнала с этой статьей(стр. 98-100):
Часть 2 (стр. 87-177)
Расположение в файле:
стр. 87стр. 98-100стр. 177

Молодой учёный