CC BY
107
О.А. Змеев, А. В. Приступа
РАЗРАБОТКА ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
Рассмотрены существующие средства разработки имитационных моделей. Предложен подход к построению объектно-ориентированного программного комплекса имитационного моделирования систем массового обслуживания. В качестве основного требования, предъявляемого к разрабатываемому комплексу, рассматривается обеспечение наибольшей гибкости при моделировании.
На сегодняшний день существует множество систем, специализирующихся на построении моделей только одного типа (производственных, экономических, систем управления запасами и т.п.). При этом разработчик модели зачастую может управлять только параметрами модели, но не ее поведением.
С другой стороны, существуют языки имитационного моделирования, которые обеспечивают наибольшую гибкость моделирования, однако процесс разработки моделей занимает длительное время, и эти модели труднее модифицировать и использовать.
И, наконец, существуют универсальные среды (Arena, AutoMod, AweSim, Extend, ProModel, Simplex3, Taylor ED), позволяющие разрабатывать различные модели, предоставляющие средства для написания кода в процессе разработки моделей, однако их стоимость составляет тысячи долларов [2].
В этой связи разработка системы имитационного моделирования на основе новых технологий программирования представляется авторам довольно актуальной задачей, тем более что многие особенности в реализации систем имитационного моделирования СМО позволяют достаточно успешно применять для их разработки методы объектно-ориентированного анализа и проектирования [1]. Основным требованием, предъявляемым к такой системе, будем считать предоставление пользователю наибольшей гибкости при разработке моделей.
СТРУКТУРА МОДЕЛИ
Рассмотрим, что представляет собой написание кода в процессе разработки модели и как оно может повысить гибкость системы имитационного моделирования.
Первой и наиболее простой составляющей можно считать возможность задавать и изменять глобальные переменные (например, время моделирования) и параметры объектов (например, параметры закона распределения, максимальная длина очереди и т.д.) перед запуском модели. Следующей составляющей будем считать возможность использования математических функций и выражений. И, наконец, третьей, и самой главной (в смысле гибкости), составляющей является возможность изменять значения переменных в момент изменения состояния имитационной модели [3].
При этом первые две возможности реализованы во всех системах, а вот третьей - создавать определяемые пользователем переменные и управлять изменением их значений в определенных состояниях модели - так не хватает во многих средах имитационного моделирования. В этой связи целесообразно рассмотреть следующий подход к разработке имитационных моделей.
Модель состоит из нескольких компонентов. Каждый из компонентов может использоваться либо повторно (т.е. берется уже существующий компонент, разработчик изменяет необходимые параметры и включает
его в модель), либо может быть разработан с нуля. В обоих случаях необходимо приложение, позволяющее работать с этими компонентами. В качестве примера на рис.1 приведено графическое представление компонента и основных его элементов.
Рис. 1. Вид модельного компонента
Каждый компонент может включать в себя константы, переменные и порты. Константы и переменные могут принимать значения различных типов, основные из которых - целочисленный (Integer), вещественный (Double) и логический (Boolean). У переменных есть еще один дополнительный тип - времени (Time), который используется для расчета времени наступления следующего события. Значения констант не меняются в процессе выполнения имитационной модели. Значения переменных изменяются при наступлении событий по законам, определяемым разработчиком модели. Для удобства редактирования свойств элементов, входящих в компонент, желательно реализовать дерево и инспектор элементов (рис. 2 и 3) подобно тому, как это сделано в современных средах разработки (Delphi, Visual C++, Visual Basic и т.п.).
Дерево элементов
- Components ample Б Ports In1 Outl
- Variables Var1 Var2
- Constants Constl
Рис. 2. Дерево элементов
Рассмотрим свойства переменных:
- BehaviorType - способ изменения переменной (непрерывно/дискретно);
- DataType - тип переменной (Integer/Double/Boolean/Time);
- Name - имя переменной;
- Value - начальное значение переменной.
тельными свойствами Distribution и Parameters, которые позволяют задать для нее закон распределения с требуемыми параметрами. В этом случае каждое обращение к этой переменной будет вызывать запуск соответствующей процедуры, генерирующей случайные числа в соответствии с заданным законом.
Рис. 3. Инспектор элементов
Рассмотрим свойства переменных:
- BehaviorType - способ изменения переменной (непрерывно/дискретно);
DataType - тип переменной (Integer/Double/Boolean/Time);
- Name - имя переменной;
- Value - начальное значение переменной.
Свойства констант:
- DataType - тип константы (Integer/Double/Boolean/Time);
- Name - имя константы;
- Value - значение константы.
Свойства портов: - Name - имя порта.
СОБЫТИЯ
Основой имитационного моделирования являются события - нечто, происходящее в системе, изменяющее ее состояние. В общем случае событие можно записать в следующей форме: On <Условие> do <Тело>, но все же целесообразней различать события двух видов [5]:
1) событие типа DoOnce, выполняющееся в тот момент, когда условие становится истинным;
2) событие типа DoAlways, выполняющееся всегда, когда условие истинно.
Для получения списка событий необходимо выбрать вкладку «События» в инспекторе элементов. Каждое событие имеет свое название, события можно добавлять, редактировать и удалять.
Для создания и редактирования событий необходима отдельная форма, позволяющая выбирать тип события (DoOnce или DoAlways), записывать комплексные условия, истинность которых влечет собой наступление события, и тело события в виде последовательности операторов, записанных на внутреннем языке системы.
Заметим, что в теле события можно также использовать случайные переменные. Например, допустима конструкция Var2:=Var2+R, при этом переменная R, в отличие от переменной состояния, обладает дополни-
Рис. 4. Редактор событий ПРИМЕР 1.
СОБЫТИЯ В ПРОСТЕЙШЕЙ МОДЕЛИ СМО
Для начала определим необходимые переменные.
Переменные состояния:
- TArrive (Time) - время прибытия заявки;
- TService (Time) - время окончания обслуживания заявки;
- EntitiesInServer (Integer) - число заявок в устройстве обслуживания;
- EntitiesInQueue (Integer) - число заявок в очереди.
Случайные переменные:
- ArriveTime (Double) - интервал между заявками;
- ServiceTime (Double) - время обслуживания.
Теперь запишем события.
Событие 1. Поступление заявки;
On (T >= TArrive) Do Always
EntitiesInQueue: = EntitiesInQueue + 1;
TArrive: = T + ArriveTime;
Событие 2. Начало обслуживания:
On (EntitiesInServer = 0) and
(EntitiesInQueue > 0)
Do Always
EntitiesInQueue: = EntitiesInQueue - 1;
EntitiesInServer: = EntitiesInServer
+ 1;
TService: = T + ServiceTime;
Событие 3. Окончание обслуживания:
On (T >= TService) and
(EntitiesInServer = 1) Do Al-
ways
EntitiesInServer: = 0;
Можно заметить, что переменная T ни в одном из событий не изменяется. Но вспомним, что переменные TArrive и TService имеют тип Time. Это означает, что T после выполнения всех событий (или невыполнения, если условие окажется ложным) будет всегда принимать меньшее из этих значений (метод модельных событий).
ПРИМЕР 2.
МОДЕЛЬ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ
Для начала определим необходимые константы и переменные.
Константы:
- N - верхний предел количества клиентов в компании.
Переменные состояния:
- TArrive (Time) - время прибытия нового клиента;
- TInsuranceEvent (Time) - время наступления страхового случая;
- TLeave (Time) - время выхода клиента из компании;
- K (Integer) - количество клиентов в компании;
- S (Double) - капитал компании.
Случайные переменные:
- AT (Double) - чистая интенсивность процесса прибытия клиентов;
- IET (Double) - чистая интенсивность наступления страховых случаев;
- LT (Double) - чистая интенсивность выхода клиентов из компании;
- SPlus (Double) - размер «скачка вверх» капитала;
- SMinus (Double)- размер «скачка вниз» капитала.
Теперь запишем события.
Событие 1. Прибытие нового клиента.
On (T >= TArrive) Do Always
K: = K + 1;
S: = S + SPlus;
TArrive: = T + F (AT, N, K);
Событие 2. Наступление страхового случая.
On (T >= TInsuranceEvent) and (S > 0) Do Always
S: = S - SMinus;
TInsuranceEvent: = T + F (IET, K);
Событие 3. Выход клиента из компании.
On (T >= TLeave) Do Always
K: = K - 1;
TLeave: = T + F (LT, K);
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Объектно-ориентированная технология позволяет строить довольно гибкие системы. Это касается и построения систем имитационного моделирования. В данной статье изложен возможный подход к построению объектно-ориентированного комплекса имитационного моделирования систем массового обслуживания.
ЛИТЕРАТУРА
1. Змеев О.А., Лезарев А.В. Шаблон объектного проектирования для реализации функциональности процесса моделирования в имитационных моделях систем массового обслуживания // Вестник Томского гос. ун-та. 2002. № 275. С. 108-111.
2. Змеев О.А., Приступа А.В. Классификация коммерческих систем имитационного моделирования // Материалы Всерос. научно-практич. конф. «Наука и практика: диалоги нового века». Ч. 3. Информационные технологии и математическое моделирование (14 ноября 2003 г., г. Анжеро-Судженск). Томск: Твердыня, 2003. С. 93-95.
3. Лоу А.М., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер, 2004. 848 с.
4. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. СПб.: Корона принт, 2004. 384 с.
5. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. М.: Франтэра, 2003. 550 с.
Статья представлена кафедрой прикладной информатики факультета информатики Томского государственного университета, поступила в научную редакцию «Информатика» 21 мая 2004 г.
