CC BY
15
Студенты, обучающиеся в научно-образовательном обучающегося и развить в специалисте нового по-
центре, генерируют оригинальные и новые про- коления индивидуальную «предназначенность» в
дукты, модели и изделия. своей профессиональной деятельности или в «...со-
Студенты при поступлении в высшее учебное за- здание новых продуктов с помощью новых знаний,
ведение имеют различную готовность проявлять новой организации труда, новых методов управле-
свои способности и возможности в различных сфе- ния».
рах профессиональной деятельности. Специалисты Опираясь на данные работы научно-образова-
объясняют такое поведение индивидуальной «пред- тельного центра необходимо отметить повышение
назначенностью» человека, которая не всегда свя- качества работ обучающегося, проявление самооб-
зана с личностью, а с возникновением творчества. разования и саморазвития специалиста нового по-
Ориентируя формирование человека на «потребности коления. Такие результаты показывают то, что в
общества», на «потребности современного произ- современное образовательное пространство необ-
водства», «на потребности современной науки», ходимо внедрять научно-образовательные центры,
забывая о «свободном личностном развитии», о которые помогут повысить качество образования в
творческом начале [2,3] . Таким образом, задача целом. преподавателя и состоит в том, чтобы поддержать
ЛИТЕРАТУРА
1. Корчак Я. Педагогическое наследие. М.: 1990. 267 с.
2. Мещеряков, А. С. Развитие профессионально-творческого потенциала студентов в условиях творческой образовательной среды ВУЗа / А. С. Мещеряков, А. А. Зюзина, О. В. Мещерякова, А. С. Нестеров // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Гуманитарные науки. - 2015. - № 2 (34). -С. 127-136.
3. Букин В. П. Образование как фактор реализации жизненной стратегии студенческой молодежи: региональный аспект / В. П. Букин, М. В. Бойцова // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Гуманитарные науки. - 2007. - № 4. - С. 24-32.
4. Гришко, А. К. Анализ применения методов и положений теории статистических решений и теории векторного синтеза для задач структурно-параметрической оптимизации / А. К. Гришко // Надежность и качество сложных систем. - 2016. - № 4 (16). - С. 26-34. Б01: 10.21685/2307-4205-2016-4-4.
5. Гришко, А. К. Система подготовки инженерных кадров в области аэрокосмического приборостроения / А. К. Гришко, М. В. Бойцова // УНИВЕРСИТЕТСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ (МКУО-2015): сб. XX Междунар. науч.-метод. конф. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - С. 157-160.
6. Баландин, П. С. Экономико-правовые аспекты социальной политики государства в переходный период / П. С. Баландин, М. В. Бойцова, А. К. Гришко // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2007. - Т. 1. - С. 82-83.
7. Гришко, А. К. Динамическая оптимизация управления структурными элементами сложных систем / А. К. Гришко, Н. К. Юрков, Т. В. Жашкова // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. -2015. - № 4 (26). - С 134-141.
8. Бойцова, М. В. Профилактика против «темных сторон» / М. В. Бойцова, Н. А. Зоткина // Аккредитация в образовании. - 2009. - № 4 (31). - С. 72-74.
9. Гришко, А. К. Анализ надежности сложной системы на основе динамики вероятности отказов подсистем и девиации параметров / А. К. Гришко // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс.
- 2016. - № 6 (34). - С. 116-121.
10. Гришко, А. К. Алгоритм поддержки принятия решений в многокритериальных задачах оптимального выбора / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. -№ 1 (17). - С. 242-248.
11. Гришко, А. К. Анализ надежности структурных элементов сложной системы с учетом интенсивности отказов и параметрической девиации / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 3 (19). - С. 130-137.
12. Бойцова, М. В. Анализ деятельности социальных и общественных структур университета как системы и методика ее оптимизации с учетом действующей нормативно-правовой базы и специфики организации учебного процесса (на примере профсоюзной организации студентов ПГУ) / М. В. Бойцова, А. К. Гришко, В. Н. Морозова // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2009. - Т. 2. - С. 348-350.
13. Ершова, Л. В. Совершенствование образовательного процесса с помощью организации обучения по индивидуально-групповой форме / Л. В. Ершова, А. К. Гришко, М. В. Бойцова // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2007. - Т. 1. - С. 82-83.
14. Гришко, А.К. Определение показателей надежности структурных элементов сложной системы с учетом отказов и изменения параметров / А.К. Гришко // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль.
- 2016. - № 2 (16). - С. 51-57.
15. Бойцова, М. В. Здоровьесберегающие технологии в образовательном учреждении / М. В. Бойцова, А. К. Гришко // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2007. - Т. 1. - С. 72-73.
УДК 519.71:519.8 Гришко А.К.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫМИ КОМПОНЕНТАМИ ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
В статье проводится описание и анализ информационных компонент дискретно-событийной имитационной модели и предлагается их логическая организация для последующей процедуры программирования.
Ключевые слова:
дискретно-событийная модель, информационные компоненты, логическая организация.
использует механизм продвижения времени от со-
Хотя моделирование применяется к самым раз- бытия к событию и написана на универсальном нообразным реальным системам, все дискретно - языке, содержит следующие компоненты [5-8]: событийные имитационные модели включают ряд об- * состояние системы - совокупность переменных
щих компонентов [1-4]. Логическая организация состояния, необходимых для описания системы в этих компонентов позволяет обеспечивать програм- определенный момент времени;
мирование, отладку и последующее изменение про- *часы модельного времени - переменная, ука-
граммы имитационной модели. В частности, дис- зывающая текущее значение модельного времени; кретно - событийная имитационная модель, которая * список событий - список, содержащий время
возникновения каждого последующего типа событий;
* статистические счетчики - переменные, предназначенные для хранения статистической информации о характеристике системы;
* программа инициализации - программа, устанавливающая в исходное состояние имитационную модель в момент времени, равный 0;
* синхронизирующая программа - подпрограмма, которая отыскивает следующее событие в списке событий и затем переводит часы модельного времени на время возникновения этого события;
*программа обработки событий - подпрограмма, обновляющая состояние системы, когда происходит событие определенного типа (для каждого типа событий существует отдельная программа обработки событий);
*библиотечные программы - набор подпрограмм, применяемых для генерации случайных наблюдений из распределений вероятностей, которые были определены как часть имитационной модели;
*генератор отчетов - подпрограмма, которая считывает оценки (со статических счетчиков) критериев оценки работы и выдает отчет по окончании моделирования;
*основная программа - подпрограмма, которая вызывает синхронизирующую программу, для того чтобы определить следующее событие, а затем передает управление соответствующей событийной программе с целью обеспечения заданного обновления состояния системы. Основная программа может также контролировать необходимость прекращения моделирования и вызывать генератор отчетов по его окончании [9-12].
Логические отношения (поток управления) между данными компонентами показаны на рис. 1. Моделирование начинается в момент времени, равный 0. При этом основная программа вызывает программу инициализации, которая устанавливает часы модельного времени в 0, затем задает исходное состояние системы, устанавливает в исходное состояние статические счетчики и инициализирует список событий. После возвращения управления основной программе она вызывает синхронизирующую программу, чтобы определить тип ближайшего события. Если следующим должно произойти событие типа 1, часы имитационного времени переводятся на время возникновения события типа 1, и управление возвращается основной программе.
Рисунок 1 - Поток управления в механизме продвижения времени от события к событию
Основная программа активизирует программу обработки событий 1, при этом происходит три типа действий: первое - обновляется состояние системы в соответствии с произошедшем событием типа 1; второе - собирается информация о критериях оценки работы системы путем обновления статистических счетчиков; третье - генерируется время возникновения будущих событий и информация о нем добавляется в список событий [13-15] .
Часто при определении времени будущих событий возникает необходимость сгенерировать случайные наблюдения из распределения вероятностей; такое наблюдение будем называть случайной величиной. После полного завершения обработки в программе обработки событий 1Г или в основной программе
выполняется проверка с целью определить (относительно некоторого условия останова), следует ли прервать моделирование. И если моделирование должно быть завершено, из основной программы вызывается генератор отчета, для того чтобы считать оценки (со статических счетчиков) необходимых критериев работы и создать отчет. Если время прекращения моделирования еще не настало, управление снова предается основной программе, и цикл «основная программа - синхронизирующая программа - основная программа - программа обработки событий - проверка условия прекращения имитации» повторяется до тех пор, пока условие останова не будет выполнено [16-18].
Для более полного и четкого представления системы необходимо сделать некоторые замечания и
уточнения о ее состоянии. Как известно из многочисленных источников, система - это четко определенная совокупность объектов. Объекты характеризуются с помощью значений, именуемых атрибутами. В дискретно - событийной имитационной модели эти атрибуты являются частью состояния системы. Объекты с каким-либо общим свойством часто объединяются в списки (в файлы, либо наборы). Для каждого объекта существует запись в списке, состоящем из атрибутов объектов. Порядок размещения объектов в списке определяется некоторым правилом.
Организация и функционирование дискретно-событийной моделирующей программы, в которой применяется механизм продвижения времени от события к событию, довольно типичны, если эта программа написана на универсальном языке. Такой подход к
имитационному моделированию называется планиро-ванием событий, поскольку время будущих событий явно указано в модели и запланировано в модельном будущем.
Существует альтернативный подход к имитационному моделированию, именуемый процессным подходом. При этом моделирование рассматривается с точки зрения отдельных объектов, участвующих в нем, и разработанный код описывает «опыт» отдельного «типичного» объекта по мере его «перемещения» по системе. Для разработки такого рода имитационных моделей требуется специальное программное обеспечение имитационного моделирования. Даже при использовании процессного подхода моделирование фактически выполняется вне нашего поля зрения - как часть представленной выше логики планирования событий.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гришко, А. К. Анализ применения методов и положений теории статистических решений и теории векторного синтеза для задач структурно-параметрической оптимизации / А. К. Гришко // Надежность и качество сложных систем. - 2016. - № 4 (16). - С. 26-34. DOI: 10.21685/2307-4205-2016-4-4.
2. Гришко, А. К. Анализ надежности сложной системы на основе динамики вероятности отказов подсистем и девиации параметров / А. К. Гришко // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс.
- 2016. - № 6 (34). - С. 116-121.
3. Гришко, А. К. Алгоритм поддержки принятия решений в многокритериальных задачах оптимального выбора / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. -№ 1 (17). - С. 242-248.
4. Andreev P., Yakimov A., Yurkov N., Kochegarov I., Grishko A. Methods of Calculating the Strength of Electric Component of Electromagnetic Field in Difficult Conditions. 2016 12th International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering (APEDE). Saratov, Russia, September 22-23, 2016, Vol. 1. P. 1-7. DOI: 10.1109/APEDE.2016.7878895.
5. Гришко, А. К. Алгоритм оптимального управления в сложных технических системах с учетом ограничений / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2017.
- № 1 (21). - C. 118 - 124.
6. Гришко, А. К. Анизотропная модель системы измерения и анализа температурных полей радиоэлектронных модулей / А. К. Гришко, Н. В. Горячев, И.И. Кочегаров // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 1. - С. 82-88.
7. Гришко А. К. Математическое моделирование системы обеспечения тепловых режимов конструктивно-функциональных модулей радиоэлектронных комплексов / А. К. Гришко, Н. В. Горячев, Н. К. Юрков // Проектирование и технология электронных средств. - 2015. - № 3. - С. 27-31.
8. Гришко, А. К. Определение показателей надежности структурных элементов сложной системы с учетом отказов и изменения параметров / А. К. Гришко // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль.
- 2016. - № 2 (16). - С. 51-57.
9. Гришко, А.К. Оптимальное управление параметрами системы радиоэлектронных средств на основе анализа динамики состояний в условиях конфликта / А. К. Гришко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2016. - № 2 (38). - С. 102-111. DOI: 10.21685/2072-30592016-2-9.
10. Гришко, А. К. Оптимальное управление частотным ресурсом радиотехнических систем на основе вероятностного анализа динамики информационного конфликта / А. К. Гришко // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2016. - № 57. - С. 21-28. DOI: 10.21667/19954565-2016-57-3-21-28.
11. Гришко, А. К. Анализ надежности структурных элементов сложной системы с учетом интенсивности отказов и параметрической девиации / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 3 (19). - C. 130-137.
12. Гришко, А. К. Управление электромагнитной устойчивостью радиоэлектронных систем на основе вероятностного анализа динамики информационного конфликта / А. К. Гришко, А. С. Жумабаева, Н. К. Юрков // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 4 (18). - С. 66-75.
13. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Brostilov S., Yurkov N. Management of Structural Components Complex Electronic Systems on the Basis of Adaptive Model. 2016 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications, and Computer Science (TCSET). Lviv-Slavsko, Ukraine, February 23-26, 2016. pp. 214-218. DOI: 10.1109/TCSET.2016.7452017.
14. Grishko A., Goryachev N., Yurkov N. Adaptive Control of Functional Elements of Complex Radio Electronic Systems. International Journal of Applied Engineering Research. Volume 10, Number 23 (2015), pp. 43842-43845.
15. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Yurkov N. Dynamic Analysis and Optimization of Parameter Control in Radio Systems in Conditions of Interference. 2016 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Moscow, Russia, May 12-14, 2016. pp. 1-4. DOI: 10.1109/SIBCON.2016.7491674.
16. Grishko A.; Goryachev N., Kochegarov I.; Kalaev M. Mathematical models of the system of measurement and analysis of temperature parameters of radio electronic modules. 2016 13th International Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE). Novosibirsk, Russia, October 03-06, 2016, Vol. 02, pp. 112-115, DOI: 10.1109/APEIE.2016.7806424.
17. Grishko A. Parameter control of radio-electronic systems based of analysis of information conflict. 2016 13th International Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE). Novosibirsk, Russia, October 03-06, 2016, Vol. 02, pp. 107-111. DOI: 10.110 9/APEIE.2016.7806423.
18. Rybakov I. M., Goryachev N. V., Kochegarov I. I., Grishko A. K., Brostilov S. A. and Yurkov N. K. Application of the Model of the Printed Circuit Board with Regard to the Topology of External Conductive Layers for Calculation of the Thermal Conditions of the Printed Circuit Board. Journal of Physics: Conference Series, Volume 803, Number 1, 2016, pp. 1-6. DOI:10.1088/1742-6596/803/1/012130.
