(5 оценок, среднее: 4,80 из 5)
Загрузка...
Учебная работа. Курсовая работа: Моделювання процесу надходження до ЕОМ повідомлень
У даній роботі розглядається моделювання неперервно-стохастичних моделей на ЕОМ.
Бота викладена на 25 сторінках друкованого тексту, містить: 4 додатки, 5 рисунків та перечень використаної літератури з 3 найменувань.
Бота виконана українською мовою.
Инструкция
В данной работе рассматривается моделирование непрерывно-стохастической моделей на ЭВМ (Электронная вычислительная машина — комплекс технических средств, предназначенных для автоматической обработки информации в процессе решения вычислительных и информационных задач).
Работа изложена на 25 страничках печатного текста, содержит: 4 приложения, 5 рисунков и перечень использованной литературы из 3 наименований.
Работа выполнена на украинском языке.
Annotation
In the given work modelling continuous — stochastic models on the ECM is considered
Work is stated on 25 pages of the printed text, contains: 4 appendices, 5 figures and the list of the used literature from 3 names.
Work is executed on Ukrain
Зміст
Вступ……………………………………………………………………………………………………………..3
1 Змістовний опис процесу надходження повідомлень до ЕОМ……………………5
2 Складання концептуальної моделі процесу надходження повідомлень…….. 7
3 Формальний опис процесу надходження повідомлень до ЕОМ………………….9
4 Опис імітаційної моделі процесу надходження повідомлень……………………13
5 Програмування імітаційної моделі, яка працює в системі управління технологічним процесом……………………………………………………………………………. 15
6 Випробування імітаційної моделі……………………………………………………… 16
7 Результати імітаційного моделювання………………………………………………. 17
Висновки………………………………………………………………………………………………… 18
Перечень використаної літератури……………………………………………………………… 20
Додаток А – текст програми………………………………………………………………………. 21
Додаток Б – Текст програми……………………………………………………………………….. 22
Додаток В – результати роботи програми……………………………………………………. 23
Додаток Г – результати роботи програми……………………………………………………. 24
Вступ
Темою данної курсової роботи є моделювання процесу надходження до ЕОМ повідомлень від датчиків та вимірювальних пристроїв. Це обумовлено тим, що постійне впровадження системи збирання та обробки інформації вимагає збільшення кількості датчиків, використання пристроїв для проміжного зберігання повідомлень і т.д.
Існує неувязка, що ЕОМ, працюючи в системі управління технологічним процесом, приймає данні з різних зовнішніх пристроїв. Ці дані необхідно обробити, але при цьому знайти оптимальний спосіб їх обробки. Тому що, якщо дані будуть надто швидко надходити , то ЕОМ не встигне їх всіх обробити і частина інформації буде втрачена, що погано, а якщо надто повільно, то тоді буде спостерігатися обычной, що теж погано. І в першому і в другому випадках технологічний процес буде зірвано. І тому для перевірки роботи надходження і обробки повідомлень, нам необхідно змоделювати цей процес на ЕОМ та знайти вісоток повідомлень, що були оброблені, що були втрачені, відсоток часу, який ЕОМ обробляла повідомлення. Все це можно перевірити на реальній моделі,тобто емпірично, але це буде недешево коштувати, а нам важливо знайти такі параметри системи, щоб вона була найбільш ефективною, а також зменшити собівартість та покращити якість системи.
Ціллю курсової роботи є виконання моделювання та отримання черт роботи обчислювальної машини, що пряцює в системі управління технологічним процесом, до якої через 5±2 с надходить інформація від датчиків та вимірювальних пристроїв (440 повідомлень). До обробки на ЕОМ повідомлення накопичуються в буферній пам’яті ємністю 1 повідомлення. Час обробки повідомлення на ЕОМ складає 7±3 с. Динаміка технологічноого процесу має такий вигляд, що оброблятися будуть ті повідомлення, які чекають в буфері пам’яті не більше ніж 13 с, а всі інші вважаються втраченими.
Для досягнення поставленої цілі необхідно вирішити наступні задачі:
— виконати змістовний опис заданої системи обробки інформації;
— скласти концептуальну модель процесу надходження повідомлень;
— побудувати схему функціювання заданної настоящего процесу надходження та обробки повідомлень на ЕОМ;
— зробити математичний опис функціювання ЕОМ;
— виконати опис імітаційної моделі ЕОМ;
— зробити програмування імітаційної моделі ЕОМ;
— провести випробування імітаційної моделі ЕОМ;
— отримати резутьтати досліджень і зробити висновки щодо доцільності використання розробленої моделі.
1 Змістовний опис заданої системи обробки інформації
Імітаційне моделювання – моделювання, де система замінюється на її імітатор, і з ним проводяться досліди з метою отримання інформації про систему. Математичне моделювання полягає в заміні системи її математичною моделлю і проведенні експериментів з нею, а не з самою системою.В базу імітаційного моделювання покладена методологія системного аналізу, томудля рішення нашої задачі використаємо імітаційне моделювання.
До системи обробки інформації, що представлена ЕОМ, надходять дані від датчиків та вимірювальних пристроїв. Цей процес нам потрібно змоделювати. Моделювання буде виконано спрощено тому, що використані будуть тільки задані основні свойства, такі, як швидкість надходження повідомлень від датчиків, ємність черги, час обробки повідомлення процесором. І знехтуємо всіма іншими параметрами, що можуть вплинути на задану систему. До таковых параметрів можна віднести перешкоди на лінії, коллізія, затримки при передачі та багато інших.
З постановки задачі, що визначена у вступі, маємо наступні границі та обмеження:
— границі моделювання обмежені кількістю повідомлень(450 повідомлень);
— повідомлення надходить через кожні 5±2 секунд;
— для обробки повідомлення ЕОМ потрібно7±3 секунд;
— якщо ЕОМ не обробила повідомлення протягом 13 секунд, то воно втрачається;
Для того щоб мати змогу швидко порівняти варіанти нашої системи, що працює в системі управління технологічним процесом, нам необхідно виконати моделювання із можливістю швидко змінювати основні параметри.
2 Складання концептуальної моделі ЕОМ, яка працює в системі управління технологічним процесом
Як видно з опису системи, вона складається із двох основних елементів: датчиків та ЕОМ. Від датчиків до ЕОМ надходять повідомлення для обробки через деякий випадковий проміжок часу. Даний процес надходження повідомлень є дуже похожим на процес в СМО, тому в якості концептуальної моделі можна використати саме СМО. Система масового обслуговування – це будь-яка система, призначена для обслуговування повідомлень, що надходять у випадкові моменти часу. В нашому випадку датчики та вимірювальні пристрої надсилають дані з деякиою випадковою інтенсивністю до системи обробки (набросок 1).
Набросок 1
– Схема функціонування системи обробки інформації від датчиків
Після того як повідомлення попало до ЕОМ, то воно займає певний час в заданому інтервалі. Якщо при надходжені повідомлення обчислювальний пристрій зайнятий, то повідомлення встає до буферної пам’яті, якщо пам’ять вільна, або втрачається, тобто наша СМО є одноканальною та з обмеженою чергою. Далі если ЕОМ звільняється, то повідомлення з буферної пам’яті переміщується до ЕОМ для обчислення, та пам’ять , що для черги звільняється. Обсяг буферної пам’яті дозволяє зберігати в ній лище 1 повідомлення. Технологічний процес має такий вигляд, що обчислювальний пристрій обробляє лише ті повідомлення, які чекають в буферній пам’яті не більше 13 секунд, а інші повідомлення теж вважаються втраченими. Змодулюємо систему, де будуть надходити для обробки 450 повідомлень. Також необхідно перевірити адекватність створеної моделі. Для цього змінимо розподіл надходження повідомлень у часі з рівномірного на експонентційний. Таковым чином, отримаємо таку модель СМО, параметри якої можна розрахувати з використанням математичної моделі. Порівнюючи обчислені значення з даними, які буде отримано шляхом моделювання, можно буде зробити висновки про адекватність імітаційної моделі, створеної в данній роботі.
3 Формальний опис процесу надходження повідомлень до ЕОМ
Повідомлення надходять до ЕОМ з рівномірним розподілом. Розглянемо рівномірний законрозподілу випадкової величини: Випадкова величина 
називаеться рівномірно розподіленою на відрізку [а,b](а і b – це параметри розподілення), якщо її функція щільності має наступний вид
Графік функції щільності рівномірного розподілу на відрізку [a,b] випадкової величини приведена на рисунку 2.
Рис. 2. Функція щільності f
(x
) рівномірно розподіленої на відрізку [a
,
b
] випадкової величини
Для перевірки адекватності розробленої моделі треба використати модель, в якій можно разрахувати параметри математично. У даному випадку розглядається СМО – найпростіша з чергою, в якій заявки підлягаюсь експоненційному закону розподілу. Розглянемо експоненційний закон розподілу випадкової величини: Неперервна випадкова величина
називається розподіленою за експоненційним законом з параметром Q
, якщо функція щільності f
(x
) випадкової величини 
має наступний вигляд
деQ>0.
Графік функції щільності експоненційно розподіленої випадкової величини представлено на рис. 3.
Рис. 3. Функція щільності f
(x
) експоненційного розподілу:
(1) Q
=0.2, (2) Q
=0.1
Для побудови моделі СМО виконуємо наступні дії:
Як було сказано раніше ми будемо використовувати СМО у якості нашої моделі. Стани СМО ми будемо описувати за допомогою формул, що будуть надані нище. Побудуємо нашу СМО у вигляді графа, що зображено на рисунку 4:
l0 l1 ln-1
S0
S1
… Sn
m1 m2 mn
Набросок 4 — схематичне представлення СМО з обмеженої чергою
Визнеачаємо всі види станів СМО
S0
–система вільна.
S1
– ЕОМ обробляє повідомлення, черги немає;
S2
– ЕОМ обробляє повідомлення, і в черзіодна заготівка.
Початкові свойства:
— інтенсивність сгустку повідомлень (λ);
— час обробки повідомлення (t).
Для визначенняімовірностей станів СМО будемовикористовувати такі формули [1]:
(1)
Імовірність знаходження системи в початковому стані, де χ має наступний вигляд:
<1,
(2)
(3)
(1 ≤ k ≤ n)
Імовірність знаходження системи в к-му стані (для СМО з відмовами).
(4)
(1 ≤ r ≤ m)
Імовірність знаходження системи в r-му стані (для СМО з чергою), де m — кількість місць в черзі,
(5)
Допоміжна змінна, характеризує боту системи.
(6)
Інтенсивність сгустку обробки.
Фінальні імовірності системи існують тільки за 
.
Критерії якості системи визначаються на основі критеріїв ефективності.
Середня кількість повідомлень (А), що обслуговуються СМО за одиницю часу:
(7)
Імовірність обслуговування повідомлення, що надійшло в СМО:
(8)
λ – інтенсивність сгустку заявок (1/5);
μ – інтенсивність сгустку обробки (1/7);
m – довжина черги (1) ;
n – кількість каналів (1);
Для даної системи:
4 Опис імітаційної моделі процесу надходження
повідомлень
Імітаційне моделювання – моделювання, де система замінюється на її імітатор, і з ним проводяться досліди з метою отримання інформації про систему.
Імітаційну модель процесу обробки повідомлень в ЕОМ можно представити у вигляді блок-схеми.Для цього спочатку виділимо основні етапи обробки повідомлення, щонадходить від датчиків пристроїв до ЕОМ:
1) Повідомлення надходить на ЕОМ.
2) Якщо ЕОМ вільна, то повідомлення обробляється.
3) Якщо ЕОМ зайнята, то виконується спроба поставити повідомлення до черги.
4) Якщо черга вільна, то повідомлення успішно поміщається до неї, щоб далі бути обробленим ЕОМ.
5) Вмикається лічильник часу, для відліку часу, що повідомлення знаходиться в черзі, якщо час більший ніж задано, то повідомлення втрачається.
6) Якщо час менший заданого, то повідомлення надходить до ЕОМ для обробки.
7) Якщо черга зайнята, то повідомлення втрачається.
Розлянутий метод обробки ЕОМ 1-го повідомлення представлено на рисунку 5.
Набросок 5 – блок-схема процесу обробки повідомлення в ЕОМ
Бота ЕОМ відбуваеться у циклі, поки до ЕОМ надходить потік заявок, що складає 450 повідомлень.
5 Програмування імітаційної моделі
— менші витрати часу на розробку;
— менше запису тих осознать, що охарактеризовывают процес імітації.
Особливість моделювання за допомогою GPSS/PC є те, що можно зберігти звичну термінологію СМО при побудові моделі. У якості о’єтів використовуються повідомлення, черги і таке інше.
Вказані вище умови і визначають доцільність використання мови GPSS/PC в якості програмного інструменту для моделювання процесу надходження від датчиків повідомлень до ЕОМ на обробку.
6 Випробування імітаційної моделі
В результаті моделювання отримані наступні результати:
1) Кількість втрачених повідомлень:
2) Кількість оброблених повідомлень:
3) Коефіцієнт завантаження ЄОМ:
В результаті моделювання з експонентним модифікатором часу надходження та обслуговування повідомлень отримані наступні результати:
1) Кількість оброблених повідомлень:
2) Відносна пропускна спроможність ЄОМ:
Відносна пропускна спроможність ЄОМ обчислена аналітично в п.2. Звідси обчислимо критерій якості:
7 Результати імітаційного моделювання
У курсовій роботі було виконано моделювання процесу надходження від датчиків повідомлень на обробку до ЕОМ.
Під час проведення моделювання роботи ЕОМ у технологічному процесі з визначеними у завданні початковими умовами було послано на обробку 450 повідомлень.
При моделюванні з рівномірним надходженням сгустку повідомлень було оброблено 316 повідомлень. При цьому коефіціент завантаження ЕОМ склав 0.985. Крім того після теоретичного обчислення та після перевірки моделі з використанням експоненційного закону розподілу було знайдено критерій якості, який склав 4,18%.
З цього робимо висновок, що розроблена модель відповідає реальному процесу надходження повідомлень на обробку до ЕОМ з датчиків під час технологічного процесу.
Висновки
У курсовій роботі було виконано моделювання процесу надходження від датчиків повідомлень на обробку до ЕОМ з таковыми чертами:
— границі моделювання: обмежені кількістю повідомлень(450 повідомлень);
— повідомлення надходить через кожні 5±2 секунд;
— на обробку повідомлень ЕОМ витрачає 7±3 секунд;
— якщо протягом 13 секунд ЕОМ не обробила заявку, то заявка вважається втраченою;
— буфер зберігає 1 повідомлення.
— зроблено змістовний опис системи збору, фіксації, обробки інформаційних повідомлень, що надходять з датчиків до ЕОМ (розглянуті основні положення роботи системи, встановлені границі моделювання, визначені критерії перевірки правильності побудови моделі);
— складено концептуальну модель о*єкту, що містить гіпотези, які необходні для побудови моделі ЕОМ, яка працює в системі управління технологічним процесом; побудована схема настоящего процесу надходження повідомлень на обробку інформації від датчиків; розглянуто основні відомості про експоненційний законрозподілу заявок у найпростішій СМО;
— зроблено опис імітаційної моделі, який представлено у вигляді блок-схеми основного метода роботи ЕОМ.
— розроблено програмну моделі вивчаємої системи мовою GPSS/PC.
Під час проведення моделювання роботи ЕОМ у технологічному процесі з визначеними у завданні початковими умовами було послано на обробку 450 повідомлень.
При моделюванні з рівномірним надходженням сгустку повідомлень було оброблено 316 повідомлень. При цьому коефіціент завантаження ЕОМ склав 0.985.
При моделюванні з експоненційним надходженням сгустку повідомлень було оброблено 527 повідомленя. При цьому коефіціент завантаження ЕОМ склав 0.875.
З цього робимо висновок, що розроблена модель відповідає реальному процесу надходження повідомлень на обробку до ЕОМ з датчиків під час технологічного процесу.
Перечень використаної літератури
1. Лабораторний практикум з математичної статистики А.М.Кузнецов, Р.І.Зароський, Є.Ю. Неділько. -Миколаїв: УДМТУ, 2002.-7c.
2. Томашевський В.М. Моделювання систем — К.: «Вид. гр. БХВ», 2005.- 352 с.
3. Шрайбер Т.Дж.. Моделирование на GPSS.- М.: Машиностроение.1980.- 592с
Додаток А
–
текст програми із рівномірним законом розподілу часу надходження та обслуговування повідомлень:
5 MBUF STORAGE 1
10 GENERATE 4,1
15 GATE SNF MBUF,REFUS
20 ENTER MBUF
25 MARK IDL
30 QUEUE PRCS
35 GATE NU CMPTR
40 LEAVE MBUF
45 TEST LE MP$IDL,13,REFUS
50 SEIZE CMPTR
55 ADVANCE 5,1
60 DEPART PRCS
65 RELEASE CMPTR
70 REFUS TERMINATE 1
75 START 570
100 END
Додаток Б –
текст програми із експоненційним законом розподілу часу надходження та обслуговування повідомлень:
6 EXP FUNCTION RN3,C24
0,0/.1,.104/.2,.222/.3,.355/.4,.509/.5,.69/.6,.915/.7,1.2/.75,1.38
.8,1.6/.84,1.83/.88,2.12/.9,2.3/.92,2.52/.94,2.81/.95,2.99/.96,3.2
.97,3.5/.98,3.9/.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7/.9998,8
8 MBUF STORAGE 1
10 GENERATE 4,FN$EXP
15 GATE SNF MBUF,REFUS
20 ENTER MBUF
25 MARK IDL
30 QUEUE PRCS
35 GATE NU CMPTR
40 LEAVE MBUF
45 TEST LE MP$IDL,13,REFUS
50 SEIZE CMPTR
55 ADVANCE 6,FN$EXP
60 DEPART PRCS
65 RELEASE CMPTR
70 REFUS TERMINATE 1
100 START 570
101 END
Додаток В –
Резутьлати роботи програми з додатку А
GPSS/PC Report file KURS.GPS. (V 2, # 40550) 06-19-2007 07:09:06 Page 1
START_TIME END_TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES FREE_MEMORY
0 2286 13 1 1 17920
LINE LOC BLOCK_TYPE ENTRY_COUNT CURRENT_COUNT RETRY
10 1 GENERATE 571 0 0
15 2 GATE 571 0 0
20 3 ENTER 453 0 0
25 4 MARK 453 0 0
30 5 QUEUE 453 1 0
35 6 GATE 452 0 0
40 7 LEAVE 452 0 0
45 8 TEST 452 0 0
50 9 SEIZE 452 0 0
55 10 ADVANCE 452 0 0
60 11 DEPART 452 0 0
65 12 RELEASE 452 0 0
70 REFUS TERMINATE 570 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE._TIME AVAILABLE OWNER PEND INTER RETRY DELAY
CMPTR 452 0.990 5.01 1 0 0 0 1 0
QUEUE MAX CONT. ENTRIES ENTRIES(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
PRCS 2 1 453 0 1.46 7.38 7.38 0
STORAGE CAP. REMAIN. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY
MBUF 1 0 0 1 453 1 0.47 0.472 0 0
Додаток Г —
Резутьлати роботи програми з додатку Б
GPSS/PC Report file KURS_REP.GPS. (V 2, # 40550) 06-19-2007 07:20:4 Page 1
START_TIME END_TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES FREE_MEMORY
0 2014 13 1 1 16960
LINE LOC BLOCK_TYPE ENTRY_COUNT CURRENT_COUNT RETRY
10 1 GENERATE 570 0 0
15 2 GATE 570 0 0
20 3 ENTER 287 0 0
25 4 MARK 287 0 0
30 5 QUEUE 287 0 0
35 6 GATE 287 0 0
40 7 LEAVE 287 0 0
45 8 TEST 287 0 0
50 9 SEIZE 272 0 0
55 10 ADVANCE 272 0 0
60 11 DEPART 272 0 0
65 12 RELEASE 272 0 0
70 REFUS TERMINATE 570 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE._TIME AVAILABLE OWNER PEND INTER RETRY DELAY
CMPTR 272 0.732 5.43 1 0 0 0 0 0
QUEUE MAX CONT. ENTRIES ENTRIES(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
PRCS 17 15 287 21 8.68 60.94 65.75 0
STORAGE CAP. REMAIN. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY
MBUF 1 1 0 1 287 1 0.46 0.460 0 0
Додаток Б –
текст програми із експоненційним законом розподілу часу надходження та обслуговування повідомлень:
6 EXP FUNCTION RN3,C24
0,0/.1,.104/.2,.222/.3,.355/.4,.509/.5,.69/.6,.915/.7,1.2/.75,1.38
.8,1.6/.84,1.83/.88,2.12/.9,2.3/.92,2.52/.94,2.81/.95,2.99/.96,3.2
.97,3.5/.98,3.9/.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7/.9998,8
8 MBUF STORAGE 1
10 GENERATE 5,FN$EXP
15 GATE SNF MBUF,REFUS
20 ENTER MBUF
25 MARK IDL
30 QUEUE PRCS
35 GATE NU CMPTR
40 LEAVE MBUF
45 TEST LE MP$IDL,13,REFUS
50 SEIZE CMPTR
55 ADVANCE 7,FN$EXP
60 DEPART PRCS
65 RELEASE CMPTR
70 REFUS TERMINATE 1
100 START 450
101 END
]]>