Выбор степени детализации для описания объекта моделирования

При имитационном моделировании важным является определение степени точности описания реального процесса для получения вероятной информации путем моделирования, т.е. выбор необходимого уровня детализации описания процессов функционирования системы. Этот уровень зависит от целей моделирования, заданных ограничений и возможности получить входные данные с нужной точностью. Более детальная модель будет более точной, однако она будет сложнее и дороже. Одновременно детальная модель - точная и потому будет чаще применяться. Следовательно, приходится устанавливать равновесие между требованиями исследования и стоимостью модели.

Для оценки уровня детализации модели можно использовать показатели степени детализации. Одним из них является отношение реального времени к модельному, т.е. соотношение между временем моделирования имитационной модели с заданным набором данных и временем работы реальной системы с тем же набором данных. Другим важным показателем является временная различительная способность модели, которая определяется как кратчайший интервал времени между последовательными событиями, которые фиксируются во время моделирования, т.е. наименьшая идентифицированная порция информации в модели.

От выбранного уровня детализации модели зависит и её стойкость, т.е. способность точно воспроизводить поведение системы, конфигурация которой или входные данные для которой не были предусмотрены на этапе построения модели. Стойкость, как обычно, увеличивается с ростом степени детализации модели. Например, при построении модели компьютера с целью определения среднего времени выполнения программ, которые поступают в него, можно использовать СМО с одним устройством. Эта модель будет воспроизводить входной поток программ с заданным распределением вероятности времени поступления их в компьютер. Время выполнения этих программ будет заданным некоторой функцией распределения вероятностей. Эта модель будет очень обобщенной, но она даст возможность найти среднее время выполнения программ компьютером.

Более детальной будет модель, в которой программы, поступающие в компьютер, будут требовать некоторых ресурсов (оперативной памяти, внешних устройств, процессорного времени, файлов, программных модулей и т.д.). Потребление этих ресурсов программами также будет воспроизводить процесс выполнения программ компьютером. Эта модель требует более детальных данных о работе таких программ, т.е. рабочей нагрузки на компьютер, и будет точнее воспроизводить его работу. Такую модель можно построить как сеть СМО, но затраты на её построение будут большими.

Наиболее детализированной будет модель, если программы, которые поступают в компьютер, подать в виде компьютерных команд. В этом случае модель компьютера воспроизводит все его команды, т.е. полностью отображает работу компьютера на уровне микросхем. Эта модель будет наиболее точной и наиболее дорогой, однако она даст возможность ответить не только на вопросы о среднем времени выполнения программ компьютером, но и на те, которые связаны с работой компьютера. Например, как изменятся параметры работы компьютера в случае замены процессора на другой с иной системой команд.

Следовательно, степень детализации системы при построении модели определяется на основании принципов целесообразности, т.е. с учетом выгоды от использования модели и затрат на её создания.

Описание переменных модели

На этапе разработки концептуальной модели определяются требования к входным данным. Для этого могут использоваться разные методы измерений, если моделируемая система реально существует. Часть данных можно получить из технической и конструкторской документации системы, официальных отчетов, статистических сборников, справочников. При моделировании производственных систем важным источником входных данных, кроме финансовой, технической и технологической документации, является также анкетирование.

Входные и внутренние переменные выбираются соответственно степени детализации разных частей модели с учетом возможных изменений и доступности первичных данных. В случае построения стохастической имитационной модели доводиться принимать решения, которые в дальнейшем целесообразно использовать в модели - эмпирические, теоретико-вероятностные или те, которые были получены на основе результатов статистического анализа. При выборе способа задания стохастических переменных нужно учитывать такие особенности:

1. Использование необработанных эмпирических данных даёт возможность имитировать только про­цессы и события, которые уже произошли, поэтому важно знать, что данное распределение будет неизменным во времени.

2. Применение случайных распределений вероятностей определяет закономерности моделируемых процессов, а методы их моделирования эффективнее, чем использование табличных значений, с точки зрения экономии ресурсов компьютера.

Чтобы получить входные данные, необходимые для моделирования вычислительных комплексов, которые входят в состав технического обеспечения информационных систем, используют специальные программные средства измерения (тесты), которые дают возможность определить продуктивность компьютерных систем. Для технических и производственных систем обычно используют средства хронометража выполнения операций или технологические карты.