DOI: 10.17586/2226-1494-2017-17-3-552-558


К АНАЛИЗУ ПАРАДИГМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Кутузов О. И., Татарникова Т. М.


Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Кутузов О.И., Татарникова Т.М. К анализу парадигм имитационного моделирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 3. С. 552–558. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-3-552-558

Аннотация

Предмет исследования.Обсуждены особенности реализациипродвижения системного времени в существующих парадигмах имитационного моделирования: дискретно-событийного, динамического, системной динамики и мультиагентного подхода. В моделях с непрерывными процессами предложено выбирать значение шага продвижения во времени в соответствии с теоремой Найквиста–Котельникова. Используемые подходы. Назначение шага продвижения системного времени осуществляется исходя из циклической дискретизации с постоянным Dtили случайным шагом. Фиксированный шаг используется при динамическом моделировании, системной динамике. При дискретно-событийном и агентном моделировании используют как фиксированный, так и случайный шаги продвижения системного времени. При построении «движителя» системного времени применяют две основные схемы построения алгоритмов моделирования – схема событий и схема процессов, первая используется при дискретно-событийном моделировании, вторая – при мультиагентном моделировании. В обоих вариантах продвижение системного времени выполняется по принципу «особых» моментов.Для определения очередного «особого» момента используется календарь, в котором для каждого типа события указан ближайший момент выполнения этого события. Основные результаты. Показано единство четырех парадигм имитационного моделирования – дискретно-событийного, динамического, системной динамики и мультиагентного. Обоснован формализованный подход к выбору шага продвижения системного времени. Выполнено сравнение схемы событий и процессов, реализующие разные подходы к построению моделирующего алгоритма.Практическая значимость.Единство подходов способствует реализации интегрированной среды имитационного моделирования. Рекомендации по выбору шага продвижения системного времени, приведенные в работе, позволяют ускорить процесс моделирования и экономить вычислительные ресурсы.


Ключевые слова: имитационное моделирование, симулятор, шаг продвижения системного времени, календарь событий, схема процессов и событий, моделирование случайностей, ускорение

Список литературы
1.          Лычкина Н.Н. Инновационные парадигмы имитационного моделирования и их применение в сфере управленческого консалтинга, логистики и стратегического менеджмента // Логистика и управление цепями поставок. 2013. №5(58). С. 28–41.
2.          Задорожный В.Н., Семёнова И.И. Управление сложными техническими объектами и парадигмы имитационного моделирования // Омский научный вестник. 2006. № 2(35). С. 102–108.
3.          Banks J., Carson J.S., Nelson B.L., Nicol D.M. Discrete-Event System Simulation. 5thed. PrenticeHall, 2009. 638 p.
4.          Бражник А.Н.Имитационное моделирование: возможности GPSS WORLD. СПб.: Реноме, 2006. 439 с.
5.          Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. 3-е изд. СПб.: BHV, 2004. 847 с.
6.          Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: АСТ, 2003. 379 с.
7.          Bogatyrev V.A., Parshutina S.A. Redundant distribution of requests through the network by transferring them over multiple paths // Communications in Computer and Information Science. 2016. V. 601. P. 199–207. doi: 10.1007/978-3-319-30843-2_21
8.          Богатырев В.А., Кармановский Н.С., Попцова Н.А., Паршутина С.А., Воронина Д.А., Богатырев С.В. Имитационная модель поддержки проектирования инфокоммуникационных резервированных систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 5(105). С. 831–838. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-831-838
9.          Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 2007. 343 с.
10.       Биккенин Р.Р., Чесноков М.Н.Теория электрической связи. М.: Академия, 2010. 329 с.
11.       Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic5. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 403 с.
12.       Поляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на ЭВМ. М.: Советское радио, 1971. 400 с.
13.       Кутузов О.И., Татарникова Т.М. Из практики применения метода Монте-Карло // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. №3. С. 65–70.
14.       Олзоева С.И. Распределенное моделирование в задачах разработки АСУ. Улан-Удэ, Изд-воВСГТУ, 2005. 219 с.
15.       Кутузов О.И.,Татарникова Т.М. Инфокоммуникационные сети. Моделирование и оценка вероятностно-временных характеристик. СПб.: ГУАП, 2015. 381 с.
Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика