Формализованная схема и описание СМО

Курсовая работа по предмету

«Архитектура Вычислительных систем»

 

Выполнила:

Питько Л.А.

Группа 3084/3

 

Преподаватель:

Федотова Д.А.


 

Постановка задачи

Целью курсовой работы является создание модели вычислительной системы или ее части на некотором уровне детализации, описывающей и имитирующей ее структуру и функциональность.

Каждый реальный объект (реальная вычислительная система) обладает бесконечной сложностью, множеством характеристик, внутренних и внешних связей. Модель есть приближенное описание объекта с целью получения требуемых результатов с определенной точностью и достоверностью.

При необходимости исследования поведенческих характеристик вычислительной системы в процессе исследования выгодно использовать не сам объект, а его модель. Степень приближения модели к описываемому объекту может быть различной и зависит от требований задачи.

 

Существуют различные типы моделей:

1.Aналитические (математические) модели

2.Аналоговые модели

3.Физические модели

4.Имитационные модели

 

Последний тип моделей является предметом нашего изучения.

Одним из подходов к построению имитационной модели является построение ее в виде системы массового обслуживания, с характерной для системы массового обслуживания терминологией: источник, буфер, прибор, диспетчер, заявка.

 

Существуют два подхода к построению моделирующего алгоритма:

 

1.Принцип Δt – универсальный метод построения моделирующего алгоритма, когда состояние объекта проверяется через фиксированный интервал модельного времени. Суть его заключается в следующем: в каждый момент времени получают приближенные значения характеристик исследуемого объекта. Δt можно получить детерминированным способом.

Основной критерий выбора Δt – он должен быть настолько мал, чтобы не пропустить событие в моделируемой системе, которое должно быть учтено при выбранной детальности моделирования. Метод неэффективен, т.к. постоянно проверяет состояние объектов моделирования, не изменяющихся при этом, особенно при малых Δt.

2.Принцип особых состояний.

При исследовании реальной системы интервалы, в которых состояние ее не меняется, не представляют интереса. Имеют значение только переходы системы из одного состояния в другое в некоторые моменты времени. Эти переходы определяются особыми состояниями или событиями.

Рассмотрим некоторые типы особых событий, которые изменяют состояние системы:

1.Поступление заявки в системы массового обслуживания.

2.Освобождение прибора.

3.Окончание процесса моделирования.

 

Использование принципа особых событий для построения имитационной модели наиболее эффективно и, поэтому в курсовой работе используется именно этом принцип.

Моделирование работы вычислительной системы существенным образом зависит от характеристик элементов системы и их свойств, т.е. от параметров системы.

Параметрами моделируемой вычислительной системы являются:

1. Источники (количество и тип),

2. Закон генерации заявок источниками (детерминированный или случайный),

3. Приборы (количество),

4. Закон обслуживания заявок приборами (детерминированный или случайный),

5. Емкость и тип буферной памяти.

Формализованная схема и описание СМО.

И1
И2
Иn  
ДП
БП
ДВ
И1
И2
Иn  
отказ

 

И – источники заявок. Каждая заявка приходит в СМО со своими характеристиками. Это t вх – время генерации заявки и номер заявки, составленный из номера источника, сгенерировавшего эту заявку, и порядкового номера заявки от этого источника. П – приборы, обслуживающие заявки. Характеризуются временем обслуживания (t обсл) и номером прибора.

Вариант №7.

ИБ ИЗ1 ПЗ2 Д10З2 Д10О3 Д2П1 Д2Б2 ОР1 ОД1

Источники:

Бесконечные, закон распределения пуассоновский.

Приборы:

Закон распределения времени обслуживания равномерный.

Дисциплина буферизации:

Постановка заявки в буфер в порядке поступления.

Дисциплина отказа:

В отказ уходит самая старая заявка в буфере.

Дисциплина постановки на обслуживание:

Приоритет по номеру прибора (меньший номер прибора имеет больший приоритет).

Отображение результатов:

Таблица результирующих значений параметров.

Отображение динамики функционирования модели:

Календарь событий, буфер и текущее состояние.