Курсовая работа (т): Моделирование в среде AnyLogic

2. Реализация модели системы обработки информации в среде компьютерного моделирования AnyLogic

Система обработки информации содержит мультиплексный канал и три миниЭВМ. Сигналы от датчиков поступают на вход канала через интервалы времени 10±5 мкс. В канале они буферизуются и предварительно обрабатываются в течение 10±3 мкс. Затем они поступают на обработку в ту миниЭВМ, где имеется наименьшая по длине входная очередь. Емкости входных накопителей во всех миниЭВМ рассчитаны на хранение величин 10 сигналов. Время обработки сигнала в любой миниЭВМ равно 33 мкс.

Смоделировать процесс обработки 500 сигналов, поступающих с датчиков. Определить средние времена задержки сигналов в канале и миниЭВМ и вероятности переполнения входных накопителей. Обеспечить ускорение обработки сигнала в ЭВМ до 25 мкс при достижении суммарной очереди сигналов значения 25 единиц.

Для начала создадим визуальную модель системы обработки информации. Для этого воспользуемся вкладкой презентация, в которой воспользуемся элементом rectangle (прямоугольник) и polyline (ломаная). В результате чего получим:

Рисунок 4 - Внешний вид системы обработки информации.

Первый прямоугольник отвечает за поставку сигналов на канал. Второй прямоугольник отвечает за буферизацию сигналов в канале. Следующие три прямоугольника - это ЭВМ, обрабатывающие сигналы. И последний прямоугольник служит для выхода сигналов из системы.

После создания структуры системы обработки ее элементы необходимо объединить в группу. Для этого необходимо выделить все фигуры, входящие в группу и нажать правый клик мыши и выбрать группировку.

Рисунок 5 - Группировка элементов системы обработки.

Теперь, соответственно приступим к реализации алгоритма работы и её визуализации.

Для визуализации сигнала будем использовать встроенное изображение "message" из библиотеки "Картинки”.

Рисунок 6 - Изображение сигнала.

Для создания новых заявок будем использовать элемент "sourse”.

Рисунок 7 - Реализация генерации сигналов.

Теперь необходимо задать параметры генерации. В условии данной задачи сказано, что сигналы от датчиков поступают на вход канала через интервалы времени 10±5 мкс, также по заданию необходимо смоделировать процесс обработки 500 сигналов. Для этого установим в основных свойствах объектов:

Рисунок 8 - Задание свойств генерации сигналов.

Теперь для дальнейшей реализации построения конвейера необходимо добавить элемент network, в котором указать в основных свойствах группу, на которой будет осуществляться визуализация.

Рисунок 9 - Установка свойств элемента network.

Далее необходимо, чтобы фигуры анимации появлялись в зоне первого прямоугольника и принадлежали данной сети network. Для этого к элементу sourse присоединим элемент networkEnter, содержащийся в основной библиотеке.

Рисунок 10 - Генерация и ввод в сеть сигналов.

Рисунок 11 - Указание пункта прибытия деталей

Далее заявки должны ожидать в течение заданного времени в буфере канала, для этого используем элементы "queue" и "delay”.

Рисунок 12 - Реализация буфера.

По условию в канале сигналы буферизуются и предварительно обрабатываются в течение 10±3 мкс, для этого выставим параметры элемента delay:

Рисунок 13 - Параметры буфера канала.

Далее необходимо определить наименьшую очередь в накопителях ЭВМ, для этого воспользуемся двумя элементами "selectOutput”

Рисунок 14 - разветвление канала на 3 ЭВМ.

Рисунок 15 - Параметры первого элемента selectOutput.

Рисунок 16 - Параметры второго элемента selectOutput.

Согласно условию, далее сигнал поступает на ЭВМ. Для задания направления используем три элемента networkMoveTo.

Рисунок 17 - Обеспечение перемещения сигналов на ЭВМ.

По условию, емкости входных накопителей во всех миниЭВМ рассчитаны на хранение величин 10 сигналов. Время обработки сигнала в любой миниЭВМ равно 33 мкс. Снова будем использовать блок, состоящий из двух элементов: queue и delay.

Рисунок 18 - Реализация обработки сигналов на различных ЭВМ.

Так как по условию должно обеспечиваться ускорение обработки сигнала в ЭВМ до 25 мкс при достижении суммарной очереди сигналов значения 25 единиц, за значение задержки будем принимать переменный параметр t, который будет меняться благодаря функции f.

Рисунок 19 - Параметры обработки сигналов.

Рисунок 20 - Функция для изменения времени обработки и ее тело.

Далее добавим еще один элемент networkMoveTo для передвижения сигналов к выходу из системы, элемент networkExit для реализации извлечения элемента из сети и элемент sink для уничтожения заявок (сигналов).

Теперь посмотрим результат реализации части модели, в которой происходит генерация сигналов и поступление их на ЭВМ с последующей обработкой.

Рисунок 21 - Реализация и визуализация поступления сигналов с сопутствующим процессом обработки.

Для наглядности и анализа текущего состояния системы на презентацию добавим несколько параметров, отражающих значения накопителей ЭВМ и буфера канала.

Рисунок 22 - Отражение значений буфера и накопителей.

Значения параметра "буфер_канала” определяются в элементе "queue”:

Рисунок 23 - Определение количества заявок в буфере в текущий момент времени.

Значения параметров накопителей определяются в элементах queue1, queue2 и queue3 соответственно:

Рисунок 24 - Определение количества заявок в накопителе в текущий момент времени.

По условию задания помимо реализации системы обработки необходимо определить средние времена задержки сигналов в канале и миниЭВМ и вероятности переполнения входных накопителей. Для вычисления этих величин введем следующие параметры:

Рисунок 25 - Параметры для вычисления значений.

Каждый из этих параметров будет показывать значения для отдельной ЭВМ соответственно. Кроме величин, заданных в условии задачи, вычислим среднее время обработки сигналов каждой из ЭВМ (ради интереса). Чтобы упростить процесс вычисления, введем еще несколько вспомогательных переменных:

Рисунок 26 - Вспомогательные переменные.

Итак, для нахождения величин, необходимо задать следующие действия для элементов queue1, queue2 и queue3 соответственно:

Рисунок 26 - Нахождение величин.

Для наглядности приведем несколько графиков со значениями найденных параметров:

Рисунок 27 - График среднего времени задержки в накопителях.

Рисунок 28 - График среднего времени обработки сигналов.

Мы не станем приводить график значений вероятности переполнения накопителей ЭВМ, так как с учетом параметров построенной модели переполнение накопителей исключается, и эти вероятности равны нулю.

В результате всех вышеописанных действий, мы имеем законченную модель обработки информации с параметрами, отражающими количество заявок в буфере канала и накопителях, среднее время обработки сигналов, среднее время задержки в накопителях и вероятности переполнения для каждой из ЭВМ.

Рисунок 29 - Итоговый вид модели обработки информации.

Заключение

В данном курсовом проекте использовался подход сетевого моделирования для разработки модели системы обработки информации.

Сетевое моделирование - логическая модель, используемая как метод планирования и управления в условиях неопределенности. Сетевое моделирование весьма эффективно на всех этапах разработки решений: в ходе поиска оптимального варианта и контроля за реализацией решений.

Визуализация данного проекта была произведена по типу транспортной сети, в которой пути - это каналы, а точки генерации и обработки сигналов - это начальные и конечные пункты.

Благодаря гибкости и мощному арсеналу системы AnyLogic возможно моделирование сложных систем и сбор соответствующей информации о моделируемой системе, что позволяет примерно определить поведение системы в реальности. Но единственным минусом проектирования моделей является то, что при моделировании невозможно учесть все воздействия как внешние, так и внутренние на моделируемую систему. При реализации данной работы не учитывалась возможность появления неисправностей в системе. Так же не учитывался уровень сигналов. Но, несмотря на это, мы получили модель стечения событий, которая почти соотносится с истинной моделью.

В результате моделирования так же возможен сбор необходимой информации о моделируемой системе, что позволяет предсказывать рациональность или иррациональность проектируемой модели или выявить ошибки в проектировании системы.

Список используемой литературы

1.      К.Н. Мезенцев - Моделирование систем в среде AnyLogic <http://www.anylogic.ru/mezenczev>.

.        М.В. Киселёва - Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic <http://www.anylogic.ru/upload/Books_ru/Kisileva_Simulation_Modeling_In_AnyLogic.pdf>.

.        Карпов Ю. - Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic.