Содержание 

Введение..................................................................................................................3

     Глава 1. Имитационное моделирование метод исследования обработки данных в распределенных системах................................................................5

1. Понятие имитационного моделирования……………………………5
2. Понятие системы массового обслуживания………….…………......9
3. Имитационное моделирование в распределенных системах……..12
1. Понятие распределенных вычислительных систем…………...12
2. Моделирование работы распределенных вычислительных систем..…………………………………………………………….....16

Глава 2. Разработка имитационной модели............................................22

     2.1.  Постановка задачи. Формулировка  целей задачи…..........................22

     2.2.  Построение Q-схемы ............................................................................24

     2.3.  Проведение программирования модели  с описанием………….……25

     2.4.  Анализ работы модели...........................................................................26

        2.4.1.  Тестирование модели…………………………………………….28

        2.4.2. Анализ результатов моделирования………………………….….30

Заключение............................................................................................................31

Список  использованной литературы...................................................................33

Приложение……………………………………………………………………..35 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

     Актуальность  проблемы. Моделирование, как инструмент исследований сегодня используется практически во всех отраслях науки. Результаты  моделирования - определяются дискретностью или размерностью исходной модели. Методология имитационного моделирования основана на воспроизведении реальных или гипотетических бизнес-процессов в специальной компьютерной среде, образующей виртуальный мир предприятия, организации, производства и любого другого объекта управления.

     Основу  этой технологии составляет компьютерный имитационный эксперимент, связанный с воспроизведением процессов функционирования исследуемой системы. В процессе такого воспроизведения осуществляется наблюдение за функционированием модели и выявление «узких мест» в организации деятельности. Основными достоинствами метода являются:

• возможность воспроизведения реальной системы с практически любым уровнем детальности;
• повторяемость эксперимента;
• возможность произвольной фрагментации и структуризации системы.

     Показатели, подвергающиеся оптимизации в первую очередь, это:

• затраты процесса,
• продолжительность процесса,
• количество обработанных заявок.

     Почему  именно эти показатели выделяются как основные? Высокая стоимость процесса напрямую увеличивает затраты компании.

     Метод имитационного моделирования позволяет  оценить время выполнения процесса и время, затрачиваемое на задержки в ходе выполнения процесса. Также метод позволяет оценить количество продукта, получаемого за определенный интервал наблюдения.

     Применительно к вычислительной технике это  означает, что новые задачи, связанные с большими объемами вычислений, которые постоянно возникают в различных сферах человеческой деятельности, стимулируют разработку все более мощных компьютеров. Сегодня многопроцессорные вычислительные системы, обеспечивающие высокую производительность за счет распределенной обработки данных.

     Цель  работы:  необходимо исследовать работу вычислительной системы из трех ЭВМ и оценить ее характеристики с точки зрения эффективности работы системы, т.е. минимизировать длину очереди к ЭВМ и максимизировать  коэффициент загрузки ЭВМ.

     Для достижения поставленной цели, в работе решаются следующие

основные задачи:

     1. Формулировка цели задачи моделирования  системы. 

     2. Построение Q-схемы модели.

     3. Построение самой модели.

     4. Анализ полученных показателей.

     5. Проведение экстремального эксперимента для оптимизации определенных параметров реального процесса.

     Объектом исследования имитационного моделирования систем в данной работе являются технологические процессы обработки данных в распределенной системах. Предметом  исследования является  работа имитационной модели вычислительной системы, состоящей из трех ЭВМ.

     Практическая  значимость. В ходе выполнения научных исследований автором была проведена серия численных экспериментов, результаты которых позволили оценить преимущества разработанного метода

     Разработанная имитационная модель и комплекс программ могут быть использованы при создании новых программных продуктов (прежде всего, операционных систем и систем виртуализации), предназначенных для обеспечения решения задач управления распределением ресурсов с целью достижения наибольшей утилизации ресурсов вычислительной системы.

     Глава 1. Имитационное моделирование  обработки данных в распределенных системах 

     1.1. Понятие имитационного моделирования  

     Моделирование - это метод исследования сложных  систем, основанный на том, что рассматриваемая  система  заменяется  на  модель  и  проводится  ее исследование с целью получения информации об изучаемой системе. Под моделью исследуемой системы понимается   некоторая   другая   система,   которая   ведет   себя   с   точки   зрения   целей исследования  аналогично  поведению  системы.  Обычно  она  проще  и  доступнее  для исследования, чем система, что позволяет упростить ее изучение. Среди различных видов моделирования,  применяемых  для  изучения  сложных  систем,  большая  роль  отводится имитационному     моделированию[3, с.26].    

       Имитационной     называется      модель,     которая  воспроизводит  все элементарные явления, составляющие  функционирования исследуемой системы  во  времени  с  сохранением  их  логической  структуры  и  последовательности. Суть имитационного моделирования заключается в том, чтобы как можно точнее, полнее, нагляднее отобразить моделируемый объект и динамику и функционирования. В последнее  время  большое  прикладное  значение  получила  разновидность  имитационного моделирования,  в  котором  в  качестве  модели  используется  программа,  выполняемая  на ЭВМ.

     В современной литературе не существует единой точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием. Так существуют различные трактовки:

• в первой – под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле;
• во второй – этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия;
• в третьей – предполагают, что имитационная модель отличается от обычной математической более детальным описанием, но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная, не вводится.

     К имитационному моделированию прибегают  в случаях, когда: 

• дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
• невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
• необходимо сымитировать поведение системы во времени.

     Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. [10, с.37]

     Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

     Области применения имитационного моделирования:

      - бизнес процессы;

     - боевые действия;

     - дорожное движение;

     - ИТ-инфраструктура;

     - математическое моделирование исторических процессов;

     - логистика; 

     - пешеходная динамика;

     - производство;

     - рынок и конкуренция;

     - сервисные центры;

     - уличное движение;

     - управление проектами.

     - и т. д 

Основные  преимущества и недостатки имитационного моделирования.

     Применение имитационных моделей дает множество преимуществ по сравнению с выполнением экспериментов над реальной системой и использованием других методов.

     Стоимость. Допустим, компания уволила часть сотрудников, что в дальнейшем привело к снижению качества обслуживания и потери части клиентов. Принять обоснованное решение помогла бы имитационная модель, затраты на применение которой состоят лишь из цены программного обеспечения и стоимости консалтинговых услуг.

     Время. В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения продукции или измененной структуры склада можно лишь через месяцы или даже годы. Имитационная модель позволяет определить оптимальность таких изменений за считанные минуты, необходимые для проведения эксперимента.

     Повторяемость. Современная жизнь требует от организаций быстрой реакции на изменение ситуации на рынке. Например, прогноз объемов спроса продукции должен быть составлен в срок, и его изменения критичны. С помощью имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант.

     Точность. Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой степени абстракции и не учитывают важные детали. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул и строгих математических зависимостей.

     Наглядность. Имитационная модель обладает возможностями визуализации процесса работы системы во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег.

     Универсальность. Имитационное моделирование позволяет решать задачи из любых областей: производства, логистики, финансов, здравоохранения и многих других. В каждом случае модель имитирует, воспроизводит, реальную жизнь и позволяет проводить широкий набор экспериментов без влияния на реальные объекты.

     Однако имитационное моделирование наряду с достоинствами имеет и недостатки: