Моделирование компьютерных систем

Размещено на http://www.allbest.ru

Содержание

Введение

История моделирования

Моделирование как метод научного познания

Обзор методов моделирования

Этапы моделирования

Заключение

Список литературы

Введение

История возникновения моделирования. Исторически первыми моделями как заместителями некоторых объектов были, языковые знаки, возникшие в ходе развития человечества и постепенно превратившиеся в разговорный язык. Слово было первой моделью реального объекта. Следующим этапом развития моделирования можно считать возникновение знаковых числовых обозначений. Сведения о результатах счета первоначально сохранялись в виде зарубок. Постепенное совершенствование этого метода привело к изображению чисел в виде цифр как системы знаков. Можно предположить, что именно зарубки были прототипом римских цифр.Значительное развитие моделирование получило в древней Греции. В V-III веках до нашей эры в Греции была создана геометрическая модель Солнечной системы. Греческий врач Гиппократ для изучения человеческого глаза воспользовался его физической моделью - глазом быка. В основе термина "модель" лежит латинское слово modulus - мера, образец. Появление этого термина было обусловлено тем обстоятельством, что при изучении сложных явлений, процессов, объектов, устройств или систем (обобщенно-объектов исследования) не всегда удается учесть полную совокупность факторов, определяющих свойства объекта исследования.

Технологии компьютерного моделирования широко используются в настоящее время. Целесообразность модельного обеспечения сложных технических разработок и научных исследований сегодня не вызывает никаких сомнений. В будущем роль и значение компьютерного моделирования, безусловно, значительно возрастет. 

Современное компьютерное моделирование выступает как средство общения людей (обмен информационными, компьютерными моделями и программами), осмысления и познания явлений окружающего мира (компьютерные модели солнечной системы, атома и т.п.), обучения и тренировки (тренажеры), оптимизации (подбор параметров) [1].

Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить вычислительные эксперименты, которые по сравнению с реальным экспериментом затруднены из-за финансовых и физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оргинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.

В первой части работы описан ряд общих положений по моделированию, чтобы подчеркнуть важность моделирования как метода научного познания. 

Во втором разделе кратко описаны методы моделирования применительно к естественным и техническим наукам. Дано определение компьютерного моделирования, рассматриваются цели и задачи такого метода моделирования.

В третьем разделе описана история развития компьютерного имитационного моделирования. Начиная с 50-х годов XX-го века, задачи компьютерного моделирования разрабатывались на основе общеизвестных универсальных языков. Однако со временем, этих средств стало недостаточно для реализации полноценных моделей, что привело к созданию языков имитационного моделирования. Дальнейшая эволюция средств имитационного моделирования была обусловлена развитием персональных компьютеров и средств графического интерфейса. В настоящее время для моделирования необходимы значительные ресурсы и вопросу моделирования с использованием распределенных компьютерных систем, также уделено внимание. Интересным и развивающимся направлением в области компьютерного имитационного моделирования является виртуальная реальность. Работы по виртуальной реальности рассматриваются как главное направление развития всей компьютерной отрасли в будущем.

История моделирования

Исторически первыми моделями как заместителями некоторых объектов были, несомненно, символические условные модели. Ими являлись языковые знаки, естественно возникшие в ходе развития человечества и постепенно составившие разговорный язык.

Следующим этапом развития моделирования можно считать возникновение знаковых числовых обозначений. Сведения о результатах счета первоначально сохранился в виде зарубок. Постепенное совершенствование этого метода привело к изображению чисел в виде цифр как системы знаков. Можно предположить, что именно зарубки были прототипом римских цифр I, II, III, V, X.

Дальнейшее развитие знаковых моделей связано с возникновением письменности и математической символики. Наиболее древние письменные тексты, известные в настоящее время, относят примерно к 2000 г. до н. э.(Египет и Вавилон). Есть основания полагать, что вавилоняне уже пользовались понятием подобия прямоугольных треугольников.

Значительное развитие моделирование получает в древней Греции в V-III вв. до н. э. Была создана геометрическая модель Солнечной системы, врач Гиппократ для изучения человеческого глаза воспользовался его физической аналогичной моделью - глазом быка, математик Евклид создал учение о геометрическом подобии.

По мере развития и укрупнения механического производства, металлургии, кораблестроения, градостроения и т. д., все чаще обнаруживается недостаточность геометрического подобия физически однородных объектов для прогнозирования свойств объектов больших размеров на основании свойств объектов меньших размеров.

Первый шаг в развитии учения о подобии при физическом моделировании был сделан И. Ньютоном (1643-1727), который сформулировал условия подобия механических явлений. Далее развитие длительное время шло путем определения частных условий подобия для явлений только определенной физической природы - работы И. П. Кулибина (1735-1818) и Л. Эйлера (1707-1783) в области строительной механики, В. Л. Кирпичева (1845-1913) в области упругости и др.

И наконец, в 1909-1914 гг. Н. Е. Жуковским, Д. Релеем, Ф. Букингемом была сформулирована теорема, позволяющая установить условия подобия явлений любой физической природы.

Параллельно шло развитие логического моделирования в знаковой форме, это прежде всего развитие математики. В конце XVI в. Д. Непер (1550-1617) изобрел логарифмы. В конце XVII в. И. Ньютон и Г. Лейбниц (1646-1716) создали дифференциальное исчисление. Получают развитие численные методы решения различных задач.

К первым вычислительным устройствам можно отнести счеты (XV-XVI в.), логарифмическую линейку (начало XVII в.). Длительное время вычислительные устройства были исключительно механическими - арифмометр, счетно - решающие механизмы и т. п. И только в 30-х гг. нашего столетия начинается развитие электрических аналоговых и цифровых вычислительных устройств.

И первые обобщения двух направлений материального моделирования - а) физического и б) формального с помощью вычислительных устройств были сделаны В. А. Вениковым (1949 г.) и Л. И. Гутенмахером (1949 г.), а затем получили дальнейшее развитие у И. М. Тетельбаума (1959 г.), А. М. Сучилина (1964 г.), П. М. Алабужева (1968 г.). Философские концепции основных общих вопросов моделирования отражены В. А. Штоффом, И. Б. Новиковым, Н. А. Уемовым и др.

Термин «модель» в газетно-журнальном деле появился в начале 70-х годов. Профессор Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова А. П. Киселев впервые применил понятие «модель» в следующем контексте: «В отличие от произведений литературы и искусства газета, как целое, существует во множестве номеров. Композиция газеты объединяет все ее номера оформительскими признаками: системой расположения материалов по полосам, отделам и рубрикам, постоянством и порядковостью этих отделов и рубрик, способами выделения материалов. О композиции газеты можно, таким образом, сказать, что она служит принципиальной оформительской моделью, на основе которой решаются частные вопросы оформления каждого номера».

В. 3. Привалов и автор данной работы в обзоре «Поговорим об оформлении» дали популярное толкование термина «модель»: «В каждой редакции, составляя номер, руководствуются своеобразной моделью, то есть имеют в виду, что передовая открывает первую страницу, на определенном месте идет подборка... и т. п.».

Понятно, что и в первом и во втором случае речь идет об умозрительной модели, причем не комплексной, всеобъемлющей, а об одной из частей проекта, которая регулирует тематико-жанровую структуру издания.

Первыми нашли применение стандартные макеты. Случилось это в начале 30-х годов -- спустя несколько лет после появления первых макетов в московских газетах. Разумеется, подобное не было случайностью: макетирование есть художественное конструирование номера, стандартные макеты -- часть модели, художественного проекта издания. Вот что можно, к примеру, прочитать о художниках-конструктивистах 20-х годов: «Если прежде эти художники- называли свои произведения -- "построение", "композиция", "вещь", то теперь -- "конструкция", "проект", "модель"».

Если макеты позволяли стандартизировать оформление номера, то стандартные макеты делали стабильной композицию издания. Ответственный секретарь «Вечерней Москвы» В. Деев писал: «Новаторство не исключает стандарта. Чтобы создать интересную полосу, надо поставить перед собой определенную цель, знать, какой газета должна быть завтра. Необходимо иметь ряд стандартов оформления стандартных макетов»'.

В. В. Бакшин, приведя данное высказывание в своей книге «Оформление газет разного типа», далее показывает, что представляла собой эта оформительская новинка: «Стандартные макеты применялись в "Вечерней Москве" очень широко. Например, в феврале 1932 г. композиция третьей полосы строилась по двум довольно близким композиционным схемам (соответственно 16 и 7 номеров), композиция же второй полосы построена практически по одной композиционной схеме -- она использована в 22 номерах из 23».

Интересна ретроспективная реконструкция -- история появления стандартных макетов в те годы. Еще в начале 20-х годов газеты в нашей стране верстались без макетов. Выпускающий давал устные указания куда что поставить. «Чтобы "выпустить" очередной номер, ночной редактор, или "выпускающий", должен суметь выбрать из всего этого материала наиболее ценное и интересное и умело расположить все статьи и сообщения газеты, -- иначе говоря, ему приходится дать окончательные указания метранпажу, как нужно "сверстать" номер, сложить в страницы ("полосы") набор. Выпуск, "верстка", требует большого опыта и искусства», -- пишет о работе над номером П. М. Керженцев.

В книге П. М. Керженцева помещен рисунок макета, который он называет «разметкой». Автор отмечает, что за границей появились графические планы полос, которые помогают при верстке. Следовательно, макеты как явление, как понятие впервые упоминаются в книге П. М. Керженцева, в то время как на практике они не встречаются. Даже термина пока нет.

К концу 20-х годов становится обычным не только термин «макет», но и само макетирование. Оно активно внедрялось во все издания и быстро осваивалось как новая форма разделения труда и его научной организации.

Как известно, стандартные макеты -- это своего рода теоретическое обобщение практики, типизация конкретных проявлений композиции полос. В то же время для изготовления типовых схем верстки нужны сетевые графики. И графики, и типовые схемы есть части одной системы -- модели. Основой и движителем модели является сетевой график. Он и обусловливает нормальное функционирование всех других составных частей системы. Это одна сторона вопроса.

С другой стороны, набор макетов-стандартов -- отдельная часть модели. И своими корнями она уходит в композицию, двойными нитями связана с макетированием. Стандартные макеты изготовляются путем типизации (обобщения) каждодневных макетов отдельных страниц. А затем мы ежедневно рисуем макеты полос на основе имеющихся стандартных макетов. Вот эта двойственность типовых макетов и была гносеологической предпосылкой возникновения макетов-стандартов в «Вечерней Москве».

Не обошла стороной эта тенденция и журналы.

«Как художественный редактор журнала "Радиослушатель" в 1929 году, Степанова столкнулась с необходимостью более оперативно работать над макетом.

Журнал шел по глубокой печати, и быстрота сроков редактирования, монтажа и выпуска была связана с требованиями производства. Для того чтобы облегчить свою работу и работу типографии, она пробовала ввести стандартизацию размеров колонок, иллюстраций, ввести типологию шрифта. Ей пришлось сделать заранее несколько вариантов типовых полос, варьируя которые она могла каждый раз верстать тот или иной конкретный материал. Свое кредо технического редактора она изложила в служебной записке на имя редактора журнала "Радиослушатель" М. Смоленского: "Редакция должна делать журнал до сдачи в набор, а не после того, как полосы сверстаны.

Макет журнала должен быть проработан стандартно. Смысл стандарта-макета заключается в уничтожении или сведении до минимума архаически кустарных понятий "верстка" и "оборка". Конечной целью стандарта-макета должны быть верстка по телефону, по карточной системе, что данный макет вполне допускает".

Типовую обложку для журнала разработал Родчеико. Он же предложил делать вырубку в первой странице в виде круга. Дырка в журнале позволяла сразу увидеть фото на первой странице. Вырубка не пропадала. Кружок с рекламным текстом на одной стороне и заголовком журнала на другой рассылался подписчикам или в торговую сеть Союзпечати.

К началу 60-х годов относятся первые опыты модульного конструирования журналов. «У нас о модульной сетке впервые заговорили и практически ее применили в 1963 г., будучи еще студентами Московского полиграфического института, М. Жуков и Ю. Курбатов. Они использовали ее для оформления журнала "Новые товары". Кроме них в оформлении этого номера участвовали студенты того же института В. Алешин, А. Кулагин и А. Троянкер. Молодые люди называли сетку растровой. И только в 1965 г. сетка получила название модульной в журнале "Декоративное искусство СССР", когда его художественный редактор Ю. Соболев разрабатывал с помощью М. Жукова сетку для этого журнала».

Предтечей стандартных операций оформления можно считать закрепление текстовых (а в некоторых изданиях и заголовочных) шрифтов за материалами определенных рубрик, разделов или жанров, которое фиксировалось в так называемых «Памятках». Так, в «Труде» публикации под рубрикой «Мнение специалиста» полагалось набирать трудовцем на 5'\ кв., а «Письма» -- юбилейным черным (полужирным) на 23/„ кв. В подобной «Памятке» «Комсомольской правды» также приводились образцы шрифтов, а под колонкой, набранной петитом школьным светлым прямым, следует: «Очерки. Корреспонденции, статьи. Колонка "Вопрос -- ответ"». Такого рода шрифтовое расписание, закрепленное в «памятках», появилось в центральных газетах в конце 50-х -- начале 60-х годов.

Сетевые графики в том или ином виде использовали региональные и центральные газеты в 60-е годы.

Однако комплексная модель, включающая в себя практически все компоненты, была разработана и внедрена в газете «Труд» в середине 60-х годов. Инициатором ее создания (или, как сказали бы сейчас, руководителем проекта) был главный редактор «Труда» А. М. Субботин. Несмотря на отсутствие некоторых деталей, система комплексного планирования (так называли функциональную, структурную часть модели) позволила профсоюзной газете первой из ежедневных изданий достичь двадцатимиллионного рубежа.

В 70-е годы появляется и бурно развивается теория моделирования, которая уже тогда -- 35 лет назад -- пыталась дать ответ на вопрос, нужна ли вообще и зачем нужна газетам и журналам модель'.

«Научно-техническая революция оказывает непосредственное влияние не только на материально-техническую базу полиграфии, но и на техническую вооруженность журналистов... Несомненный интерес в этом отношении представляет проблема планирования и макетирования газетного номера...

На первый вопрос ответ может быть, вероятно, однозначным: применение такой дорогостоящей техники, как ЭВМ, рентабельно там, где она будет использоваться на полную мощность и достаточно убедительно выявит свои преимущества перед неавтоматизированным планированием номера...

Второй вопрос более дискуссионный. Оппоненты считают: да, автоматизировать макетирование в принципе можно, но нужно ли? И ссылаются при этом на то, что в условиях ежедневной газеты процесс макетирования малостабильный. Согласиться с этим трудно, потому что, напротив, малая стабильность как раз и является предпосылкой, обусловливающей необходимость автоматизации макетирования...

Реальной основой автоматизации процесса макетирования номера могут стать макеты-стандарты».

Итак, кольцо замкнулось: практика моделирования началась со стандартных макетов, а первое опубликованное исследование, содержащее цельную теорию моделирования, заканчивается выводом о главном назначении стандартных макетов - быть основой верстальных программ.

Моделирование как метод научного познания

Слово “модель” произошло от латинского слова “modulus”, означает “мера”, “образец”. Его первоначальное значение было связано со строительным искусством, и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образа, прообраза, или вещи, сходной в каком-то отношении с другой вещью. Модель -- это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

При представлении модели средствами математики и логики возникает абстрактный образ реального объекта, при исследовании образца реального объекта в качестве модели имеет место конкретное исследование. Моделирование находится в промежутке между этими двумя точками (Рис.1) [2].

Рис.1. Место имитационного моделирования в модельном пространстве

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания. Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов, предметов и явлений с помощью других объектов, процессов, явлений, либо с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, карты, совокупности уравнений, алгоритмов и программ [2].

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ век. Методология моделирования долгое время развивалась отдельными науками независимо друг от друга. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Однако компьютерное моделирование не может рассматриваться как третий путь получения научного знания и способ рассуждений, наряду с эмпирическим и теоретическим, индукцией и дедукцией. Важное методологическое значение этого приема состоит прежде всего в том, что он позволяет «переложить» сложные методологические проблемы науки на современный язык, тем самым не только открывая новую перспективу их рассмотрения, но и позволяя определить наиболее сложные моменты на пути их решения. 

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и ресурсов.

Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, что модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она становится оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько "специализированных" моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации. 

Ниже представлен ряд методов моделирования, применяемых в естественных и технических науках.

Обзор методов моделирования

Основными разновидностями процесса моделирования можно считать два его вида - математическое и физическое моделирование. 

При физическом (натурном) моделировании исследуемая система заменяется соответствующей ей другой материальной системой, которая воспроизводит свойства изучаемой системы с сохранением их физической природы. Примером этого вида моделирования может служить тестовая сеть, с помощью которой изучается принципиальная возможность построения сети на основе тех или иных компьютеров, коммуникационных устройств, операционных систем и приложений. Возможности физического моделирования довольно ограничены. Оно позволяет решать отдельные задачи при задании небольшого количества сочетаний исследуемых параметров системы. При натурном моделировании практически невозможно проверить работу системы для различных вариантов. Проверка на практике около десятка разных типов условий связана не только с большими усилиями и временными затратами, но и с немалыми материальными затратами. Во многих важных областях исследований натурный эксперимент невозможен, потому что он либо запрещен (изучение здоровья человека), либо слишком опасен (изучение экологических явлений), либо просто неосуществим (изучение астрофизических явлений). 

Поэтому во многих случаях предпочтительным оказывается использование математического моделирования. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий), определяющих процесс изменения состояния системы в зависимости от ее параметров, входных сигналов, начальных условий и времени. Под математическими моделями понимают основные закономерности и связи, присущие изучаемому явлению. Это могут быть формулы или уравнения, наборы правил или соглашений, выраженные в математической форме

В настоящее время широко применяется два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.

Аналитическое моделирование позволяет получать более точное решение, формируя математические законы, связывающие объекты системы, записанные в виде некоторых функциональных соотношений. Задачей аналитического моделирования является решение уравнений для получения теоретических результатов и сопоставление этих результатов с практикой. К достоинствам аналитического моделирования можно отнести большую силу обобщения, многократность использования, но наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить для сравнительно простых систем. Чтобы использовать аналитический метод необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить общие свойства системы. 

Развитие информационных технологий привело к тому, что компьютеры стали использовать для моделирования процессов функционирования системы, причем в этом случае имелись алгоритм и программа, а математическая модель в ее классическом виде практически отсутствовала или предполагалось, что математической моделью является одно из аналитических представлений. Это направление получило название имитационного моделирования. Такие модели представляют собой компьютерную программу, которая шаг за шагом воспроизводит события, происходящие в реальной системе. Преимуществом имитационных моделей является возможность подмены процесса смены событий в исследуемой системе в реальном масштабе времени на ускоренный процесс смены событий в темпе работы программы. 

Процесс построения имитационных моделей представляет собой последовательное выполнение этапов имитационного моделирования. Этапы процесса моделирования [4]:

Формулирование проблемы-описание исследуемой проблемы и определение целей исследования;

Разработка модели - логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблем;

Подготовка данных - идентификация, спецификация данных;

Трансляция модели - перевод модели машинный язык;

Верификация модели - установление правильности машинных программ;

Валидация модели - оценка требуемой точности и соответствия имитационной модели реальной системе;

Стратегическое и тактическое планирование - определение условий проведения машинного эксперимента с имитационной моделью;

Экспериментирование - прогон имитационной модели для получения требуемой информации;

Анализ результатов - изучение результатов имеет моделирование для подготовки выводов, для решения проблемы.

Названные выше этапы имитационного исследования редко выполняются в строго заданной последовательности, начиная с определения проблемы и кончая документированием. В ходе имитационного исследования могут быть сбои в прогонах модели, ошибочные допущения, от которых в последствии приходится отказываться, переформулировки целей исследования. То есть, на каждом этапе возможно возвращение назад, к предыдущим этапам. Именно такой итеративный процесс даёт возможность получить модель, которая позволяет принимать решения. Упрощенно процесс разработки имитационной модели можно представить следующим образом (Рис.2):

Рис.2. Упрощенный вариант процесса моделирования

Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. Данные модели позволяют проводить эксперименты, меняя при этом условия протекания процесса, и в конечном счете определить такие условия, при которых результат удовлетворяет требованиям. Результатом работы имитационной модели являются собранные в ходе наблюдения за протекающими событиями статистические данные о наиболее важных характеристиках изучаемой системы. 

При имитационном моделировании логическая структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования и динамика взаимодействия ее элементов воспроизводятся (имитируются) на модели. Поэтому построение имитационной модели включает в себя структурный анализ моделируемой системы и разработку функциональной модели, отражающей динамические портреты моделируемой системы.

Имитационное моделирование сегодня становится все более зрелой технологией компьютерного моделирования, благодаря чему наблюдается устойчивый рост применения этого метода в самых различных областях, связанных с управлением и принятием решений экономического, организационного, социального и технического характера. 

Компьютерное моделирование -- метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели. Традиционно под компьютерным моделированием понималось лишь имитационное моделирование. Однако можно увидеть, что и при других видах моделирования компьютер может быть весьма полезен. Например, при математическом моделировании выполнение одного из основных этапов -- построение математических моделей по экспериментальным данным -- в настоящее время просто немыслимо без компьютера. Компьютерное моделирование, возникшее как одно из направлений математического моделирования, с развитием компьютерных технологий стало самостоятельной и важной областью применения компьютеров [6].

Компьютерные модели, могут использоваться для:

* численного математического моделирования;

* визуализации явлений и процессов (как для аналитических, так и для численных моделей);

* специализированных прикладных технологий, использующих компьютер (как правило, в режиме реального времени) в сочетании с измерительной аппаратурой, датчиками и т.п.

Развитие компьютерного имитационного моделирования

Исторически сложилось так, что первые работы по компьютерному моделированию были связаны с физикой, где с помощью моделирования решался целый ряд задач гидравлики, фильтрации, теплопереноса и теплообмена, механики твердого тела и т.д. [3,7,8]. Моделирование в основном представляло собой решение сложных нелинейных задач математической физики с помощью итерационных схем, и по существу было моделированием математическим. Успехи математического моделирования в физике способствовали распространению его на задачи химии, электроэнергетики, биологии и некоторых других дисциплин, причем схемы моделирования не слишком отличались друг от друга. Сложность решаемых с помощью моделирования задач всегда ограничивалась лишь мощностью имеющихся компьютеров.

Характерно, что с появления статьи Дж. Неймана (John von Neumann) и С. Улама (Stanislaw Ulam) в 1948 г. -- первой работы по применению метода Монте Карло, многие специалисты продолжают называть компьютерное моделирование методами Монте Карло или статистических испытаний. Это в принципе не верно, так как компьютерное моделирование разделилось на четыре направления:

методы Монте Карло или методы вычислительной математики, использующие приближенные численные методы, когда все объекты аппроксимируются числами или их комплектами в принятой числовой сетке, а результаты получаются в виде таблиц или графиков с учетом возможностей современных компьютеров. Этими методами можно вычислять любые, не берущиеся аналитическим путем, многократные интегралы, решать системы уравнений;

методы имитационного моделирования (simulation); 

методы статистической обработки данных моделирования на основе методов планирования эксперимента;

комплексы имитационного моделирования, объединяющие все названные виды компьютерного моделирования, пользовательский интерфейс, автоматизированные системы поддержки принимаемых решений и т. д. Это направление предназначено для исследования сложных систем [2].

Имитационное моделирование основано на применении логико-математической модели сложной системы - со всеми вытекающими особенностями и осложнениям. Во-первых, построение математической модели в отличие от структурно-функционального моделирования требует большого объема детальной информации о системе, включая всевозможные логические и количественные соотношения. Во-вторых, выбор математического аппарата существенно сказывается на самой имитационной модели и на выборе инструментальных средств. Ясно, что выбор излишне сложного математического аппарата (скажем, систем дифференциальных уравнений в частных производных) или привлечение большого числа методов из различных разделов математики значительно усложнит задачу имитационного моделирования. В-третьих, при построении логико-математической модели всегда приходится решать проблему выбора между сложностью модели и ее точностью, удобством использования и ее универсальностью, - поскольку эти критерии, как правило, противоречивы. В частности, излишне сложные модели редко удается довести до этапа, на котором они могут быть реально использованы: обнаруживается, что-либо не все константы уравнений известны, либо не все зависимости могут быть представлены в виде соотношений. В то же время простая модель может не учитывать те или иные особенности объекта или среды. Именно поэтому составление логико-математической модели и использование ее для имитационного моделирования было, есть и будет искусством. Чтобы добиться успеха при моделировании сложных систем, в первую очередь требуется доскональное знание объекта моделирования, четкое понимание назначения строящейся имитационной модели и, наконец, владение техникой имитационного моделирования. 

Инструментальные средства имитационного моделирования -- языки моделирования, появились довольно давно, почти одновременно с языками Fortran и Algol1, и прошли путь от бурного развития в 70-х годах, когда они ежегодно рождались десятками, до современного стабильного состояния, когда доминирует лишь несколько языков. Наиболее широко используемые в настоящее время языки имитационного моделирования и инструментальные средства, их реализующие, подразделяются на три большие группы: языки имитационного моделирования непрерывных динамических систем; языки имитационного моделирования дискретных систем; универсальные языки.

Известный специалист в области имитационного моделирования Р.Нанс (Richard E. Nance) в своей работе [9] определял несколько этапов развития имитационного моделирования (таблица 1).

Таблица 1. Основные этапы развития методов имитационного моделирования (Р.Нанс) 

Этап 1 (1955-1960). В этот период программы для задач компьютерного моделирования разрабатывались на основе таких общеизвестных универсальных языков, как Fortran и Algol. 

Fortran появился в 1957 году. Но работы по его разработке начались намного раньше. С 1954 годов группа инженеров компании IBM под руководством Джона Бекуса занималась созданием компилятора для Fortran. Эти работы велись более 2-х лет и, в конце концов, привели к созданию нового языка. Fortran - это сокращение от двух английских слов FORmula TRANslator - что переводится как "транслятор формул". Первоначально язык создавался с целью использования при математических расчетах. Он предназначался для написания программ, используемых при решении прикладных технических задач. Основу языка составляли арифметические операторы, соответствующие по своему синтаксису традиционной записи математических выражений. В дополнение к этому в языке имелись средства разбиения сложных алгоритмов на более простые за счет явного определения подпрограмм и функций. Описания данных в Fortran были ориентированы на представление главным образом числовой информации, поэтому и типы данных были просты: это целые и действительные числа, а также массивы из таких чисел. 

Языков программирования было немного и они не всегда устраивали разработчиков. Поэтому ряд ведущих программистов в Цюрихе представили в 1958 году новый язык программирования - Алгол (сокращение от ALGOrithmic Language - алгоритмический язык программирования). Первая версия языка так и называлась - Алгол58, а позднее, в 60-м году, был принят стандарт Алгол60, который и стал основным на долгие годы. Основная заслуга этого языка в том, что он заложил базу для дальнейшего развития программистской мысли, и многие языки программирования, разработанные впоследствии и получившие широкое распространение как в кругу профессионалов, так и среди любителей, содержат многие идеи и решения, взятые из Алгола.

Создание моделей с помощью этих языков выглядело следующим образом: в компьютер вводили систему уравнений с детерминированными и случайными коэффициентами, задавали шаг времени, с помощью датчика случайных чисел изменяли случайные коэффициенты, а результаты решения подвергали статистической обработке (Рис.3). Поскольку шаг времени выбирали для самого быстрого процесса, то после моделирования получали множество ненужных данных о шагах, когда изменений в системе нет. Разработка модели часто отставала от развития объекта моделирования, а ее доработка отнимала много времени.

Рис.3. Имитационное моделирование на универсальном языке

Компьютеры между тем развивались, и становилось понятным, что с их помощью можно решать самые разнообразные проблемы, зачастую не связанные с научными приложениями. Поэтому стали появляться первые языки моделирования.

Этап 2 (1961-1965). Появились первые языки моделирования: GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, CSL, SOL. 

Ярким примером первых языков имитационного моделирования является широко известный язык моделирования дискретных систем - GPSS (General Purpose Simulating System). Появившийся впервые еще в 1961 году, он выдержал множество модификаций для самых различных операционных систем и компьютеров и в то же время сохранил почти неизменными внутреннюю организацию и основные блоки [10]. Основными понятиями языка GPSS являются транзакт, блок, оператор. Транзакт GPSS - это динамический объект, под которым может подразумеваться клиент, требование, вызов или заявка на обслуживание прибором обслуживания. То есть основное назначение GPSS - это моделирование систем массового обслуживания, хотя наличие дополнительных встроенных средств позволяет моделировать и некоторые другие системы (например, распределение ресурсов между потребителями). Транзакты в GPSS могут создаваться (вводиться), уничтожаться (выводиться), задерживаться, размножаться, сливаться, накапливаться и т. д. Именно благодаря наличию транзакта GPSS обладает такой изящностью и простотой. Другим фундаментальным понятием GPSS является понятие "блок". Блок GPSS представляет собой некоторый самостоятельный элемент моделируемой системы. Каждый блок реализует одну или несколько операций над транзактом, группой транзактов или параметрами транзактов, а совокупность блоков составляет моделирующую программу. Таким образом, GPSS имеет блочную структуру и легко может быть приспособлен и для структурно-функционального моделирования не очень сложных систем. GPSS достаточно легок в освоении, а наличие в нем функций, переменных, стандартных атрибутов, графики и статистических блоков существенно расширяет его возможности. 

В конце 80-х, на фоне значительных успехов языков объектно-ориентированного программирования, позволяющих строить исключительно гибкие инструментальные средства имитационного моделирования, интерес к GRSS стал угасать. 

Однако в последние годы интерес к GPSS вновь возрос [11]. На первой Internet-конференции по компьютерному моделированию, которая проходила в ноябре 1996 года на базе Афинского национального университета, значительное число работ опиралось на использование GPSS/H+PROOF2. В настоящее время в США, где GPSS наиболее популярен, организовано несколько интерактивных серверов GPSS, куда пользователь может обращаться как для решения своих конкретных задач, так и, что гораздо более важно, для использования библиотек готовых имитационных модулей. 

Дальнейшее развитие языков моделирования положило начало использования объектно-ориентированных принципов в моделировании. 

Этап 3 (1965-1970). Появилось второе поколение языков моделирования GPSS V, SIMSCRIPT Ii.5, SIMULA 67.

Особое место среди языков имитационного моделирования этого периода занимает СИМУЛА-67, разработанный в Норвежском вычислительном центре У. И. Далом, Б. Мюрхаугом и К. Нюгордом, [12]. Разработчики языка СИМУЛА-67 положили начало объектно-ориентированному представлению систем. Имя языка программирования СИМУЛА (SIMULA) происходит от английских слов SIMUlation LANguage, что в переводе означает “язык моделирования”. СИМУЛА-67 основываются на языке АЛГОЛ-60 и содержит его в качестве своего подмножества.

Этот язык был предназначен для моделирования различных объектов и процессов, и объектно-ориентированные черты появились в нем именно для описания свойств модельных объектов. В нем впервые получила практическое воплощение концепция ядра языка как средства иерархического, структурированного описания класса объектов, последующее развитие которой привело к созданию объектно-ориентированного программирования. 

Фундаментальным новым понятием языка СИМУЛА-67 является понятие “объект”, которое эволюционировало из понятия “процесс” языка СИМУЛА-1. Под объектом понимается экземпляр описания класса, который имеет свои собственные локальные данные и действия. В языке СИМУЛА-67 имеются элементарные операторы, которые позволяют организовать исполнение программы в виде последовательных активных фаз объектов. Это исполнение называют “квазипараллельным”. Квазипараллельное исполнение программ позволяет отойти от обычной схемы решения (в виде последовательности шагов) задачи и представить ее в виде ряда взаимодействующих объектов, получивших название “сопрограмм”.

Установление в языке таких понятий, как “класс” и “подкласс” и других механизмов, позволяет использовать СИМУЛУ-67 в качестве основы для построения специализированных языков, ориентированных на различные предметные области. Он является весьма удобным средством создания самих языков имитационного моделирования. Средствами СИМУЛА довольно легко реализовать, например, GPSS, не говоря уже о более простых языках моделирования. Развитые средства организации и ведения библиотек позволяют легко построить любой язык моделирования как совокупность некоторых классов. Одним из преимуществ языка по сравнению с базовым предшественником является наличие средств ввода-вывода. 

Идеи, заложенные в языке СИМУЛА-67, оказали существенное влияние на языки программирования, появившиеся после него. В частности, понятие “класс” нашло свое воплощение в понятии “абстрактные типы данных”, а понятие “объект” - в объектно-ориентированном программировании, хотя разработка СИМУЛЫ-67 в принципе не преследовала цели создания объектно-ориентированного языка. 

Этап 4 (1971-1978). На этой стадии происходит развитие уже разработанных языков и средств моделирования, ориентированное, прежде всего, на повышение эффективности процессов моделирования и превращения моделирования в более простой и быстрый метод исследования сложных систем.

К числу широко известных языков имитационного моделирования относится также язык СЛАМ, разработанный профессором Университета Пердью Аленом Прицкером в начале 70-х [13]. В основе языка СЛАМ лежит простая идея - объединить достоинства GPSS и DYNAMO3 таким образом, чтобы, допуская раздельное применение этих языков, можно было при необходимости использовать их совместно. Реализация этого принципа на ЭВМ с цифровыми дисплеями хотя и давала некоторые преимущества при моделировании, однако не вносила качественных изменений в процесс моделирования. Однако, переход к графическим интерфейсам раскрыл все преимущества этого принципа.

Многолетнее отставание России в области имитационного моделирования было обусловлено отсутствием информации на русском языке и высокой стоимостью лицензий на программные продукты. Так, например, при разработке отечественного языка НЕДИС были использованы отдельные детали известных в то время по публикациям языков СИМУЛА-67 и АЛГОЛ-68. Система не имела аналогов в практике отечественного моделирования и по своим возможностям система НЕДИС близка к системам на базе таких языков, как СИМУЛА-67, GASP-IV, SLAM-II. Разработчики системы НЕДИС, кроме работ по внедрению и сопровождению системы, выполнили большой объем работ по адаптации системы НЕДИС в различных прикладных областях. Встроенный в язык НЕДИС механизм библиотечных вступлений и заключений позволял создавать многоуровневые библиотеки приложений. Система использовалась для проведения исследований и различного рода проектных работ в таких областях как: проектирование вычислительных машин, систем и сетей передачи данных, планирование ремонтных и профилактических работ для различных парков самолетов, системы управления и контроля в конвертерном производстве, проектирование средств и систем ракетно-космической техники и в других областях. Разработанные на базе системы НЕДИС приложения, как правило, использовались не только для получения широкого спектра статистических характеристик основных показателей функционирования соответствующих прикладных систем, но и для решения разноплановых стратегических проблем. Система НЕДИС послужила основой разработки нескольких последующих поколений систем имитационного моделирования. В течении 1991-1993 гг.. выполнялись работы по созданию технологической системы программирования НЕДИС-90 и реализации ее на ПЭВМ IBM PC AT/386. Система предназначалась для оперативной разработки проблемно-ориентированных языков для самого широкого круга применений. Пользователи системы получали возможность строить свои собственные функциональные эквиваленты таких языков, как SIMULA, GASP-IV, VHDL [15].

Этап 5 (1979-1986). Годы перехода от программирования к развитию моделей. Основной акцент был перенесен на идентификацию интегрированных средств имитационного моделирования.

Процесс моделирования включает такие этапы, как создание модели, программирования, проведения имитационных экспериментов, обработку и интерпретацию результатов моделирования. Традиционно преимущество отдавалось этапу программирования. Возникающая при этом схема моделирования во многом повторяет схему проведения натурных испытаний и сводится лишь к имитации траекторий изученных моделей. С появлением имитационных моделей изменилась концепция моделирования, которая теперь рассматривается как единственный процесс построения и исследование моделей, которое имеет программную поддержку. Теперь на первое место ставится формальное понятие модели, которое не только объясняет динамику системы, но и служит предметом математических исследований. Становится возможным достоверный анализ многих практически важных свойств модели (стационарных распределений, малых вероятностей, чувствительности, надежности и достоверности результатов моделирования). Эти свойства особенно существенны при исследовании высоко ответственных и полно масштабных систем, где цена ошибки особенно высока.

Не стоит забывать, что выбор языка моделирования влечет за собой принятие концепции авторов языка, что не может не сказаться на стратегии разработки, построения и совершенствования модели, ибо этот процесс существенно зависит от гибкости и мощности изобразительных средств языка, ресурсов, предоставляемых пользователю. 

Для моделирования сложной системы нужен аппарат программирования, предусматривающий: способы организации данных, обеспечивающие простое и эффективное моделирование; удобные средства формализации и воспроизведения динамических свойств моделируемой системы; возможности имитации стохастических систем, т.е. процедуры генерирования и анализа случайных величин и временных рядов. Реализация требований к имитационным моделям в рамках универсального языка программирования приводит к громоздким и неудобным для практического использования программам. В большинстве таких программ могут разобраться только их авторы, а любое изменение в постановке задачи требует переработки значительной части текста программы. Дальнейшее развитие сред имитационного моделирования приводит к созданию новых интерфейсов для упрощения работы пользователя. 

Этап 6 (1987-1994). Перенесение программного обеспечения для имитационного моделирования на персональные компьютеры с использованием средств графического интерфейса (для визуализации и анимации процессов моделирования).

Системы автоматизации моделирования, разработанные в 60-70-е годы (Simula, SLAM, НЕДИС и другие), были слишком сложны для широкого пользователя, прежде всего из-за сложности текстовой формы описания модели и отсутствия программных реализаций эффективных численных методов. 

В 90-х годах появились среды имитационного моделирования (Arena, Extend, MicroSaint, Enterprise Dynamics и пр.) содержащие интерфейс непрограммирующего пользователя, входные и выходные анализаторы, возможность анимации имитационного моделирования. Такие среды не требуют программирования в виде последовательности команд. Вместо составления программы пользователь компонует модель, перенося готовые блоки из библиотеки на рабочее поле и устанавливая связи между ними.

Пакеты визуального моделирования позволяют пользователю вводить описание моделируемой системы в естественной для прикладной области и преимущественно графической форме, а также представлять результаты моделирования в наглядной форме, например, в виде диаграмм или анимационных картинок.

Одним из главных достоинств систем визуального моделирования является то, что они позволяют пользователю не заботиться о программной реализации модели, как о последовательности исполняемых операторов, и тем самым создают на компьютере некоторую чрезвычайно удобную среду, в которой можно создавать виртуальные, параллельно функционирующие системы и проводить эксперименты с ними. Графическая среда становится похожей на физический испытательный стенд, только вместо тяжелых металлических ящиков, кабелей и реальных измерительных приборов, осциллографов и самописцев пользователь имеет дело с их образами на экране дисплея. Образы можно перемещать, соединять и разъединять с помощью мыши. Кроме того, пользователь может видеть и оценивать результаты моделирования по ходу эксперимента и, при необходимости, активно в него вмешиваться.

Еще одной важной особенностью этого этапа развития имитационного моделирования является использование технологии объектно-ориентированного моделирования, что позволяет резко расширить границы применимости и повторного использования уже созданных и подтвердивших свою работоспособность моделей.

Средства моделирования на этом этапе позволяли создавать модели, для расчета которых требовались значительные вычислительные ресурсы. Это требование определило путь дальнейшего развития компьютерного имитационного моделирования.

Этап 7 (1995-1998). Разработка средств технологической поддержки процессов распределенного имитационного моделирования на мультипроцессорных компьютерах и сетях.