Проектирование специализированной вычислительной системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Методы получения псевдослучайных чисел

1.1 Метод серединных квадратов

1.2 Метод произведений

1.3 Конгруэнтный метод

2. Разработка модели

2.1 Словесное описание системы

2.2 Структурная схема модели

2.3Технологическая схема работы модели

2.4 Блок-диаграмма модели

3. Текст программы на языке GPSS

4. Стандартный отчет

5. Выводы о работе модели

6. Эксперименты с моделью

Заключение

Список использованной литературы

Введение

В век компьютерных технологий и всё более глубокого внедрения автоматизированных систем управления на предприятиях особенно востребованным является умение решать задачи, таких как та, которая была дана на курсовое проектирование:

Умение решать задачи по автоматизации технологических процессов подразумевает умение вести научно - исследовательскую и проектно - конструкторскую работу в области исследования и разработки сложных систем; способность ставить и проводить имитационные эксперименты с моделями процессов функционирования систем на современных ЭВМ для оценки вероятностно - временных характеристик систем; принятие экономически и технически обоснованных инженерных решений; анализ научно - технической литературы в области системного моделирования, а также использование стандартов, справочников, технической документации по математическому и программному обеспечению ЭВМ и т.д.

Процессы функционирования различных систем и сетей связи могут быть представлены той или иной совокупностью систем массового обслуживания (СМО) - стохастических, динамических, дискретно-непрерывных математических моделей. Исследование характеристик таких моделей может проводиться либо аналитическими методами, либо путем имитационного моделирования.

Имитационная модель отображает стохастический процесс смены дискретных состояний СМО в непрерывном времени в форме моделирующего алгоритма. При его реализации на ЭВМ производится накопление статистических данных по тем атрибутам модели, характеристики которых являются предметом исследований. По окончании моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования получаются в виде выборочных распределений исследуемых величин или их выборочных моментов. Таким образом, при имитационном моделировании систем массового обслуживания речь всегда идет о статистическом имитационном моделировании.

Специализированные языки имеют средства описания структуры и процесса функционирования моделируемой системы, что значительно облегчает и упрощает программирование имитационных моделей, поскольку основные функции моделирующего алгоритм, а при этом реализуются автоматически. Программы имитационных моделей на специализированных языках моделирования близки к описаниям моделируемых систем на естественном языке, что позволяет конструировать сложные имитационные модели пользователям, не являющимся профессиональными программистами.

Одним из наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем является в настоящее время язык GPSS (General Purpose Simulation System). Он может быть с наибольшим успехом использован для моделирования систем, формализуемых в виде систем массового обслуживания. В качестве объектов языка используются аналоги таких стандартных компонентов СМО, как заявки, обслуживающие приборы, очереди и т.п. Достаточный набор подобных компонентов позволяет конструировать сложные имитационные модели, сохраняя привычную терминологию СМО.

Язык моделирования дискретных систем GPSS разработан фирмой IBM в начале 70-х годов XX века и является одним из самых распространенных в мире специализированных языков программирования. Система моделирования GPSS/PC (различных версий) является торговой маркой фирмы MINUTEMAN Software. Однако стоит отметить, что GPSS/PC предназначен для работы в операционной системе MS DOS. Поэтому имеются ограничения, которые в ряде случаев не позволяют осуществить разработку и эксплуатацию моделей сложных систем с требуемой степенью детализации. Отмеченных недостатков практически не имеет общецелевая система моделирования GPSS World, также разработанная компанией MINUTEMAN (США), но уже в 1993 году, которая позже так же претерпела некоторые изменения.

GPSS - интегрирующая языковая система, применяющаяся для описания пространственного движения объектов. Такие динамические объекты в языке GPSS называются транзактами и представляют собой элементы потока. Транзакты "создаются" и "уничтожаются". Функцию каждого из них можно представить как движение через модель М с поочерёдным воздействием на её блоки. Функциональный аппарат языка образуют блоки, описывающие логику модели, сообщая транзактам, куда двигаться и что делать дальше. Данные для ЭВМ подготавливаются в виде пакета управляющих и определяющих карт, которым составляется по схеме модели, набранной из стандартных символов. Созданная программа GPSS, работая в режиме интерпретации, генерирует и передаёт транзакты из блока в блок. Каждый переход транзакта приписывается к определенному моменту системного времени.

1. Методы получения псевдослучайных чисел

При моделировании систем на ЭВМ программная имитация случайных воздействий любой сложности сводится к генерированию некоторых стандартных ( базовых ) процессов и к их последующему функциональному преобразованию. Таким базовым процессом является последовательность чисел {хi} = х0, х1, ј, хN, представляющих собой реализации независимых, равномерно распределенных на интервале ( 0,1 ) случайных величин { ei } = e0, e1, ј, eN. Но на ЭВМ невозможно получить идеальную последовательность случайных чисел потому, что на ней можно оперировать только с конечным множеством чисел. Кроме того, для получения значений х случайной величины e используются формулы ( алгоритмы ). Поэтому такие последовательности, являющиеся по своей сути детерминированными, называются псевдослучайными.

Наибольшее применение в практике моделирования на ЭВМ для генерации последовательностей псевдослучайных чисел находят алгоритмы вида

хi+1 = F ( хi ), ( 1 )

представляющие собой рекуррентные соотношения первого порядка, для которых начальное число х0 и постоянные параметры заданы.

Рассмотрим некоторые процедуры получения последовательностей равномерно распределенных псевдослучайных чисел.

1.1 Метод серединных квадратов

Пусть имеется 2n-разрядное число, меньшее 1

хi = 0, a1 a2 ј a2n.

Возведем его в квадрат

хi2 = 0, b1 b2 ј b4n,

а затем отберем средние 2n разрядов, которые и будут являться очередным числом псевдослучайной последовательности

хi+1 = 0, bn+1 bn+2 ј b3n.

Этому методу соответствует рекуррентное соотношение

хi+1 = D [ 10-2n Ц [ 103n хi2 ] ], ( 2 )

где D [ Ч ] и Ц [ Ч ] означают соответственно дробную и целую часть числа в квадратных скобках.

Недостаток метода - наличие корреляции между числами последовательности, а в ряде случаев случайность вообще может отсутствовать. Кроме того, при некоторых i* может наблюдаться вырождение последовательности, т.е. хi = 0 при i і i*.

1.2 Метод произведений

Метод является модификацией метода серединных квадратов и состоит в том, что два 2n-значных числа перемножаются и средние 2n цифр этого произведения принимаются в качестве следующего числа последовательности. Таким образом, если

хi-1 = 0, a1 a2 ј a2n,

хi = 0, b1 b2 ј b2n,

то для получения числа хi+1 необходимо перемножить хi-1 и хi

хi-1 Ч хi = 0, c1 c2 ј c4n,

а затем отобрать средние 2n цифр этого произведения

хi+1 = 0, cn+1 cn+2 ј c3n.

Данному методу соответствует рекуррентное соотношение

хi+1 = D [ 10-2n Ц [ 103n хi Ч хi-1 ] ] ( 3 )

при заданных двух начальных числах х0 и х1.

Несмотря на то, что данный метод также имеет тенденцию к вырождению, но обеспечивает лучшее качество псевдослучайных чисел, чем у чисел, полученных с помощью метода серединных квадратов.

1.3 Мультипликативный метод (конгруэнтный метод)

Широкое применение для получения последовательностей псевдослучайных равномерно распределенных чисел получили конгруэнтные процедуры генерации, которые могут быть реализованы мультипликативным либо смешанным методом. Конгруэнтные процедуры являются чисто детерминированными, т.к. описываются в виде рекуррентного соотношения, когда функция ( 1 ) имеет вид

Хi = lХi + m ( mod M ), ( 4 )

где Хi, l, m, M - неотрицательные целые числа.

Раскрывая ( 2 ) получим

Хi = li Х0 + ( li - 1) m / ( l - 1 )( mod M ). ( 5 )

Если задано начальное значение Х0, множитель l и аддитивная константа m, то ( 5 ) однозначно определяет последовательность целых чисел { Хi }, составленную из остатков от деления на М, членов последовательности

{ liЧХ0 + m ( li - 1 ) / ( l - 1 )}.

Таким образом, для любого i і 1 справедливо неравенство Хi < M. По целым числам последовательности { Хi } можно построить последовательность { хi } = { Хi / M } рациональных чисел из единичного интервала ( 0, 1 ).

Мультипликативный метод задает последовательность неотрицательных целых чисел { Хi }, не превосходящих М, по формуле

Хi+1= l Хi ( mod M ), ( 6 )

т.е. это частный случай ( 4 ) при m = 0.

Для машинной реализации наиболее удобна версия М = pg, где p - число цифр в системе счисления, принятой в ЭВМ, а g - число бит в машинном слове.

Алгоритм построения последовательности для двоичной машины М = 2g сводится к выполнению следующих операций:

1) выбрать в качестве Х0 произвольное нечетное число;

2) вычислить коэффициент l = 8t ± 3, где t - любое целое положительное число;

3) найти произведение l Х0, содержащее не более 2g значащих разрядов;

4) взять g младших разрядов в качестве первого числа последовательности Х1, а остальные отбросить;

5) определить дробь х1 = Х1 / 2g из интервала ( 0, 1 );

6) присвоить Х0 = Х1;

7) вернуться к пункту 3.

В настоящее время библиотеки стандартных программ ЭВМ для вычисления последовательностей равномерно распределенных случайных чисел основаны на конгруэнтных процедурах. Последовательность, полученная по мультипликативному методу, хорошо удовлетворяет статистическим критериям проверки качества.

2. Разработка задачи

2.1 Словесное описание системы

Специализированное вычислительное устройство, работающее в режиме реального времени, имеет в своем составе два процессора, соединенные с общей оперативной памятью. В режиме нормальной эксплуатации задания выполняются на первом процессоре, а второй является резервным. Первый процессор характеризуется низкой надежностью и работает безотказно лишь в течение 150 ± 20 мин. Если отказ происходит во время решения задания, в течение 2 мин производится включение второго процессора, который продолжает решение прерванного задания, а также решает и последующие задания до восстановления первого процессора. Это восстановление происходит за 20 ± 10 мин, после чего начинается решение очередного задания на первом процессоре, а резервный выключается. Задания поступают на устройство каждые 10 ± 5 мин и решаются за 5 ± 2 мин. Надежность резервного процессора считается идеальной.

Смоделировать процесс работы устройства в течение 50 ч. Подсчитать число решенных заданий, число отказов процессора и число прерванных заданий. Определить максимальную длину очереди заданий и коэффициент загрузки резервного процессора.

2.2 Структурная схема модели

В ходе анализа словесного описания системы был сделан вывод, что в системе имеется один источник требований, одно обслуживающее устройство и два обслуживающих канала, что позволило составить структурную схему модели, представленную на рисунке 1. Блок-диаграмма модели будет изображена на рисунке 2.



Рисунок 1- Структурная схема модели.

Рисунок 2-Технологическая схема работы модели.

3. Текст программы на языке GPSS

**курсовая работа вар 14**

GENERATE 10,5 ;создание транзактов

QUEUE buf_0 ;занять очередь

GATE FV can_0,rez ;определение состояния устройства can_0

SEIZE can_0 ;занять can_0

DEPART buf_0 ;покинуть очередь

ADVANCE 5,2 ;обслуживание требования

RELEASE can_0 ;освободить can_0

TERMINATE ;уничтожение требования

rez SEIZE can_1 ;занять can_1

DEPART buf_0 ;покинуть очередь

ADVANCE 5,2 ;обслуживание требования

RELEASE can_1 ;освободить can_1

TERMINATE ;уничтожение требования

** имитация отказа процессора **

GENERATE 150,20 ;создание транзактов

SPLIT 1,rez_1 ;создание копий транзактов

FUNAVAIL can_0 ;сделать can_0 недоступным

ADVANCE 20,10 ;имитация сбоя работы

FAVAIL can_0 ;сделать can_0 доступным

TERMINATE ;удаление транзактов

rez_1 ADVANCE 2 ;имитация задержки

FAVAIL can_1 ;включение can_1

GATE FV can_0

FUNAVAIL can_1 ;выключение can_1

TERMINATE

**отключение резервного устройства**

GENERATE ,,,1

FUNAVAIL can_1

TERMINATE

**таймер**

GENERATE 3000 ;таймер

TERMINATE 1

4. Стандартный отчет

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 3000.000 29 2 0

NAME VALUE

BUF_0 10001.000

CAN_0 10002.000

CAN_1 10000.000

REZ 9.000

REZ_1 20.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 302 0 0

2 QUEUE 302 0 0

3 GATE 302 0 0

4 SEIZE 268 0 0

5 DEPART 268 0 0

6 ADVANCE 268 1 0

7 RELEASE 267 0 0

8 TERMINATE 267 0 0

REZ 9 SEIZE 34 0 0

10 DEPART 34 0 0

11 ADVANCE 34 0 0

12 RELEASE 34 0 0

13 TERMINATE 34 0 0

14 GENERATE 19 0 0

15 SPLIT 19 0 0

16 FUNAVAIL 19 0 0

17 ADVANCE 19 0 0

18 FAVAIL 19 0 0

19 TERMINATE 19 0 0

REZ_1 20 ADVANCE 19 0 0

21 FAVAIL 19 0 0

22 GATE 19 0 0

23 FUNAVAIL 19 0 0

24 TERMINATE 19 0 0

25 GENERATE 1 0 0

26 FUNAVAIL 1 0 0

27 TERMINATE 1 0 0

28 GENERATE 1 0 0

29 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

CAN_1 34 0.053 4.718 0 0 0 0 0 0

CAN_0 268 0.450 5.036 1 343 0 0 0 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

BUF_0 1 0 302 277 0.011 0.106 1.275 0

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

343 0 3003.845 343 6 7

344 0 3011.434 344 0 1

332 0 3041.894 332 0 14

345 0 6000.000 345 0 28

Интерпретация отчета :

Время работы модели - 3000 мин.

В систему вошло 302 транзакта, обслужилось - 301.

Один транзакт на момент завершения работы модели находился в устройстве.

Коэффициент использования устройств:

основной процессор	резервный процессор
0,450	0,053

Среднее время обслуживания
основной процессор	резервный процессор
5,036	4,718

Количество обслуженных транзактов
основной процессор	резервный процессор
268	34

Максимальная длина очереди-1

Среднее время нахождения в очереди-0,106

Рисунок 4-График распределения среднего времени использования основного процессора одним транзактом.



Рисунок 4a-График распределения среднего времени использования основного процессора одним транзактом.

Рисунок 5-График распределения среднего времени использования резервного процессора одним транзактом.

5. Вывод о работе модели

На основании интерпретации отчета №1 можно сделать вывод о том что система справляется с имеющимся потоком заявок. Вывод делается на основании того что коэффициенты загрузки устройств не превышают 0,5, и очереди перед устройствами отсутствуют. Система использует менее половины доступных ресурсов.

Проанализировав основной отчет GPSS №1и №3 можно сделать вывод о том, что система справляется с имеющимся потоком заявок. Вывод делается на основании того что коэффициенты загрузки устройств ненамного превышают 0,5, и очереди перед устройствами отсутствуют. Система использует чуть больше половины доступных ресурсов.

6. Эксперименты с моделью

6.1 Проверка стабильности работы системы во времени

Для проверки стабильности системы увеличим время работы модели с 3000 мин.до 9000 мин.

Стандартный отчет №2.

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 9000.000 29 2 0

NAME VALUE

BUF_0 10001.000

CAN_0 10002.000

CAN_1 10000.000

REZ 9.000

REZ_1 20.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 910 0 0

2 QUEUE 910 0 0

3 GATE 910 0 0

4 SEIZE 798 0 0

5 DEPART 798 0 0

6 ADVANCE 798 0 0

7 RELEASE 798 0 0

8 TERMINATE 798 0 0

REZ 9 SEIZE 112 0 0

10 DEPART 112 0 0

11 ADVANCE 112 1 0

12 RELEASE 111 0 0

13 TERMINATE 111 0 0

14 GENERATE 59 0 0

15 SPLIT 59 0 0

16 FUNAVAIL 59 0 0

17 ADVANCE 59 0 0

18 FAVAIL 59 0 0

19 TERMINATE 59 0 0

REZ_1 20 ADVANCE 59 0 0

21 FAVAIL 59 0 0

22 GATE 59 0 0

23 FUNAVAIL 59 0 0

24 TERMINATE 59 0 0

25 GENERATE 1 0 0

26 FUNAVAIL 1 0 0

27 TERMINATE 1 0 0

28 GENERATE 1 0 0

29 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

CAN_1 112 0.061 4.885 0 0 0 1 0 0

CAN_0 798 0.447 5.036 1 0 0 0 0 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

BUF_0 1 0 910 834 0.010 0.094 1.126 0

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

1032 0 9006.455 1032 0 1

1024 0 9087.769 1024 0 14

1033 0 18000.000 1033 0 28

Интерпретация отчета :

Время работы модели - 9000мин.

В систему вошло 910 транзактов, обслужилось - 909.

Один транзакт на момент завершения работы модели находился в устройстве.

Коэффициент использования устройств:

основной процессор	резервный процессор
0,447	0,061

Среднее время обслуживания
основной процессор	резервный процессор
5,036	4,885

Количество обслуженных транзактов
основной процессор	резервный процессор
798	111

Максимальная длина очереди-1

Среднее время нахождения в очереди-0,094

Рисунок 6 -График распределения среднего времени использования основного процессора одним транзактом.



Рисунок 7- График распределения среднего времени использования резервного процессора одним транзактом.

Проанализировав отчеты №1 и №2 можно сделать вывод об устойчивости системы. Вывод делается на основании того, что при увеличении времени работы модели с 3000 мин.до 9000 мин.При этом коэффициент использования основного процессора не изменяется, а коэффициент использования резервного устройства увеличивается на 15%.т.е можно сказать, что при увеличении времени увеличивается нагрузка только на резервный процессор. Т.к. происходит большее количество поломок основного процессора. Среднее время обслуживания, средняя длина очереди, среднее время нахождения в очереди изменяются незначительно.

6.2 Анализ работы системы при увеличении интенсивности поступления транзактов. Для этого изменим среднее время поступления заданий на устройство с 10 ±5 мин.на 7±3 мин.

Текст программы №3 на языке GPSS.

**курсовая работа вар 14**

GENERATE 7,3 ;создание транзактов

QUEUE buf_0 ;занять очередь

GATE FV can_0,rez ;определение состояния устройства can_0

SEIZE can_0 ;занять can_0

DEPART buf_0 ;покинуть очередь

ADVANCE 5,2 ;обслуживание требования

RELEASE can_0 ;освободить can_0

TERMINATE ;уничтожение требования

rez SEIZE can_1 ;занять can_1

DEPART buf_0 ;покинуть очередь

ADVANCE 5,2 ;обслуживание требования

RELEASE can_1 ;освободить can_1

TERMINATE ;уничтожение требования

** имитация отказа процессора **

GENERATE 150,20 ;создание транзактов

SPLIT 1,rez_1 ;создание копий транзактов

FUNAVAIL can_0 ;сделать can_0 недоступным

ADVANCE 20,10 ;имитация сбоя работы

FAVAIL can_0 ;сделать can_0 доступным

TERMINATE ;удаление транзактов

rez_1 ADVANCE 2 ;имитация задержки

FAVAIL can_1 ;включение can_1

GATE FV can_0

FUNAVAIL can_1 ;выключение can_1

TERMINATE

**отключение резервного устройства**

GENERATE ,,,1

FUNAVAIL can_1

TERMINATE

**таймер**

GENERATE 3000 ;таймер

TERMINATE 1

Стандартный отчет программы.

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 3000.000 29 2 0

NAME VALUE

BUF_0 10001.000

CAN_0 10002.000

CAN_1 10000.000

REZ 9.000

REZ_1 20.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 426 0 0

2 QUEUE 426 0 0

3 GATE 426 0 0

4 SEIZE 367 0 0

5 DEPART 367 0 0

6 ADVANCE 367 0 0

7 RELEASE 367 0 0

8 TERMINATE 367 0 0

REZ 9 SEIZE 59 0 0

10 DEPART 59 0 0

11 ADVANCE 59 1 0

12 RELEASE 58 0 0

13 TERMINATE 58 0 0

14 GENERATE 20 0 0

15 SPLIT 20 0 0

16 FUNAVAIL 20 0 0

17 ADVANCE 20 1 0

18 FAVAIL 19 0 0

19 TERMINATE 19 0 0

REZ_1 20 ADVANCE 20 0 0

21 FAVAIL 20 1 0

22 GATE 19 0 0

23 FUNAVAIL 19 0 0

24 TERMINATE 19 0 0

25 GENERATE 1 0 0

26 FUNAVAIL 1 0 0

27 TERMINATE 1 0 0

28 GENERATE 1 0 0

29 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

CAN_1 59 0.101 5.116 1 469 0 0 0 0

CAN_0 367 0.602 4.925 0 0 0 0 1 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

BUF_0 2 0 426 317 0.107 0.750 2.931 0

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

469 0 3001.080 469 11 12

440 0 3001.144 440 17 18

470 0 3001.889 470 0 1

466 0 3122.464 466 0 14

471 0 6000.000 471 0 28

Интерпретация отчета :

Время работы модели - 3000мин.

В систему вошло 426 транзактов, обслужилось - 425.

Один транзакт на момент завершения работы модели находился в устройстве.

Коэффициент использования устройств:

основной процессор	резервный процессор
0,602	0,101

Среднее время обслуживания
основной процессор	резервный процессор
4,925	5,116

Количество обслуженных транзактов
основной процессор	резервный процессор
367	58

Максимальная длина очереди-2

Среднее время нахождения в очереди-0,750

Рисунок 8- График распределения среднего времени использования основного процессора одним транзактом.



Рисунок 9- График распределения среднего времени использования резервного процессора одним транзактом.

вычислительный имитационный программирование gpss

Заключение

При моделировании системы были решены все поставленные задачи и получены результаты.

В ходе проектирования были определены характеристики специализированной вычислительной системы, разработана ее модель, проведен ряд экспериментов с моделью, в ходе которых установлены зависимости выходных данных от входных параметров, а также даны рекомендации, позволяющие повысить эффективность функционирования данной системы. Были сделаны выводы о качестве системы и возможном её улучшении.

Задача была решена оптимальным для данной ситуации способом. С одной стороны на процесс моделирования было потрачено сравнительно не много времени и сил, с другой - был получен близкий к действительности результат.

Модель не потребовала внесения серьезных изменений в ходе проектирования, так что и процесс создания модели можно считать удачным.

Требовалось смоделировать работу специализированного вычислительного устройства, содержащего основной и резервный процессоры, соединенные с общей оперативной памятью. В ходе анализа работы модели было выявлено, что система работает стабильно, используя половину доступных ресурсов. В случае увеличения времени работы в системе увеличивается нагрузка на резервный процессор, однако и при этом используется не больше половины доступных ресурсов, что свидетельствует стабильности системы.

В ходе проведения эксперимента с увеличением интенсивности поступления запросов, выяснили, что при увеличении интенсивности на 30% нагрузка на основной процессор увеличивается на 35%,а нагрузка на резервный процессор увеличивается на 100%.Но при этом основной процессор использует около 60% доступных ресурсов, а резервный только лишь 22% доступных ресурсов. Следовательно, система работает стабильно, и при возможном увеличении нагрузки с работой справится.

Список использованных источников

1. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II. [Текст] / А.Прицкер - M.: Мир, 1987. - 646 c.

2. Кудрявцев, Е. М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем [Текст] : научное издание / Е. М. Кудрявцев. - М. : ДМК Пресс, 2004. - 317 с. : ил

3. Варжапетян А.Г. Имитационное моделирование на GPSS/H: Учебное пособие. - СПб.: ГУАП, 2007. - 384 с.

4. Советов, Б. Я. Моделирование систем. Практикум [Текст] : учеб. пособие / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Высш. шк., 2003. - 295 с. : ил.

5. www.GPSS.ru

Размещено на Allbest.ru

...