Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Имитационное моделирование магистрали передачи данных

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Балашовский институт (филиал)

Государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования

«Саратовский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского»

Кафедра прикладной информатики и математики

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МАГИСТРАЛИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ

Курсовая работа

По специальности 080801.65 «Прикладная информатика (в экономике)»

_________________ (подпись)

Балашов 2011

Содержание

Введение3

Глава 1. Разработка имитационной модели магистрали передачи данных5

Магистрали передачи данных5
Многоканальная передача данных в среде GPSS9

Глава 2. Разработка имитационной модели магистрали передачи данных12

2.1. Постановка задачи12

2.2. Q-схема задачи12

2.3. Разработка имитационной модели13

2.4. Анализ работы модели15

2.5. Усовершенствование имитационной модели и анализ её работы19

Заключение20

Список использованной литературы22

Введение

В век компьютерных технологий и всё более глубокого внедрения автоматизированных систем управления на предприятиях особенно востребованным является умение решать задачи по автоматизации технологических процессов.

В современном мире всё большую значимость приобретает процесс компьютеризации и автоматизации производства. Широкое распространение получили автоматические системы управления производственными процессами. Соответственно, растет значение такого умения, как способность создавать модели автоматического управления. Данное умение подразумевает способности проводить полную научно-исследовательскую и проектно-конструкторскую работу, использовать автоматизированные системы для реализации новых информационных технологий на базе эффективного применения современных высокопроизводительных ЭВМ всех классов. Задание на курсовое проектирование было дано с учетом вышеизложенных требований и заключается в планировании и поэтапном составлении модели системы массового обслуживания.

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.

В наше время невозможно построить любую сложную машину или систему, не используя метод имитационного моделирования, а чем глубже и точнее построена эта модель, тем эффективней и экономичней будет основанный на неё агрегат. Кроме того использование имитационных моделей даёт возможность кардинально сократить затраты на исследование уже построенных систем.

Одним из наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем является в настоящее время язык GPSS. Он может быть с наибольшим успехом использован для моделирования систем, формализуемых в виде систем массового обслуживания (СМО).

Вот почему для выполнения курсового проекта был выбран язык имитационного моделирования GPSS.

Целью курсовой работы является разработка имитационной модели и анализ работоспособности магистрали передачи данных и входящих в её состав компонентов.

Задачами данной курсовой работы являются:

Изучение основ имитационного моделирования;
Изучить особенности работы многоканальных устройств;
Разработать структурную схему задачи;
Выполнить и проанализировать готовую модель;
Модернизация и анализ готовой имитационной модели.

Предметом изучения является имитационная модель магистрали передачи данных.

Объект исследования - многоканальная передача данных.

Практическая значимость. Данная модель позволит специалистам занимающимся разработкой многоканальных систем передачи информации, повысить скорость, надёжность и качество передаваемой информации. Также снизить вероятность сбоев в блоках разрабатываемой системы.

Курсовая работа изложена на 22 страницах печатного текста.

Глава 1. Имитационное моделирование как метод исследования магистрали передачи данных

Магистрали передачи данных

Моделирование – это метод исследования сложных систем, основанный на том, что рассматриваемая система заменяется моделью и проводится исследование этой модели 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 модель 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. Имитационной называется модель, которая воспроизводит все элементарные явления, составляющие функционирование исследуемой системы во времени, с сохранением их логической структуры и последовательности.

При исследовании работы инфокоммуникационных систем, систем передачи данных, вычислительных систем и т.п., проводится их формализация как сложных технических систем – так называемых систем массового обслуживания.

Система массового обслуживания (СМО) – это система, состоящая из обслуживающего прибора, заявки, находящейся на обслуживании, и ожидающих обслуживания заявок.

Существует множество систем, процессы функционирования в которых могут быть представлены моделями информационных потоков, получившими название систем массового обслуживания (СМО). Это, прежде всего процессы в технических системах – телефонные сети, радиосвязь и телекоммуникации, вычислительные машины, системы и вычислительные сети. При их анализе наиболее важно определить скорость передачи или обработки информации, оценить пропускную способность, загрузку оборудования и т. д. При анализе транспортных систем важнейшими задачами являются определение скорости и объема перевозок, сокращение простоев и др.

Процессы жизнедеятельности в биологических системах требуют прежде всего определения благоприятных условий жизни, размножения и развития отдельных особей или популяции (колонии, сообщества) в целом. Многие процессы деятельности человека (социальные, экономические, экологические) могут быть представлены моделями типа СМО. И даже обучение, представляемое как усваивание знаний и забывание, также может быть описано такими моделями.

Любая подобная система неизбежно испытывает различного pода возмущения, источниками которых могут быть либо внешние воздействия, обусловленные случайными или систематическими изменениями окружающих условий, либо внутренние флуктуации, возникающие в самой системе в результате взаимодействия элементов.

При исследовании эти системы представляются в виде стохастических моделей дискретных процессов (CМДП). Несмотря на успешное развитие и применение методов аналитического моделирования СМДП, основным методом исследования таких систем остается имитационное моделирование на ЭВМ с применением специализированных языков пpогpаммиpования. За всю историю развития вычислительной техники было создано более 300 языков моделирования дискретных процессов. Одним из первых языков описания СМДП, появившихся в начале 60-х годов, был язык блок-диаграмм, предложенный Гордоном, идеи которого оказались настолько плодотворны, что использовались во многих последующих pазpаботках в нашей стране и за рубежом. На основе языка блок-диаграмм в 70-х годах был создан и в последующем адаптирован к ПК широко используемый в настоящее время для моделирования большого класса систем, язык и система моделирования GPSS (General Purpose Simulation System – Система моделирования общего назначения).

С точки зрения теории систем массового обслуживания, магистрали передачи данных представляют собой совокупность средств, для передачи и средств, для распределения данных (при этом данные – это факты и (или) понятия, описанные в формализованном виде).

В системе передачи данных (СПД) различают пользовательские и управляющие данные. Пользовательские данные – данные, вводимые пользователями в СПД или получаемые ими из сети. Управляющие данные – используемые для управления работой СПД. Выделяют магистральную (базовую) и терминальную (абонентскую) части СПД (рис. 1). Магистральная СПД служит для передачи данных между вычислительными комплексами (ВК), ресурсы которых доступны для пользователей сети, и включает в себя узлы коммутации (УК) и соединяющие их каналы связи (КС).

Узел коммутации выполняет функции маршрутизации, передачи и коммутации данных и имеет для этого соответствующие аппаратно-программные средства.
Канал связи представляет собой совокупность технических средств и среды распространения, которая обеспечивает доставку данных в нужную точку сети. Терминальная СПД используется для подключения непосредственно, либо через концентраторы нагрузки (КН) абонентских пунктов (АП) и терминалов пользователей (ТП).
Концентратор представляет собой устройство, обеспечивающее сопряжение входных низкоскоростных каналов связи с выходными высокоскоростными КС. Абонентские пункты оборудуются аппаратурой передачи данных и устройствами ввода-вывода, т.е. терминалами, осуществляющими доступ к вычислительным ресурсам и базам данных сети.

Обычно терминалы группируются и подсоединяются к терминальной сети (или прямо к ВК) непосредственно, либо с помощью АП. В качестве терминалов могут быть использованы как простейшие устройства ввода-вывода (телетайпы, дисплеи и т. п.), так и персональные (интеллектуальные) терминалы на базе мини- и микроЭВМ.

Рисунок 1. Структура сети передачи данных

Эффективность различных вариантов построения СПД оценивается средними временами доставки данных пользователям и вероятностями отказа в установлении требуемого пользователю соединения в данный момент времени. Совокупность таких показателей для оценки эффективности процесса функционирования СПД принято называть ее вероятностно-временными характеристиками.

Под имитацией понимают численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложной системы массового обслуживания для определения соответствующих функциональных характеристик.

Имитационная модель СМО представляет собой алгоритм, отражающий ее поведение, т.е. отражающий изменения состояния СМО во времени при обслуживании потоков заявок, поступающих на ее входы. Параметры входных потоков заявок – внешние параметры СМО. Выходными параметрами являются величины, характеризующие свойства системы, качество ее функционирования.

Имитационное моделирование позволяет исследовать СМО при различных типах входных потоков и интенсивностях поступления заявок на входы, при различных дисциплинах обслуживания заявок.

Для описания моделей СМО при их исследовании на ЭВМ разработаны специальные языки имитационного моделирования. Существуют общецелевые языки, ориентированные на описание широкого класса СМО в различных предметных областях, и специализированные языки, предназначенные для анализа систем определенного класса. Примером общецелевых языков служит широко распространенный язык GPSS_World.

1.2. Многоканальная передача данных в среде GPSS

Язык GPSS представляет собой интерпретирующую языковую систему, применяющуюся для описания пространственного движения объектов. Такие

динамические объекты в GPSS называются транзактами и представляют собой элементы потока. В процессе имитации транзакты "создаются" и "уничтожаются". Функцию каждого из них можно представить как движение через имитационную модель с поочередным воздействием на ее блоки. Каждый транзакт имеет набор параметров. В GPSS также введены понятия прибора, многоканального устройства (накопителя) и очереди, которые соответствуют постоянным элементам системы.

Прибор в GPSS используют для моделирования единственного устройства обслуживания. Прибор - это элемент системы, который может находиться в двух состояниях "свободно" и "занято". В состояние "занято" прибор переводится транзактом, поступившим в него. Все остальные транзакты, после этого поступившие к прибору, встают в очередь к нему, т. е. включаются в упорядоченный список, и ожидают освобождения прибора. Занявший прибор транзакт через некоторое время освобождает его (переводит в состояние "свободно"). Прибор занимается транзактом, стоящим первым в очереди, либо, если очередь пуста, остается в состоянии "свободно" до прихода следующего транзакта.

Два или более находящихся рядом обслуживающих устройства могут быть промоделированы на GPSS двумя или более приборами, располагаемыми рядом, т. е. параллельно. Этими приборами могут быть, например, два парикмахера, работающих рядом. GPSS предоставляет для моделирования однородных (обладающих определенными общими свойствами) параллельных приборов специальное средство (или элемент). Для этого используют название "многоканальное устройство" (МКУ).

Многоканальное устройство - это элемент системы, имеющий определенную емкость, которая измеряется целым положительным числом. Транзакт занимает какое-то количество каналов и, через некоторое время, освобождает их. Причем число освобождаемых каналов может отличаться от первоначально занятых. Как и в приборах, организуется очередь, если нет требуемого количества каналов.

В модели может быть несколько многоканальных устройств. Для того чтобы между ними было различие, им можно давать имена. Условия использования имен такие же, как и в случае приборов и очередей. Число приборов, которое моделируется каждым из многоканальных устройств, определяется разработчиком. Здесь употребляют термин "емкость многоканального устройства". Емкость многоканальных устройств определяется с помощью оператора STORAGE.

Очередь – это третий элемент системы, упорядоченный список транзактов к прибору или многоканальному устройству.

Приборы, многоканальные устройства и очереди идентифицируются числовыми номерами или символьными именами. Под символьным именем в GPSS понимается последовательность от 3 до 5 символов, причем первые три символа обязательно латинские буквы.

Модель на языке GPSS строится путем объединения набора стандартных блоков в некоторую программу, определяющую логику функционирования исследуемой системы.

В языке имеется более 40 блоков, каждый из которых имеет определенное стилизованное обозначение и наименование, указывающее на функциональное назначение блока. Для детализации функций, выполняемых блоком, у каждого из них имеется набор параметров.

Глава 2. Разработка имитационной модели магистрали передачи данных

2.1. Постановка задачи

В данной курсовой работе нам нужно смоделировать работу магистрали передачи данных в течение 1 ч. Определить загрузку запасного канала, частоту отказов основного канала и количество прерванных сообщений.

Исходный текст задачи выглядит следующим образом:

Магистраль передачи данных состоит из двух каналов (основного и резервного) и общего накопителя. При нормальной работе сообщения передаются по основному каналу за 7±3с. В основном канале происходят сбои через интервалы времени 200±35с. После восстановления резервный канал выключается и основной канал продолжает работу с очередного сообщения. Сообщения поступают через 9±4с и остаются в накопителе до окончания передачи. В случае сбоя передаваемое сообщение передаётся повторно по запасному каналу.

2.2. Q-схема задачи

Прежде чем начать моделирование системы необходимо определиться с тем, какие элементы входят в её состав, т.е. разбить её на блоки. Согласно условию имеется:

Источник (И) – устройство из которого поступают сообщения.
Основной канал (К1) – служит для передачи сообщений
Резервный канал (К2) – предназначен для передачи сообщений в случае сбоя в основном канале.
Накопитель (Н) – предназначен для накопления полученных сообщений.

На первом этапе проведения моделирования конкретного объекта (системы) на базе ЭВМ необходимо построить концептуальную, т.е. содержательную модель процесса функционирования этой системы, а затем провести её формализацию, перейти от словесного описания объекта моделирования к его имитационной модели. Наиболее ответственными моментами на этом этапе является упрощение описания системы, отделение собственно системы от внешней среды и выбор основного содержания модели путём отбрасывания всего второстепенного с точки зрения поставленной цели моделирования.

Итак, опираясь на словесное описание системы, можно создать следующую структурную схему в символике Q-схем (Рисунок 2.):

Рисунок 2. Структурная схема модели системы

2.3. Разработка имитационной модели

При грамотно составленной Q-схеме, можно приступить к программированию модели.

Источник отправляет сообщения с определённым интервалом времени по магистрали передачи данных. Первым делом сообщения направляются в накопитель. Из накопителя сообщения направляются на главный канал, где обрабатываются и выходят из накопителя. На случай сбоя работы основного канала, в системе присутствует резервный канал, который заменяет основной на время его восстановления.

Примем за единицу модельного времени 1 секунду, следовательно, при моделировании 1 часа работы системы, время моделирования будет равно 3600 секунд.

10 nakopitel storage 1000

15 ocher_osn_kanal equ 1

20 osn_kanal equ 1

25 ocher_rez_kanal equ 2

30 rez_kanal equ 2

35 SAVEVALUE SBOI,0

45 SAVEVALUE PRERV,0

50 GENERATE 9,4 ; поток данных

55 ENTER nakopitel ; занять накопитель

60 GATE FV osn_kanal,rezerv ; проверка доступности устройства

65 QUEUE ocher_osn_kanal ; занять очередь в основной канал

70 SEIZE osn_kanal ; занять основной канал

75 DEPART ocher_osn_kanal ; покинуть очередь в основной канал

80 ADVANCE 7,3 ; обслуживание

85 RELEASE osn_kanal ; освободить основной канал

90 LEAVE nakopitel ; освободить накопитель

95 TERMINATE 0 ; уничтожение транзакта

100 GENERATE 200,35 ; генерация сбоя

105 SAVEVALUE SBOI+,1 ; число сбоев

110 FUNAVAIL osn_kanal,RE,output ; основной канал недоступен

115 ADVANCE 23,7 ; ремонт основного канала

120 FAVAIL osn_kanal ; основной канал доступен

125 TERMINATE 0 ; уничтожение транзакта

130 rezerv QUEUE ocher_rez_kanal ; занять очередь в запасной канал

135 SEIZE rez_kanal ; занять запасной канал

140 DEPART ocher_rez_kanal ; освободить очередь в запасной канал

145 ADVANCE 7,3 ; передача сообщения

150 RELEASE rez_kanal ; освободить запасной канал

155 LEAVE nakopitel ; освободить накопитель

160 TERMINATE 0 ; уничтожение транзакта

165 output SAVEVALUE PRERV+,1 ; число прерванных сообщений

170 TERMINATE ; уничтожение прерванных транзактов

175 GENERATE 3600

180 TERMINATE 1

185 START 1

Листинг 1.

Выделяем память под накопитель равную 1000, далее операторами SAVEVALUE обнуляются значения переменной SBOI и PRERV. Это необходимо, так как при объявлении переменных программа захватывает под них память, в которой может находиться «мусор». Это, в конечном счёте, может исказить значения искомых величин.

После этого начинается генерация транзактов со средней частотой в 5 - 13 c. После чего транзакты попадают в накопитель (nakopitel). Далее блок GATE проверяет доступность основного канала (osn_kanal), иначе отправляет транзакты на метку rezerv, где они попадают на резервный канал (rez_kanal). Транзакт, поступив в основной или резервный канал, попадает в очередь QUEUE и занимает канал. Далее блоком ADVANCE реализуем задержку, после чего освобождаем основной или резервный канал. Блоком TERMINATE уничтожаем транзакт.

Описание генератора сбоев:

Генерация сбоев происходит с частотой 165 - 235с. Увеличим блоком SAVEVALUE оператор SBOI на 1. Проходя дальше, транзакт попадает на блок FUNAVAIL, который блокирует основной канал и отправляет прерванные сообщение на метку output, где блоком SAVEVALUE увеличиваем оператор PRERV на 1. Далее блок ADVANCE реализует задержку, имитирующую восстановление основного канала. После чего блок FAVAIL делает основной канал снова доступным.

Блок GENERATE 3600 имитирует время работы магистрали передачи данных в течение 1 часа.

2.4. Анализ работы модели

Получение и интерпретация результатов исследования – это третий этап моделирования, когда инструментальная ПЭВМ используется для проведения рабочих расчётов по составленной и отлаженной программе. Результаты этих расчётов позволяют провести анализ и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы. При реализации моделирующих алгоритмов на ПЭВМ вырабатывается информация о состояниях процесса функционирования исследуемой системы, которая является исходным материалом для приближённой оценки искомых характеристик, получаемых в результате имитационного эксперимента с моделью.

В результате моделирования были получены следующие данные, которые приведены в стандартном отчете пакета GPSS_World (Приложение 1), по данным отчета можно сделать следующие выводы:

Первый блок содержит общие сведения о модели и ее прогоне.

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 3600.000 26 2 1

Из него можно узнать следующее:

модельное время начала (START_TIME) - 0;
модельное время окончания (END_TIME) прогона - 3600;
количество блоков в модели (BLOCKS) - 26;
количество устройств (FACILITIES) - 2;
количество накопителей (STORAGES) - 1.

Второй блок содержит сведения об устройствах модели.

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

OSN_KANAL 362 0.689 6.849 1 0 0 0 0 0

REZ_KANAL 38 0.076 7.165 1 0 0 0 0 0

По данному отчету можно сказать следующее:

в исследуемой системе использованы два устройства с именами (FACILITY) OSN_KANAL, REZ_KANAL ;
устройства занимались (ENTRIES) 362 и 38 раз соответственно;
коэффициенты использования (UTIL.) составили 0,689 и 0,076 соответственно;
среднее время использования одного транзакта ( AVE._TIME) - 6,849 и 7,165 соответственно.

Третий блок содержит сведения обо всех очередях, используемых в системе.

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

OCHER_OSN_KANAL 1 0 362 227 0.095 0.943 2.530 0

OCHER_REZ_KANAL 1 0 38 32 0.003 0.249 1.577 0

Из него можно узнать следующее:

в исследуемой системе используются две очереди (QUEUE) OCHER_OSN_KANAL, OCHER_REZ_KANAL;
максимальное содержимое очереди (MAX) - 1;
текущее содержимое очереди (на момент окончания моделирования)(CONT.) - 0;
общее количество входов транзактов в очередь(ENTRY) - 362 и 38 раз соответственно;
общее количество входов транзактов в очередь с нулевым временем ожидания(ENTRY(0)) - 227 и 32 раз соответственно;
среднее значение содержимого очереди(AVE.CONT) - 0.095 и 0.003 соответственно;
среднее время пребывания одного транзакта в очереди с учётом всех входов в очередь(AVE.TIME) - 0.943 и 0.249 соответственно;
среднее время пребывания одного транзакта в очереди без учёта «нулевых» входов в очередь(AVE.(-0)) - 2.530 и 1.577 соответственно.

Четвёртый блок содержит сведения о многоканальных устройствах, используемых в системе.

STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

NAKOPITEL 1000 984 0 17 400 1 7.966 0.008 0 0

По предоставленным сведениям можно сказать следующее:

моделируемая система содержит один накопитель (STORAGE) с именем NAKOPITEL;
ёмкость устройства (CAP.) памяти равна 1000;
количество свободных каналов в момент завершения моделирования (REMAIN.) – 984;
наименьшее (MIN.) количество занятых каналов в процессе моделирования - 0;
наибольшее (MAX.) количество занятых каналов в процессе моделирования - 17;
количество занятий многоканальных устройств (ENTRIES) - 400 раз;
среднее количество занятых каналов (AVE.C.) - 7,966;
коэффициент использования (UTIL.) - 0,008.

Последний пятый блок содержит сведения о сохраняемых переменных.

SAVEVALUE RETRY VALUE

SBOI 0 18.000

Имитационное моделирование магистрали передачи данных 📙 Курсовая → 🆔 86523