МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ

КЫРГЫЗСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. И.РАЗЗАКОВА

ИНСТИТУТ СОВМЕСТНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

КАФЕДРА «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовому проекту

Бишкек, 2020 г

Введение

Моделирование – это замещение одного объекта (более сложного для исследования) другим эквивалентным ему объектом (менее сложным для исследования) с целью получения информации о свойствах и поведении объекта-оригинала через изучение объекта-модели. Имитационное моделирование – это один из наиболее широко применяемых, эффективных и универсальных методов исследования систем различной природы и сложности

Целью данной работы проектирования является освоение практических приёмов имитационного моделирования, планирования, проведения и обработки данных компьютерного эксперимента.

Условия задачи

В системе передачи цифровой информации передается речь в

цифровом виде. Речевые пакеты передаются через два транзитных канала, буферируясь в накопителях перед каждым каналом. Время передачи пакета по каналу составляет 5 мс. Пакеты поступают через 6 ± 3 мс. Пакеты, передававшиеся более 10 мс, на выходе системы уничтожаются, так как их появление в декодере значительно снизит качество передаваемой речи. Уничтожение более 30 % пакетов недопустимо. При достижении такогоуровня система за счет ресурсов ускоряет передачу до 4 мс на канал. При

снижении уровня до приемлемого происходит отклонение ресурсов.

Смоделировать 10с работы системы. Определить частоту уничтожения пакетов и частоту подключения ресурса.

Техническое задание:

1.Определить частоту уничтожения пакетов и частоту подключения ресурса.

2.Оптимизировать работу в системе.

1. Построение концептуальной модели

Концептуальная модель отображает основные элементы системы массового обслуживания: источник заявок, приборы, очереди и связи между ними. Кроме того, концептуальная модель содержит основные параметры элементов системы массового обслуживания, например название прибора и время задержки транзакта в нем. Для данной задачи концептуальная модель выглядит следующим образом:

Рис. 1.

Описание схемы:

В систему передается речь в цифровом виде. Передача осущестляется через два транзитных канал.Время передачи 5 мс, если больше 10 мс уничтожаются. Что бы не было больших потерь система ускоряют передачу до 4 мс.

Таблица интерпретаций

2. Алгоритм модели и ее машинная реализация

2.1 Разработка модели и ее реализация

Созданию программы предшествовало составление блок-схемы представленной в приложении А и написание нижеследующего алгоритма:

Bol variable 0 создаем переменную Bol для подсчета пакетов которые превысили лимит в 10мс

INITIAL X$Vrem,4 в переменной Vrem будем хранить время прохождения пакета по каналу

GENERATE 6,3 поступление пакета

SAVEVALUE Vsego+,1 подсчет количества пакетов в симуляции

QUEUE Och_kanal1 очередь первого канала

SEIZE kanal1 вход в первый канал

DEPART Och_kanal1 покидаем очередь первого канала

ADVANCE X$Vrem время прохождения канала

RELEASE kanal1 освобождаем первый канал

QUEUE Och_kanal2 очередь второго канала

SEIZE kanal2 вход в второй канал

DEPART Och_kanal2 покидаем очередь второго канала

ADVANCE X$Vrem время прохождения канала

RELEASE kanal2 освобождаем второй канал

TEST LE (X$Vrem+X$Vrem+QT$Och_kanal1+QT$Och_kanal2),10,MetBol проверка на превыение лимина в 10мс,если больше то на метку MetBol иначе дальше по коду

SAVEVALUE Vrem,4 время прохождение пакета в канале 4мс

TERMINATE удаление пакета

MetBol SAVEVALUE Bol+,1 инкрементируем переменную Bol

TEST L (X$Bol/X$Vsego),.3,MetTerm проверка на уничтожение 30% пакетов

TERMINATE удаление пакета

MetTerm SAVEVALUE Vrem,3 если >30% то ускоряем систему

TERMINATE удаление пакета

GENERATE 10000 10 сек работы системы

TERMINATE 1 декрементируем счетчик

START 1 старт моделирования

Анализ статистических данных

Tuesday, February 16, 2021 17:32:13

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 10000.000 22 2 0

NAME VALUE

BOL 10000.000

KANAL1 10004.000

KANAL2 10006.000

METBOL 16.000

METTERM 19.000

OCH_KANAL1 10003.000

OCH_KANAL2 10005.000

VREM 10001.000

VSEGO 10002.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 1663 0 0

2 SAVEVALUE 1663 0 0

3 QUEUE 1663 0 0

4 SEIZE 1663 0 0

5 DEPART 1663 0 0

6 ADVANCE 1663 0 0

7 RELEASE 1663 0 0

8 QUEUE 1663 0 0

9 SEIZE 1663 0 0

10 DEPART 1663 0 0

11 ADVANCE 1663 1 0

12 RELEASE 1662 0 0

13 TEST 1662 0 0

14 SAVEVALUE 1662 0 0

15 TERMINATE 1662 0 0

METBOL 16 SAVEVALUE 0 0 0

17 TEST 0 0 0

18 TERMINATE 0 0 0

METTERM 19 SAVEVALUE 0 0 0

20 TERMINATE 0 0 0

21 GENERATE 1 0 0

22 TERMINATE 1 0 0

2.2 Разработка программы

Для описания имитационной модели на языке GPSS полезно представить ее в виде схемы, на которой отображаются элементы СМО – устройства, накопители, узлы и источники. В данной работе блок-схема алгоритма представлена в приложении А. Описание на языке GPSS есть совокупность операторов (блоков), характеризующих процессы обработки заявок. Имеются операторы и для отображения возникновения заявок, задержки их в объектах модели, занятия памяти, выхода из СМО, изменения параметров заявок (например, приоритетов), вывода на печать накопленной информации, характеризующей загрузку устройств, заполненность очередей и т.п.

Каждый транзакт, присутствующий в модели, может иметь до 12 параметров. Существуют операторы, с помощью которых можно изменять значения любых параметров транзактов, и операторы, характер исполнения которых зависит от значений того или иного параметра обслуживаемого транзакта.

Пути продвижения заявок между блоками модели отображаются последовательностью операторов в описании модели на языке GPSS специальными операторами передачи управления (перехода). Для моделирования используется событийный метод. Соблюдение правильной временной последовательности имитации событий в СМО обеспечивается интерпретатором GPSS World – программной системой, реализующей алгоритмы имитационного моделирования.

3. Получение и интерпретация результатов

3.1 Планирование эксперимента

План экспериментального моделирования на ЭВМ представляет собой метод получения с помощью эксперимента необходимой информации.

Экспериментальное моделирование на ЭВМ требует затрат труда и времени экспериментатора, а также затрат времени ЭВМ. Поэтому целесообразно иметь план, позволяющий извлекать из каждого эксперимента максимально возможное количество информации. Основная цель – изучение поведения моделируемой системы при наименьших затратах. Поэтому планировать и проектировать нужно не только модель, но и процесс ее использования, т.е. проведение на ней экспериментов.

Планирование выгодно в двух отношениях:

1) позволяет уменьшить число необходимых испытаний и тем самым

повысить экономичность эксперимента;

2) служит структурной основой процесса исследований.

Рассматриваются вопросы стратегического планирования, т.е. получение желаемой информации при минимальных затратах и тактического планирования – определение способов проведения испытаний. Этот этап планирования связан с решением задач двух типов:

1) определение начальных условий в той мере, в какой они влияют на достижение установившегося режима;

2) возможно большим уменьшением дисперсии решений при одновременном сокращении размеров выборки.

Первая связана с тем, что модель носит искусственный характер, хорошо подобранные начальные условия уменьшают время переходного процесса; а вторая связана с необходимостью оценки точности результатов эксперимента и степени надежности заключений или выводов.

3.2 Анализ результатов

Согласно заданию, необходимо Определить частоту уничтожения пакетов и частоту подключения ресурса, оптимизировать работу системы.

При изначальных данных происходило большое количесво потерь и перегрузки одного канала.

После уменьшении времени обработки с 5 мс до 4с и ускорения с 4 мс до 3мс которое срабатывало при больше 10мс, система начала работать стабильно без перегрузок.

Заключение

В ходе выполнения данной курсовой работы мной была проделана следующая работа:

• Смоделировать работу участка в течение 10с.

• Определить частоту уничтожения пакетов и частоту подключения ресурса.

• Оптимизировать работу системы.

Все поставленные задачи были выполнены.

Основную сложность в реализации данной курсовой работы представило изучение темы исследование и составление собственной задачи.

В ходе выполнения курсовой работы я глубже ознакомился с языком моделирования GPSS WORLD, а именно я узнал, как осуществлять захват многоканальных устройств, с чем ранее не сталкивался за время обучения.

Так же, выполнение курсовой работы помогает в освоении навыков описывания проделанной работы и ее оформления.

Список литературы

• Алтаев А.А. Имитационное моделирования на языке GPSS: методическое пособие. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2002. – 77 с.

• Бершадская Е.Г. Моделирование: учеб. пособие. – Пенза: Изд-во ПТИ, 2002. – 147 с.

Приложение а

GPSS World Simulation Report - kursa4.17.1

Tuesday, February 09, 2021 11:14:47

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 6000.000 28 0 2

NAME VALUE

EXPO 10000.000

NAK 10005.000

OBSH 10008.000

OTK 10006.000

OTKAZ 21.000

PERVREG 10001.000

PRONMAK 10007.000

REGUL 16.000

SLUZH 10004.000

VER 10003.000

VEROYAT 10009.000

VTORREG 10002.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 213 0 0

2 ASSIGN 213 0 0

3 ASSIGN 213 0 0

4 TEST 213 0 0

5 SPLIT 120 0 0

6 ASSIGN 240 0 0

7 ASSIGN 240 0 0

8 ENTER 240 0 0

9 SAVEVALUE 240 0 0

10 ADVANCE 240 0 0

11 LEAVE 240 0 0

12 SAVEVALUE 240 0 0

13 QUEUE 240 159 0

14 ENTER 81 0 0

15 DEPART 81 0 0

REGUL 16 ADVANCE 114 1 0

17 LEAVE 113 0 0

18 SAVEVALUE 113 0 0

19 SAVEVALUE 113 0 0

20 TERMINATE 113 0 0

OTKAZ 21 SAVEVALUE 93 0 0

22 SPLIT 93 0 0

23 QUEUE 186 153 0

24 ENTER 33 0 0

25 DEPART 33 0 0

26 TRANSFER 33 0 0

27 GENERATE 1 0 0

28 TERMINATE 1 0 0

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

NAK 159 159 240 12 59.598 1489.939 1568.357 0

PRONMAK 153 153 186 0 96.177 3102.475 3102.475 0

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

PERVREG 2 2 0 2 240 1 1.217 0.608 0 0

VTORREG 2 0 0 2 147 1 1.979 0.990 0 312

SAVEVALUE RETRY VALUE

SLUZH 0 0

OTK 0 186.000

OBSH 0 113.000

VEROYAT 0 1.593

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE