Создание и использование проблемно-ориентированных систем моделирования

Использование для ИМ специализированных языков моделирования

Использование для ИМ универсальных языков программирования

Для создания имитационных моделей могут использоваться такие широко известные языки программирования, как, например, Паскаль, С++, Фортран, PL/1, Ада и др.

Программист имеет при этом практически неограниченные возможности по созданию эффективной имитационной модели, наилучшим образом использующей ресурсы вычислительной системы, особенности операционной системы, обладающей высоким быстродействием и т.д. Создание имитационной модели таким способом требует работы программистов высокой квалификации, взаимодействия специалистов различного профиля (системных программистов, экспертов проблемной области, исследователей и др.), в целом больших трудозатрат.

Имитационная модель получается узконаправленной на решение конкретной задачи и, как правило, не может быть использована для других приложений.

Примерами языков, реализующих событийный подход, служат SLAM 11, GASP IV, SIMASCRIPT 11, СИМПАК, СИМКОМ

Языки CSL, DRAFT, HOCUS, HEADLANDS реализуют подход сканирования активностей.

Среди процессно-ориентированных языков, наиболее часто употребляются GPSS, SIMULA, SOL, Q-GERT, SIMAN, PAWS, QNAR.

Написанная на таком языке программа работает так же, как несколько программ на языке, ориентированном на события.

Языки имитационного моделирования, за счет снижения гибкости и универсальности, позволяют создавать имитационные модели на несколько порядков быстрее и не требуют работы системных программистов. Они обладают двумя наиболее важными достоинствами: удобством программирования и концептуальной выразительностью.

Основным недостатком языков моделирования является их относительно ограниченная гибкость с точки зрения многообразия исследуемых систем и возможного разнообразия задач их анализа и синтеза. Это приводит к необходимости разработки новых моделей для альтернативных вариантов не только структуры моделируемой системы, но и управляющих элементов сложной системы.

Проблемно-ориентированные системы имитационного моделирования представляют собой сложные многокомпонентные программные комплексы, которые предназначены на решение достаточно узких, конкретных проблем. Как правило, они создаются, отлаживаются и совершенствуются коллективами специалистов по данным прикладным проблемам и программистов высокого уровня в течение ряда лет и требуют значительных ресурсов. Авторы [6], например, указывают следующие системы: ПОДСИМ (МГТУ, Москва), ДСИМ (ЭНИМС, Москва), АСИМПТОТА (Санкт-Петербург), DOSIMIS-3 (Магдебург, ФРГ), Process Charter 1.0.2 компании Scitor (Менло-Парк, шт. Калифорния), Powersim 2.01 фирмы Modell Data AS (Берген, Норвегия), Ithink 3.0.61 производства High Performance Systems (Ганновер, шт. Нью-Хэмпшир), Extend+BPR 3.1 компании Imagine That! (Сан-Хосе, шт. Калифорния), Arena (фирмы Systems Modeling); ProModel (фирмы ProModel); ReThink (фирмы Gensym) и др. Краткая информация о некоторых их этих систем приведена в Приложении 4 к настоящему учебному пособию.

В подобных системах исследователь не пишет модель на одном из языков программирования. Модель генерируется автоматически в процессе диалога с исследователем, который происходит в понятиях языка предметной области. Системы обеспечивают моделирование с помощью графических средств, библиотек специализированных программ.

Проблемно-ориентированные системы ИМ позволяют быстро и эффективно создавать имитационные модели и проводить исследования вообще без программирования, и поэтому с ними непосредственно работает исследователь.

Однако это достигается еще большими ограничениями на класс моделируемых систем и снижением гибкости процесса имитации. Эти системы имеют большую стоимость и, как правило, ориентированы на выполнение крупных проектов в больших фирмах и организациях.

Дата добавления: 2014-12-27