Agencia Federal para la Educación Universidad Técnica Estatal de los Urales – UPI

lleva el nombre del primer presidente de Rusia B.N. Yeltsin

M. V. Kiseleva

MODELADO DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS EN CUALQUIER ENTORNO LÓGICO

Manual educativo y metodológico.

Profesor editor científico, doctor en ciencias técnicas L. G. Dorosinsky

Publicado por decisión del consejo editorial y editorial de USTU-UPI de fecha 26 de mayo de 2009.

Ekaterimburgo USTU-UPI

UDC 004.434:004.94(075.8) BBK 32.973.26-018.2ya73

Revisores:

Departamento de Automatización y tecnologías de la información» – Urales Universidad estatal lleva el nombre de I. I. Polzunov (profesor asociado, candidato de ciencias técnicas V. V. Kiyko);

S. N. Kiselev, gen. Director del CJSC "Centro Intersectorial Regional de Desarrollo Científico y Técnico de los Urales".

Kiseleva M.V.

K44 Modelado de simulación de sistemas en el entorno AnyLogic: manual educativo / M. V. Kiseleva. Ekaterimburgo: USTU - UPI,

El manual educativo está destinado a estudiar métodos y herramientas para construir modelos de simulación en el entorno de herramientas AnyLogic.

Contiene tres trabajos de laboratorio sobre la creación de modelos de simulación: de eventos discretos, dinámicos de sistemas y basados en agentes. Para cada modelo, se proporciona un planteamiento detallado del problema, se analiza la estructura e implementación del modelo en el entorno AnyLogic. Se estudian técnicas de visualización visual del proceso en estudio, animación interactiva con la capacidad de cambiar los parámetros del sistema durante la simulación del proceso.

Bibliografía: 4 títulos. Arroz. 67.

UDC 004.434:004.94(075.8)

BBK 32.973.26-018.2ya73

INTRODUCCIÓN Modelado de simulación

El modelado es un método de resolución de problemas en el que el sistema en estudio se reemplaza por un objeto más simple que describe el sistema real y se llama modelo.

La simulación se utiliza en casos en los que realizar experimentos en un sistema real es imposible o poco práctico, por ejemplo, debido al alto costo o la duración de realizar un experimento en tiempo real.

Hay modelos físicos y matemáticos. Un ejemplo de modelo físico es una copia pequeña de un avión, arrastrado por una corriente de aire. Cuando se utilizan modelos matemáticos, el comportamiento del sistema se describe mediante fórmulas. Un tipo especial de modelos matemáticos son los modelos de simulación.

Modelado de simulación: desarrollo de modelos informáticos y realización de experimentos con ellos. El propósito del modelado es, en última instancia, hacer que los resultados sean sólidos y apropiados. las decisiones de gestión. El modelado informático se está convirtiendo hoy en una etapa obligada en la toma de decisiones responsables en todos los ámbitos de la actividad humana debido a la creciente complejidad de los sistemas en los que una persona debe actuar y gestionar. Conocimiento de principios y capacidades. modelado de simulación, la capacidad de crear y aplicar modelos son requisitos necesarios a un ingeniero, gerente, analista de negocios.

Propósito y capacidades del entorno de herramientas AnyLogic

Los sistemas de modelado modernos soportan todo el arsenal de las últimas tecnologías de la información, incluidos los shells gráficos desarrollados para construir modelos e interpretar los resultados del modelado, herramientas multimedia, animación en tiempo real, programación orientada a objetos, soluciones de Internet, etc. El manual describe métodos y técnicas para construir modelos utilizando el sistema de herramientas AnyLogic.

El paquete AnyLogic es una herramienta profesional doméstica de nueva generación, diseñada para el desarrollo e investigación de modelos de simulación. Desarrollador de productos – empresa XJ Technologies, San Petersburgo; dirección de correo electrónico: www.xjtek.ru.

AnyLogic se desarrolló basándose en nuevas ideas en el campo de la tecnología de la información, la teoría de procesos de interacción paralelos y la teoría de sistemas híbridos. Estas ideas hacen que sea extremadamente fácil crear modelos de simulación complejos, permitiéndole utilizar una herramienta para explorar diferentes estilos de modelado.

El entorno de modelado gráfico apoya el diseño, desarrollo, documentación del modelo, realización de experimentos informáticos y optimización de parámetros en relación con algún criterio.

Al desarrollar un modelo, se pueden utilizar elementos de gráficos visuales: diagramas de estado (gráficos de estado), señales, eventos (temporizadores), puertos, etc.; programación de eventos sincrónicos y asincrónicos; bibliotecas activas

ny objetos.

Al desarrollar un modelo en AnyLogic, puede utilizar conceptos y herramientas de varias áreas clásicas del modelado de simulación: sistemas dinámicos, modelado de eventos discretos, dinámica de sistemas y modelado basado en agentes. Además, AnyLogic le permite integrar varios enfoques para obtener una imagen más completa de la interacción de procesos complejos de diversa naturaleza.

Este manual describe tres modelos de simulación: eventos discretos, sistemas dinámicos y basados en agentes. Para cada modelo, se proporciona un planteamiento detallado del problema, se analiza la estructura del modelo, se describe el proceso de construcción del modelo en el entorno AnyLogic y se estudia su comportamiento.

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Introducción
1. Bases teóricas Modelado de sistemas en un entorno de simulación.Cualquier lógica
2. Implementación de un modelo de un sistema de procesamiento de información en un entorno de modelado informático.Cualquier lógica
Conclusión

Introducción

Modelado Hoy en día es el medio más extendido y potente para estudiar objetos, fenómenos y procesos del mundo real. El modelado es absolutamente necesario en los casos en los que es difícil o prácticamente imposible estudiar directamente objetos y procesos reales y simplifica y reduce significativamente el coste de desarrollar y optimizar sistemas complejos y costosos.

Una característica distintiva del modelado es la identificación de las principales propiedades del sistema que son de interés para los desarrolladores e investigadores, y su evaluación (cualitativa y cuantitativa) teniendo en cuenta las diversas correcciones y restricciones. Es esta circunstancia la que hace que el modelado sea la etapa principal y necesaria en el desarrollo de cualquier sistema y el estudio de procesos y fenómenos en el mundo real.

Cualquier modelo puede formalizarse y estudiarse utilizando uno u otro aparato o método matemático. Con la llegada de las computadoras, los modelos matemáticos comenzaron a usarse en casi todos los problemas de modelado, pero también apareció una alternativa: el modelado por simulación, que permite, en base a las características iniciales especificadas del sistema, simular su comportamiento en el tiempo y obtener las características necesarias. características.

El modelado de simulación da los mejores resultados en términos de precisión si el sistema simulado es de naturaleza incierta o probabilística, ya que calcular matemáticamente todas las variantes posibles del comportamiento del sistema es una tarea extremadamente laboriosa o imposible, y el uso de valores promedio en los cálculos da resultados extremadamente inexactos. Los sistemas de colas son uno de los ejemplos de sistemas de naturaleza probabilística (estocástica), por lo tanto, el uso de modelos de simulación para analizar estos sistemas producirá los mejores resultados y al mismo tiempo bajos costos de tiempo, dinero y recursos de la máquina.

animación de simulación de modelado por computadora

1. Fundamentos teóricos del modelado de sistemas en el entorno de simulación AnyLogic

El modelado es un método de resolución de problemas en el que el sistema en estudio se reemplaza por un objeto más simple que describe el sistema real y se llama modelo. La simulación se utiliza en casos en los que realizar experimentos en un sistema real es imposible o poco práctico, por ejemplo, debido al alto costo o la duración de realizar un experimento en tiempo real.

Un modelo de simulación es un programa informático que describe la estructura y reproduce el comportamiento de un sistema real a lo largo del tiempo. El modelo de simulación le permite obtener estadísticas detalladas sobre varios aspectos del funcionamiento del sistema en función de los datos de entrada. El modelado de simulación es el desarrollo de modelos informáticos y la realización de experimentos con ellos. El objetivo del modelado es, en última instancia, tomar decisiones de gestión informadas y oportunas. El modelado informático se está convirtiendo hoy en una etapa obligada en la toma de decisiones responsables en todos los ámbitos de la actividad humana debido a la creciente complejidad de los sistemas en los que una persona debe actuar y gestionar. El conocimiento de los principios y capacidades del modelado de simulación, la capacidad de crear y aplicar modelos son requisitos necesarios para un ingeniero, gerente y analista de negocios.

El paquete AnyLogic es una herramienta profesional doméstica de nueva generación, diseñada para el desarrollo e investigación de modelos de simulación. El desarrollador del producto es XJ Technologies, San Petersburgo.

AnyLogic se desarrolló basándose en nuevas ideas en el campo de la tecnología de la información, la teoría de procesos de interacción paralelos y la teoría de sistemas híbridos. Estas ideas hacen que sea extremadamente fácil crear modelos de simulación complejos, permitiéndole utilizar una herramienta para explorar diferentes estilos de modelado.

La herramienta de software AnyLogic se basa en un concepto orientado a objetos. Otro concepto básico es pensar en un modelo como un conjunto de actividades que interactúan y funcionan en paralelo. Un objeto activo en AnyLogic es un objeto con su propia funcionalidad que interactúa con su entorno. Puede incluir cualquier número de instancias de otros objetos activos. El entorno de modelado gráfico apoya el diseño, desarrollo, documentación del modelo, realización de experimentos informáticos y optimización de parámetros en relación con algún criterio.

Al desarrollar un modelo, se pueden utilizar elementos de gráficos visuales: diagramas de estado (gráficos de estado), señales, eventos (temporizadores), puertos, etc.; programación de eventos sincrónicos y asincrónicos; bibliotecas de objetos activos.

La interfaz fácil de usar y las numerosas herramientas de soporte para el desarrollo de modelos en AnyLogic hacen que no sólo el uso, sino también la creación de modelos de simulación por computadora en este entorno de modelado sean accesibles incluso para los principiantes. Al desarrollar un modelo en AnyLogic, puede utilizar conceptos y herramientas de varias áreas clásicas del modelado de simulación: sistemas dinámicos, modelado de eventos discretos, dinámica de sistemas y modelado basado en agentes. Además, AnyLogic le permite integrar varios enfoques para obtener una imagen más completa de la interacción de procesos complejos de diversa naturaleza. Este manual describe tres modelos de simulación: eventos discretos, sistemas dinámicos y basados en agentes. Para cada modelo, se proporciona un planteamiento detallado del problema, se analiza la estructura del modelo, se describe el proceso de construcción del modelo en el entorno AnyLogic y se estudia su comportamiento.

1.1 Herramientas AnyLogic para simulación de sistemas

Dos fases de modelado. AnyLogic se utiliza para desarrollar modelos de simulación ejecutables y luego ejecutarlos para su análisis. El desarrollo del modelo se realiza en el editor gráfico AnyLogic utilizando numerosas herramientas de soporte que simplifican el trabajo. Luego, el compilador incorporado AnyLogic compila el modelo construido y lo inicia para su ejecución. Mientras el modelo se ejecuta, el usuario puede observar su comportamiento, cambiar los parámetros del modelo, mostrar los resultados de la simulación en varias formas y realizar varios tipos de experimentos por computadora con el modelo. Para implementar cálculos especiales y describir la lógica del comportamiento de los objetos, AnyLogic le permite utilizar el potente y moderno lenguaje Java. Objetos activos, clases e instancias de objetos activos. Los principales componentes básicos del modelo AnyLogic son los objetos activos, que le permiten simular cualquier objeto del mundo real. Una clase de programación es una herramienta poderosa que te permite estructurar un sistema complejo. Una clase define una plantilla según la cual se construyen instancias individuales de la clase. Estas instancias se pueden definir como objetos de otros objetos activos. Un objeto activo es una instancia de la clase de objeto activo. Para crear un modelo AnyLogic, necesita crear clases de objetos activos (o usar objetos de la biblioteca AnyLogic) y definir sus relaciones. AnyLogic interpreta clases de objetos activos generadas gráficamente en clases Java, para que pueda aprovechar al máximo el modelado orientado a objetos.

Los objetos activos pueden contener objetos anidados y el nivel de anidamiento no está limitado. Esto le permite descomponer el modelo en cualquier número de niveles de detalle.

Los objetos activos tienen interfaces de interacción claramente definidas. Interactúan con su entorno sólo a través de los elementos de su interfaz. Esto facilita la creación de sistemas complejos y también hace que los objetos activos sean reutilizables. Una vez creada una clase de objeto activa, puede crear cualquier número de objetos: instancias de esta clase. Cada objeto activo tiene una estructura (el conjunto de objetos activos incluidos en él y sus conexiones), así como un comportamiento determinado por un conjunto de variables, parámetros, gráficos de estado, etc. Cada instancia de un objeto activo en un modelo en ejecución tiene su propio comportamiento, puede tener sus propios valores de parámetros, funciona independientemente de otros objetos, interactuando con ellos y con el entorno externo. Desarrollo visual del modelo. Al construir un modelo, se utilizan herramientas de desarrollo visual (introduciendo estados y transiciones del diagrama de estado, introduciendo iconos de variables, etc.), especificando valores numéricos de parámetros, registros analíticos de relaciones variables y registros analíticos de condiciones para la ocurrencia de eventos. La principal tecnología de programación de AnyLogic es la programación visual: creación de jerarquías de la estructura y el comportamiento de objetos activos utilizando objetos gráficos e iconos.

AnyLogic es un complemento del lenguaje Java, uno de los lenguajes orientados a objetos más potentes y, al mismo tiempo, más sencillos. Todos los objetos definidos por el usuario al desarrollar un modelo utilizando un editor gráfico se compilan en construcciones del lenguaje Java y luego todo el programa Java ensamblado que define el modelo se compila en código ejecutable. Aunque la programación se mantiene al mínimo, el modelador necesita tener cierta comprensión del lenguaje (por ejemplo, conocimiento de construcciones sintácticamente correctas).

1.2 Herramientas para describir el comportamiento de los objetos.

Los principales medios para describir el comportamiento de los objetos son las variables, los eventos y los diagramas de estado. Las variables reflejan las características cambiantes de un objeto. Los eventos pueden ocurrir en un intervalo de tiempo determinado y realizar una acción determinada. Los diagramas de estado (o gráficos de estados) permiten representar visualmente el comportamiento de un objeto a lo largo del tiempo bajo la influencia de eventos o condiciones; consisten en una representación gráfica de estados y transiciones entre ellos (es decir, en esencia, es un estado finito máquina). Cualquier lógica compleja para el comportamiento de los objetos modelo se puede expresar utilizando una combinación de gráficos de estado, ecuaciones diferenciales y algebraicas, variables, temporizadores y código Java. Las ecuaciones algebraicas y diferenciales se escriben analíticamente. La interpretación de cualquier número de procesos paralelos en el modelo AnyLogic está oculta para el usuario.

1.3 Animación del comportamiento del modelo.

AnyLogic tiene medios convenientes para representar el funcionamiento de un sistema simulado en forma de animación dinámica en vivo, lo que le permite "ver" el comportamiento de un sistema complejo. La visualización del proceso de funcionamiento del sistema simulado permite comprobar la adecuación del modelo e identificar errores al especificar la lógica. Las herramientas de animación permiten al usuario crear fácilmente un mundo virtual (un conjunto de imágenes gráficas, un diagrama mnemotécnico viviente), controlado por los parámetros dinámicos del modelo de acuerdo con leyes definidas por el usuario utilizando las ecuaciones y la lógica de los objetos simulados. Los elementos gráficos añadidos a la animación se denominan dinámicos porque todos sus parámetros: visibilidad, color, etc. - puede hacerse dependiente de variables y parámetros del modelo que cambian con el tiempo durante la ejecución del modelo.

1.4 Interfaz de usuario

Después de iniciar AnyLogic, se abre una ventana de trabajo en la que, para continuar trabajando, debe crear un nuevo proyecto o abrir uno existente.

La ventana del proyecto proporciona una navegación sencilla a través de los elementos del proyecto, como paquetes, clases, etc. Dado que el proyecto está organizado jerárquicamente, se muestra como un árbol: el proyecto en sí forma el nivel superior del árbol del proyecto de trabajo, los paquetes forman el siguiente nivel, las clases de objetos y mensajes activos forman el siguiente, etc. Podrás copiar, mover y eliminar cualquier elemento del árbol de objetos, gestionando fácilmente tu proyecto de trabajo.

Figura 1 - Ventana del proyecto.

En el editor AnyLogic, para cada elemento del modelo seleccionado hay su propia ventana de propiedades, en la que se indican las propiedades (parámetros) de este elemento. Cuando selecciona un elemento en la ventana del editor, aparece una ventana de propiedades en la parte inferior, que muestra los parámetros de este elemento seleccionado. La ventana de propiedades contiene varias pestañas. Cada pestaña contiene controles, como campos de entrada, casillas de verificación, botones de opción, botones, etc., que puede utilizar para ver y cambiar las propiedades de los elementos del modelo. El número de pestañas y su apariencia depende del tipo de elemento seleccionado.

Figura 2 - Ventana de propiedades.

Ventanapaletas Contiene elementos (objetos gráficos) que se pueden agregar a un diagrama de estructura. Los elementos se dividen en grupos y se muestran en diferentes pestañas. Para agregar un objeto de paleta a un diagrama, primero haga clic en el elemento de la paleta y luego haga clic en el diagrama.

Un objeto activo puede contener variables. Las variables pueden ser internas o de interfaz. Un objeto activo puede tener variables que modelen cantidades que varían en el tiempo. Las variables pueden introducirse en la interfaz del objeto activo y asociarse con variables de otros objetos activos. Luego, cuando el valor de una variable cambia, el valor de la variable dependiente asociada de otro objeto cambiará inmediatamente. Este mecanismo asegura la interacción continua y/o discreta de los objetos.

Puede ejecutar y depurar el modelo usando el menú Modelo y la barra de herramientas:

Figura 3 - Barra de herramientas.

1.5 Elementos básicos de la construcción de modelos.

Para completar el trabajo de este curso, necesitaremos elementos de la Biblioteca Empresarial como:

Fuente. Crea solicitudes. Normalmente se utiliza como punto de partida para un flujo de aplicaciones. Las entradas pueden ser la clase de Entidad que es la base para las reclamaciones o cualquier clase de usuario que herede de esa clase base. Puede configurar un objeto para crear tickets de otros tipos especificando un constructor la clase requerida en el parámetro Nuevo pedido, y también establezca la acción que se debe realizar antes de que el nuevo pedido abandone el objeto y asócielo con el pedido una determinada figura animaciones;

Seleccione Salida. El objeto envía solicitudes entrantes a uno de los dos puertos de salida dependiendo del cumplimiento de una condición específica (determinista o probabilística). La condición puede depender tanto de la aplicación como de algunas factores externos. La solicitud recibida abandona el objeto en el mismo momento;

Demora. Retrasa las solicitudes por un período de tiempo específico. El tiempo de retraso se calcula dinámicamente, puede ser aleatorio, depender de la solicitud actual o de otras condiciones. Este tiempo se puede calcular, en particular, como la longitud de la figura especificada como figura de animación de este objeto, dividida por la "velocidad" de la aplicación. Se pueden retrasar varias solicitudes al mismo tiempo (no más que la capacidad especificada del objeto de capacidad);

Hundir. Destruye las aplicaciones recibidas. Normalmente se utiliza como punto final de un flujo de tickets. Para que las aplicaciones se eliminen del modelo y se destruyan, debe conectar el puerto de salida del último bloque del diagrama de proceso al puerto del objeto Sink o Exit.;

RedEntrar. Utilizado en el modelado de redes de transporte. Registra una aplicación en la red y la coloca en un nodo de red específico. Una vez agregado a la red, un reclamo puede moverse por la red y utilizar recursos de la red. Una solicitud no puede estar en varias redes al mismo tiempo, por lo que antes de agregarse a otra red, primero debe eliminarse de la red actual utilizando el objeto NetworkExit. Además, puede establecer la velocidad a la que se mueve la solicitud a través de la red (que luego se puede cambiar). La operación de agregar a la red no toma tiempo. Inmediatamente después de agregarse a la red, la aplicación se mostrará en animación (en una ubicación aleatoria dentro del nodo inicial);

Mover a red. Utilizado en el modelado de redes de transporte. Mueve la solicitud a una nueva ubicación en la red. Si se adjunta algún recurso a la aplicación, se mueve junto con la aplicación. En este caso, independientemente de la velocidad de los recursos, dicho grupo de la solicitud y sus recursos se moverán a la velocidad de la solicitud. El tiempo que una entidad pasa en esta entidad será igual a la longitud de la ruta más corta posible desde la ubicación actual de la entidad hasta el nodo de destino dividida por la velocidad de la entidad (tenga en cuenta que puede cambiar dinámicamente esta velocidad usando el método entidad. setNetworkSpeed() ). La aplicación mostrará una animación de la red moviéndose por la ruta seleccionada.

RedSalir. Utilizado en el modelado de redes de transporte. Elimina una solicitud de la red. En este caso, la aplicación deja de mostrarse en la animación de la red. Al eliminar una solicitud del modelo (por ejemplo, utilizando el objeto Sink), primero se debe eliminar de la red (si está en ella en el momento de la eliminación);

Red. Utilizado en el modelado de redes de transporte. Define la topología de la red y gestiona los recursos de la red. Puede haber varias redes en un modelo y cada red está especificada por un objeto de red. La topología de la red se especifica mediante un grupo de formas: los rectángulos definen los nodos de la red y las líneas y polilíneas definen los segmentos.

Cola. Modela una cola de solicitudes en espera de ser aceptadas por objetos que siguen datos en un diagrama de flujo o un repositorio de solicitudes de propósito general.

2. Implementación de un modelo de un sistema de procesamiento de información en el entorno de modelado informático AnyLogic.

El sistema de procesamiento de información contiene un canal multiplex y tres minicomputadoras. Las señales de los sensores llegan a la entrada del canal en intervalos de tiempo de 10±5 μs. En el canal se almacenan y preprocesan durante 10 ± 3 μs. Luego van para su procesamiento a la minicomputadora donde hay la cola de entrada más corta. Las capacidades de los dispositivos de almacenamiento de entrada en todas las minicomputadoras están diseñadas para almacenar los valores de 10 señales. El tiempo de procesamiento de la señal en cualquier minicomputadora es de 33 μs.

Simule el proceso de procesamiento de 500 señales provenientes de sensores. Determine los tiempos de retardo promedio de las señales en el canal y la minicomputadora y la probabilidad de desbordamiento de las unidades de entrada. Asegure la aceleración del procesamiento de señales en una computadora hasta 25 μs cuando la cola de señales total alcance un valor de 25 unidades.

Primero, creemos un modelo visual del sistema de procesamiento de información. Para ello utilizaremos la pestaña de presentación, en la que utilizaremos los elementos rectángulo (rectángulo) y polilínea (polilínea). Como resultado obtenemos:

Figura 4 - Apariencia sistemas de procesamiento de información.

El primer rectángulo se encarga de suministrar señales al canal. El segundo rectángulo es responsable de almacenar en búfer las señales en el canal. Los siguientes tres rectángulos son computadoras que procesan señales. Y el último rectángulo se utiliza para emitir señales del sistema.

Después de crear la estructura del sistema de procesamiento, sus elementos deben combinarse en un grupo. Para hacer esto, debe seleccionar todas las formas incluidas en el grupo y hacer clic derecho y seleccionar el grupo.

Figura 5 - Agrupación de elementos del sistema de procesamiento.

Ahora, en consecuencia, procedamos a la implementación del algoritmo de trabajo y su visualización.

Para visualizar la señal, usaremos la imagen de "mensaje" incorporada de la biblioteca "Imágenes".

Figura 6 - Imagen de señal.

Para crear nuevas solicitudes usaremos el elemento "fuente".

Figura 7 - Implementación de generación de señales.

Ahora necesita configurar los parámetros de generación. Las condiciones de esta tarea dicen que las señales de los sensores llegan a la entrada del canal en intervalos de tiempo de 10±5 μs, además, según la tarea, es necesario simular el proceso de procesamiento de 500 señales. Para ello, establezca en las propiedades principales de los objetos:

Figura 8: Configuración de las propiedades de generación de señales.

Ahora, para implementar aún más la construcción de la tubería, debe agregar un elemento de red, en el cual especifica en las propiedades principales el grupo en el que se realizará la visualización.

Figura 9 - Configuración de las propiedades del elemento de red.

A continuación, es necesario que las figuras de la animación aparezcan en la zona del primer rectángulo y pertenezcan a esta red. Para hacer esto, adjuntaremos el elemento networkEnter contenido en la biblioteca principal al elemento fuente.

Figura 10 - Generación e ingreso de señales a la red.

Ahora es necesario forzar que estas señales pasen del bloque de generación al bloque de almacenamiento en búfer. Para hacer esto, usaremos el elemento networkMoveTo para indicar la ubicación a la que deben moverse las señales. Para que el movimiento se produzca según el algoritmo establecido en las condiciones de esta tarea, es necesario establecer el nombre de la figura final correspondiente en las propiedades principales del elemento networkMoveTo.

Figura 11 - Indicando el punto de llegada de piezas

A continuación, las solicitudes deben esperar un tiempo específico en el búfer del canal, para esto usamos los elementos "cola" y "retraso".

Figura 12 - Implementación del búfer.

Según la condición, las señales en el canal se almacenan en buffer y se preprocesan durante 10±3 μs, para ello configuramos los parámetros del elemento de retardo:

Figura 13 - Parámetros del búfer del canal.

A continuación, necesitamos determinar la cola más pequeña en los dispositivos de almacenamiento de la computadora, para esto usaremos dos elementos “selectOutput”

Figura 14 - bifurcación del canal para 3 computadoras.

Figura 15 - Parámetros del primer elemento selectOutput.

Figura 16 - Parámetros del segundo elemento selectOutput.

Según la condición, la señal pasa luego a la computadora. Para establecer la dirección, utilizamos tres elementos networkMoveTo.

Figura 17 - Asegurar el movimiento de señales en una computadora.

Por convención, las capacidades de los dispositivos de almacenamiento de entrada de todas las minicomputadoras están diseñadas para almacenar los valores de 10 señales. El tiempo de procesamiento de la señal en cualquier minicomputadora es de 33 μs. Nuevamente usaremos un bloque que consta de dos elementos: cola y retraso.

Figura 18 - Implementación del procesamiento de señales en varias computadoras.

Dado que, según la condición, el procesamiento de señales en una computadora debe acelerarse hasta 25 μs cuando la cola total de señales alcanza un valor de 25 unidades, tomaremos como valor de retardo el parámetro variable t, que cambiará gracias a la función f.

Figura 19 - Parámetros de procesamiento de señales.

Figura 20 - Función para cambiar el tiempo de procesamiento y su cuerpo.

A continuación, agregaremos otro elemento networkMoveTo para mover señales para salir del sistema, un elemento networkExit para implementar la eliminación de un elemento de la red y un elemento receptor para destruir solicitudes (señales).

Ahora veamos el resultado de implementar la parte del modelo en la que se generan las señales y se envían a la computadora con su posterior procesamiento.

Figura 21 - Implementación y visualización de la recepción de señales con el proceso de procesamiento que lo acompaña.

Para mayor claridad y análisis del estado actual del sistema, agregaremos varios parámetros a la presentación que reflejan los valores de los dispositivos de almacenamiento de la computadora y el búfer del canal.

Figura 22 - Reflejo de los valores del buffer y de la unidad.

Los valores del parámetro "channel_buffer" se definen en el elemento "queue":

Figura 23: Determinación del número de solicitudes en el búfer en el momento actual.

Los valores de los parámetros del variador se definen en los elementos cola1, cola2 y cola3, respectivamente:

Figura 24: Determinación del número de aplicaciones en el almacenamiento en el momento actual.

Según las condiciones de la tarea, además de implementar el sistema de procesamiento, es necesario determinar los tiempos de retardo promedio de las señales en el canal y la minicomputadora y la probabilidad de desbordamiento de las unidades de entrada. Para calcular estos valores, introducimos los siguientes parámetros:

Figura 25 - Parámetros para el cálculo de valores.

Cada uno de estos parámetros mostrará valores para una computadora separada, respectivamente. Además de los valores especificados en el enunciado del problema, calculemos el tiempo promedio de procesamiento de señal para cada computadora (solo por diversión). Para simplificar el proceso de cálculo, introducimos algunas variables auxiliares más:

Figura 26 - Variables auxiliares.

Entonces, para encontrar los valores, debe configurar las siguientes acciones para los elementos cola1, cola2 y cola3, respectivamente:

Figura 26 - Encontrar cantidades.

Para mayor claridad, presentamos varios gráficos con los valores de los parámetros encontrados:

Figura 27 - Gráfico de latencia promedio en unidades.

Figura 28 - Gráfico de tiempo promedio de procesamiento de señal.

No presentaremos un gráfico de los valores de probabilidad de desbordamiento de los dispositivos de almacenamiento de la computadora, ya que teniendo en cuenta los parámetros del modelo construido, se excluye el desbordamiento del almacenamiento y estas probabilidades son iguales a cero.

Como resultado de todas las acciones descritas anteriormente, tenemos un modelo completo de procesamiento de información con parámetros que reflejan el número de solicitudes en el buffer del canal y en los discos, el tiempo promedio de procesamiento de la señal, el tiempo promedio de retardo en los discos y la probabilidad de desbordamiento para cada uno. computadora.

Figura 29 - Vista final del modelo de procesamiento de información.

Conclusión

El proyecto de este curso utilizó un enfoque de modelado de redes para desarrollar un modelo de un sistema de procesamiento de información.

El modelado de redes es un modelo lógico utilizado como método de planificación y gestión en condiciones de incertidumbre. El modelado de redes es muy eficaz en todas las etapas del desarrollo de soluciones: durante la búsqueda de la opción óptima y el seguimiento de la implementación de soluciones.

La visualización de este proyecto se realizó según el tipo de red de transporte, en la que los caminos son canales, y los puntos de generación y procesamiento de señales son los puntos de inicio y fin.

Gracias a la flexibilidad y al poderoso arsenal del sistema AnyLogic, es posible simular sistemas complejos y recopilar información relevante sobre el sistema simulado, lo que le permite determinar aproximadamente el comportamiento del sistema en la realidad. Pero la única desventaja de diseñar modelos es que durante el modelado es imposible tener en cuenta todas las influencias, tanto externas como internas, sobre el sistema modelado. Al realizar este trabajo no se tuvo en cuenta la posibilidad de fallos en el sistema. Tampoco se tuvo en cuenta el nivel de la señal. Pero a pesar de esto, hemos obtenido un modelo de confluencia de eventos que casi se correlaciona con el modelo real.

Como resultado del modelado, también es posible recopilar la información necesaria sobre el sistema simulado, lo que permite predecir la racionalidad o irracionalidad del modelo diseñado o identificar errores en el diseño del sistema.

Bibliografía

1. K.N. Mezentsev - Modelado de sistemas en el entorno AnyLogic.

2. M.V. Kiseleva: modelado de simulación de sistemas en el entorno AnyLogic.

3. Karpov Yu.- Modelado de simulación de sistemas. Introducción al modelado con AnyLogic.

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2014: Cualquier lógica 7

1990-1998

A principios de la década de 1990, había un gran interés en la informática por construir una descripción matemáticamente interpretable de la interacción de procesos paralelos. Qué afectó los enfoques para analizar la exactitud de los programas paralelos y distribuidos. Un grupo de científicos de la Universidad Politécnica de San Petersburgo desarrolló un software para analizar la corrección del sistema; la nueva herramienta se llamó COVERS (Verificación y Simulación Paralelas). El sistema de proceso analizado se especificó gráficamente mediante una descripción de su estructura y el comportamiento de componentes paralelos individuales que podrían interactuar con el entorno, con otros procesos y con el entorno. La herramienta fue utilizada en proyectos de investigación Compañía Hewlett-Packard.

En 1998, el éxito de esta investigación inspiró al laboratorio a formar una empresa comercial con la misión de crear un nuevo software de simulación. El énfasis durante el desarrollo estuvo en métodos aplicados: modelado de sistemas estocásticos, optimización y visualización del modelo. El nuevo software, lanzado en 2000, se basó en las últimas ventajas de la tecnología de la información: enfoque orientado a objetos, elementos del estándar UML, lenguaje de programación Java, GUI moderna, etc.

El producto se denominó AnyLogic porque admitía los tres métodos de modelado conocidos:

sistemas dinámicos;
modelado de eventos discretos | modelado de eventos discretos (procesos);
Modelado basado en agentes.

Así como cualquier combinación de estos enfoques dentro de un mismo modelo. A la primera versión se le asignó el índice 4 - Anylogic 4.0, ya que la numeración continuó la historia de las versiones del desarrollo anterior - COVERS 3.0.

En 2003 se dio un gran paso adelante, cuando se lanzó AnyLogic 5, destinado al modelado de negocios. Con AnyLogic es posible desarrollar modelos en las siguientes áreas:

Cualquier lógica y Java

AnyLogic incluye un lenguaje de modelado gráfico y también permite al usuario ampliar los modelos creados utilizando el lenguaje Java. La integración del compilador Java en AnyLogic brinda mayores oportunidades para crear modelos, así como la creación de subprogramas Java que pueden abrirse con cualquier navegador. Estos subprogramas facilitan la inserción de modelos AnyLogic en sitios web. Además de los subprogramas de Java, AnyLogic Professional admite la creación de aplicaciones Java, en cuyo caso el usuario puede ejecutar el modelo sin instalar AnyLogic.

Métodos de simulación

Los modelos AnyLogic pueden basarse en cualquiera de los principales paradigmas de modelado de simulación: modelado de eventos discretos, dinámica de sistemas y modelado basado en agentes.

La dinámica de sistemas y el modelado de eventos discretos (procesos), con lo que nos referimos a cualquier desarrollo de ideas GPSS, son enfoques tradicionales y establecidos; el modelado basado en agentes es relativamente nuevo. La dinámica de sistemas opera principalmente con procesos continuos en el tiempo, mientras que el modelado de eventos discretos y basado en agentes opera con procesos discretos.

Históricamente, la dinámica de sistemas y el modelado de eventos discretos se han enseñado a grupos muy diferentes de estudiantes: ingenieros de administración, industriales e ingenieros de sistemas de control. Como resultado, han surgido tres comunidades diferentes, prácticamente no superpuestas y que casi no tienen comunicación entre sí.

Hasta hace poco, el modelado basado en agentes era un campo estrictamente académico. Sin embargo, la creciente demanda de optimización global por parte de las empresas ha obligado a los principales analistas a prestar atención específicamente al modelado basado en agentes y su combinación con enfoques tradicionales para obtener una imagen más completa de la interacción de procesos complejos de diversa naturaleza. Así nació la demanda de plataformas de software que permitan la integración de diferentes enfoques.

Ahora veamos los enfoques de simulación en la escala del nivel de abstracción. La dinámica de sistemas, al reemplazar objetos individuales con sus agregados, asume el más alto nivel de abstracción. La simulación de eventos discretos opera en el rango bajo a medio. En cuanto al modelado basado en agentes, se puede utilizar en casi cualquier nivel y escala. Los agentes pueden representar peatones, automóviles o robots en un espacio físico, un cliente o vendedor en el medio, o empresas competidoras en el nivel superior.

Al desarrollar modelos en AnyLogic, puede utilizar conceptos y herramientas de varios métodos de modelado, por ejemplo, en un modelo basado en agentes, utilizar métodos de dinámica de sistemas para representar cambios en el estado del entorno o en un modelo continuo. sistema dinámico tener en cuenta eventos discretos. Por ejemplo, la gestión de la cadena de suministro mediante modelos de simulación requiere la descripción de los participantes de la cadena de suministro por parte de los agentes: fabricantes, vendedores, consumidores, red de almacenes. En este caso, la producción se describe en el marco del modelado de eventos discretos (procesos), donde el producto o sus partes son aplicaciones y los automóviles, trenes y apiladores son recursos. Los suministros en sí se representan como eventos discretos, pero la demanda de bienes se puede describir mediante un diagrama dinámico de sistema continuo. La capacidad de mezclar enfoques le permite describir procesos. vida real, y no ajustar el proceso al aparato matemático disponible.

Entorno de simulación

Gráficos de acción(diagramas de flujo) se utiliza para construir algoritmos. Se utiliza en modelado de eventos discretos (enrutamiento de llamadas) y modelado de agentes (para lógica de decisión de agentes).

Diagramas de flujo de proceso(diagramas de procesos) una construcción básica utilizada para definir procesos en el modelado de eventos discretos.

El entorno de modelado también incluye: construcciones de modelado de bajo nivel (variables, ecuaciones, parámetros, eventos, etc.), formas de presentación (líneas, cuadrados, óvalos, etc.), elementos de análisis (bases de datos, histogramas, gráficos), imágenes estándar y formas de experimentos.

El entorno de modelado AnyLogic soporta el diseño, desarrollo, documentación del modelo y la ejecución de experimentos informáticos con el modelo, incluyendo diferentes tipos análisis: desde el análisis de sensibilidad hasta la optimización de los parámetros del modelo en relación con algún criterio.

Bibliotecas AnyLogic

AnyLogic incluye un conjunto de las siguientes bibliotecas estándar:

Biblioteca empresarial diseñado para soportar la simulación de eventos discretos en áreas como fabricación, cadena de suministro, logística y atención sanitaria. Con Enterprise Library, puede modelar sistemas del mundo real en términos de entidades (transacciones, clientes, productos, vehículos, etc.), procesos (secuencias de operaciones, colas, retrasos) y recursos. Los procesos se definen en forma de diagrama de bloques.
Biblioteca Peatonal Diseñado para simular flujos de peatones en un entorno "físico". Esto le permite crear modelos con mucho tráfico peatonal (como estaciones de metro, controles de seguridad, calles, etc.). Los modelos respaldan las estadísticas de densidad de tráfico en diversas áreas. Esto garantiza que los puntos de servicio funcionen aceptablemente bajo restricciones de ocupación, estima la duración del tiempo de inactividad en ciertas áreas y detecta problemas potenciales con la geometría interna, como el efecto de agregar demasiado gran número obstáculos y otros fenómenos. En los modelos creados con la Biblioteca Peatonal, los peatones se mueven continuamente, reaccionando ante diferentes tipos de obstáculos (paredes, diferentes tipos de áreas) como los peatones normales. Los peatones son modelados como agentes interactuantes con comportamiento complejo. Para describir rápidamente los flujos de peatones, la Biblioteca Peatonal proporciona una interfaz de alto nivel en forma de diagrama de bloques.
Biblioteca del patio ferroviario admite el modelado, la simulación y la visualización de operaciones del patio de clasificación de cualquier complejidad y escala. Los modelos de patio de clasificación pueden utilizar métodos de modelado combinados (modelado de eventos discretos y basado en agentes) asociados con actividades de transporte: carga y descarga, asignación de recursos, mantenimiento y diversos procesos comerciales.

Notas

Literatura

Karpov, Yu.G. Modelado de simulación de sistemas. Introducción al modelado con AnyLogic 5. - San Petersburgo: BHV-Petersburg, 2006. - 400 p. -

, linux

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BUY321 - Medición del tiempo en el sistema en AnyLogic

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Historia

A principios de la década de 1990, había un gran interés en la informática por construir una descripción matemáticamente interpretable de la interacción de procesos paralelos. Qué afectó los enfoques para analizar la exactitud de los programas paralelos y distribuidos. Un grupo de científicos de la Universidad Politécnica de San Petersburgo ha desarrollado un software para analizar la corrección del sistema; la nueva herramienta se llamó COVERS (Verificación y Simulación Paralelas). El sistema de proceso analizado se especificó gráficamente mediante una descripción de su estructura y el comportamiento de componentes paralelos individuales que podrían interactuar con el entorno, con otros procesos y con el entorno. El instrumento fue utilizado en proyectos de investigación de Hewlett-Packard. Hewlett Packard).

En 1998, el éxito de esta investigación inspiró al laboratorio a formar una empresa comercial con la misión de crear un nuevo software de simulación. El énfasis en el desarrollo estuvo en los métodos aplicados: modelado de sistemas estocásticos, optimización y visualización del modelo. El nuevo software, lanzado en 2000, se basó en las últimas ventajas de la tecnología de la información: enfoque orientado a objetos, elementos del estándar UML, lenguaje de programación Java, GUI moderna, etc.

El producto se denominó AnyLogic porque admitía los tres métodos de modelado conocidos:

En 2003 se dio un gran paso adelante, cuando se lanzó AnyLogic 5, destinado al modelado de negocios. Con AnyLogic es posible desarrollar modelos en las siguientes áreas:

La última versión del programa es AnyLogic 7. AnyLogic 7 está escrito en el lenguaje de programación Java en el popular entorno de desarrollo Eclipse. AnyLogic es un software multiplataforma que se ejecuta tanto en el sistema operativo Windows como en Mac OS y Linux.

AnyLogic y Java

Métodos de simulación

Los modelos AnyLogic pueden basarse en cualquiera de los principales paradigmas de modelado de simulación: modelado de eventos discretos, dinámica de sistemas y modelado basado en agentes.

Históricamente, la dinámica de sistemas y el modelado de eventos discretos se han enseñado a grupos de estudiantes muy diferentes. SD se enseña con mayor frecuencia a estudiantes del campo de la gestión, DS, a ingenieros de producción e ingenieros de desarrollo de sistemas de control. Como resultado, han surgido dos comunidades prácticamente no superpuestas y que casi no tienen comunicación entre sí.

Al desarrollar modelos en AnyLogic, puede utilizar conceptos y herramientas de varios métodos de modelado. Por ejemplo, un modelo basado en agentes puede utilizar métodos de dinámica de sistemas para representar cambios en el estado del medio ambiente; en un modelo continuo de un sistema dinámico, se pueden tener en cuenta eventos discretos. Por ejemplo, la gestión de la cadena de suministro mediante modelos de simulación requiere la descripción de los participantes de la cadena de suministro por parte de los agentes: fabricantes, vendedores, consumidores, red de almacenes. En este caso, la producción se describe en el marco del modelado de eventos discretos (procesos), donde el producto o sus partes son aplicaciones y los automóviles, trenes y apiladores son recursos. Los suministros en sí se representan como eventos discretos, pero la demanda de bienes se puede describir mediante un diagrama dinámico de sistema continuo. La capacidad de combinar enfoques permite describir procesos de la vida real, en lugar de ajustar el proceso al aparato matemático disponible.

Características del programa

Entorno de simulación

El entorno de modelado gráfico AnyLogic incluye los siguientes elementos:

Diagramas de flujo y existencias(diagrama de flujo y almacenamiento) se utiliza en el desarrollo de modelos utilizando el método de dinámica de sistemas.
gráficos de estado(mapas de estado) se utilizan principalmente en modelos basados en agentes para determinar el comportamiento de los agentes. Pero también se utiliza a menudo en el modelado de eventos discretos, por ejemplo para simular fallos de máquinas.
Gráficos de acción(diagramas de flujo) se utiliza para construir algoritmos. Se utiliza en modelado de eventos discretos (enrutamiento de llamadas) y modelado de agentes (para lógica de decisión de agentes).
Diagramas de flujo de proceso(diagramas de procesos) una construcción básica utilizada para definir procesos en el modelado de eventos discretos.

El entorno de modelado AnyLogic respalda el diseño, desarrollo, documentación de un modelo y la realización de experimentos informáticos con el modelo, incluidos varios tipos de análisis, desde análisis de sensibilidad hasta optimización de los parámetros del modelo en relación con algún criterio.

Bibliotecas AnyLogic

AnyLogic incluye un conjunto de las siguientes bibliotecas estándar:

Archivo:Animación 3D de un modelo terminal de grano.png

Animación 3D de un modelo de terminal de grano.

Animación modelo

AnyLogic admite animación interactiva de modelos 2D y 3D.

Por tanto, AnyLogic le permite importar dibujos CAD como archivos DXF y utilizarlos para visualizar modelos. Esta funcionalidad se utiliza con mayor frecuencia en el modelado de eventos discretos para animar procesos dentro de fábricas, almacenes, hospitales, etc.

El programa también admite animación 3D e incluye una colección de objetos 3D ya preparados relacionados con diferentes tipos actividades, por ejemplo, atención médica, manufactura, energía, logística, transporte de pasajeros, etc.

Los desarrolladores pueden crear sus propias interfaces de modelo para que los usuarios puedan configurar fácilmente los parámetros del experimento y cambiar los datos de entrada.

Archivo:Modelo de simulación de cadena de suministro basado en SIG.png

Modelo de simulación de cadena de suministro con SIG

Modelos geoespaciales, integración GIS.

Los modelos AnyLogic pueden utilizar mapas como herramienta de animación, lo que a menudo se requiere en el modelado de la cadena de suministro y la logística. AnyLogic admite el formato de datos tradicional de archivos de forma, SHP de Esri. Además, AnyLogic utiliza mapas de mosaicos de proveedores gratuitos, incluido OpenStreetMap. Los mapas en mosaico permiten a los desarrolladores utilizar datos de mapas en el modelo y crear rutas automáticamente para los agentes. La funcionalidad principal de los mapas de mosaicos en AnyLogic incluye lo siguiente:

El usuario tiene acceso a todos los datos almacenados en el mapa, accesibles online: ciudades, regiones, redes de carreteras, tipos de objetos como hospitales, escuelas, paradas de autobús, etc.

Puede colocar agentes en puntos específicos del mapa y configurarlos para que se muevan por rutas y caminos existentes.

Puede utilizar la búsqueda de mapas incorporada para colocar elementos del modelo en las ubicaciones deseadas.

Integración del modelo con la infraestructura TI.

Los modelos AnyLogic se exportan como aplicaciones Java que pueden ejecutarse por separado del entorno de desarrollo o integrarse con otros programas. En particular, el modelo exportado puede integrarse en otro software y funcionar como un módulo adicional para sistemas como ERP, MRP o TMS. Los modelos también se integran con archivos TXT, MS Excel, MS Access y cualquier base de datos (MS SQL, My SQL, Oracle, etc.). Además, cada modelo tiene su propia base de datos HSQLDB integrada.

Versión educativa gratuita

Desde 2015, AnyLogic Personal Learning Edition (PLE) está disponible de forma gratuita con fines educativos y de autoaprendizaje. La licencia PLE es ilimitada en el tiempo, pero los modelos creados con esta versión tienen un tamaño limitado.

Para la investigación pública en Instituciones educacionales Los usuarios pueden comprar la versión University Researcher, que no limita el tamaño del modelo y contiene mayoría funcionalidad de la versión Profesional.

anyLogistix – herramienta de optimización de la cadena de suministro

AnyLogic no tiene una biblioteca separada para el modelado de la cadena de suministro, porque... La empresa ha centrado sus esfuerzos en desarrollar una herramienta independiente para esta industria: anyLogistix. Este producto hermano de AnyLogic se introdujo por primera vez en 2014 con el nombre de AnyLogic Logistics Network Manager y pasó a llamarse anyLogistix en 2015.

anyLogistix se basa en el motor AnyLogic, tecnología GIS y una nueva interfaz dirigida a los responsables de la cadena de suministro. La herramienta incluye algoritmos y tecnologías específicas y aplicables al diseño y optimización de la cadena de suministro. anyLogistix está completamente integrado con AnyLogic: por lo tanto, los modeladores pueden usar AnyLogic para ampliar la funcionalidad de los objetos dentro de anyLogistix, como almacenes, plantas, proveedores, políticas de reabastecimiento, suministro y transporte.