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

1. Магистрали передачи данных5
2. 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:

1. Изучение основ имитационного моделирования;
2. Изучить особенности работы многоканальных устройств;
3. Разработать структурную схему задачи;
4. Выполнить и проанализировать готовую модель;
5. 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

 

1. 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.