Моделирование и расчет распределенных информационных систем. Учебное пособие. Олзоева С.И. - 8 стр.

состояний СеМО исследуют протекающий в сети случай-         правило, получены алгоритмически путем сложных числен-
ный процесс. В качестве моделей протекающих в СеМО          ных расчетов с использованием преобразований Лапласа-
процессов наиболее часто используют марковские и полу-      Стилтьеса, реализуются программно, отличаются большой
марковские.                                                 трудоемкостью, либо значительными погрешностями в
       Марковским процессом с непрерывным временем          оценке показателей производительности информационных
описывают функционирование экспоненциальных СеМО.           систем (ИС) в области средней и большой нагрузки. Поэто-
Сеть называется экспоненциальной, если входящие потоки      му для моделирования СеМО, выходящих из класса муль-
требований в каждую СМО пуассоновские, а времена каж-       типликативных, используют приближенные методы.
дого этапа обслуживания, реализуемого на любой СМО се-             Сравнительный анализ приближенных методов мо-
ти, имеют экспоненциальное распределение. Это позволяет     делирования СеМО и примеры, приведенные в [1-5] пока-
считать, что этапы обслуживания независимы между собой      зывают, что пользоваться приближенными методами расче-
и не зависят ни от параметров входящего потока, ни от со-   та СеМО необходимо с большой осторожностью, что при
стояния сети, ни от маршрутов следования требований.        расчете конкретных СеМО в процессе решения различных
       Теория экспоненциальных СеМО наиболее разрабо-       прикладных задач представляется необходимым проведение
тана, и ее широко применяют как для исследования сетей      исследований в целях оценки точности и чувствительности
ПД так и для исследования мультипроцессорных вычисли-       применяемого метода, а также проведение эксперимента по
тельных систем (ВС). Разработаны практические формы         имитационному моделированию исходной СеМО для доста-
расчета вероятностно-временных характеристик (ВВХ) та-      точно большого множества значений варьируемых парамет-
ких сетей и систем.                                         ров.
       Попытки глубокого анализа немарковских моделей              Таким образом, аналитические методы расчета ха-
сетевых систем наталкиваются на значительные трудности,     рактеристик ИС базируются, как правило, на анализе экспо-
которые обусловлены в частности отсутствием независимо-     ненциальных СеMO. При использовании этого математиче-
сти длительностей пребывания требований в различных уз-     ского аппарата удается получить аналитические модели для
лах моделей сетевых систем с нестандартными дисципли-       решения широкого круга задач исследования систем. CеМО
нами. Так например, при достаточно реалистическом пред-     − это, прежде всего, совокупность взаимосвязанных систем
положении о том, что длина требования остается постоян-     массового обслуживания. Поэтому необходимо вспомнить
ной в процессе его передачи через узлы сети, необходимо     основные особенности этих систем.
прослеживать путь каждого требования, что делает невоз-
можным аналитический расчет характеристики для сети с
числом узлов М>2.
       Анализ работ, посвященных исследованию или рас-
чету немарковских моделей, показывает, что решения, как


14                                                                                                                15