Компьютерное моделирование. Тарасов В.Н - 5 стр.

оценки производительности как от самой системы (методы измерения), если
она существует, так и от модели системы (методы моделирования).
      В настоящее время существует целый арсенал измерительных средств,
как аппаратных, так и программных и микропрограммных. Под моделью сис-
темы будем понимать такое ее представление, которое состоит из определен-
ного объема организованной информации о ней и построено с целью ее изуче-
ния. Для одной и той же системы может быть построен ряд различных моде-
лей в зависимости от точек зрения и степени детализации системы (расчлене-
ния на компоненты).
      Место и роль концептуальных (мыслимых) моделей при проектирова-
нии сложных систем определим следующим образом. Во-первых, концепту-
альные (математические) модели играют фундаментальную роль в оценке
производительности и надежности сложных систем. Во-вторых, математиче-
ское моделирование является современным средством оценки качества про-
ектных решений по сложным системам, в том числе и уже существующих сис-
тем в процессе их эксплуатации.
      Концептуальные модели являются основой методов измерения, а также
двух классов методов моделирования: имитационного и аналитического.
      Очень распространенное и удобное описание поведения системы осно-
вывается на концепциях состояния и перехода между состояниями. Состоя-
ние системы в момент времени определяется как множество значений интере-
сующих нас параметров системы в момент времени. Любое изменение этих
значений параметров означает переход системы в другое состояние. Если по-
ведение модели во времени в основном воспроизводит поведение системы и
прослеживается эволюция решений уравнений модели на заданном интервале
времени с сохранением хронологической последовательности изменения пе-
ременных состояния модели и системы, то мы имеем имитационную модель.
      В аналитическом моделировании уравнения модели решаются чаще
всего путем эквивалентных формульных преобразований, которые не отража-
ют хронологию функционирования самой системы. Однако и здесь существу-
ют численные методы (типа решения задачи Коши для дифференциальных
уравнений), которые представляют собой последовательную процедуру, в чем-
то копирующую эволюцию реальной системы.
      Существенным условием применимости любой модели является ее аде-
кватность реальной системе и при оценке производительности системы точ-
ность модели должна быть определена к индексам производительности, вы-
бранным для этой цели. Значения этих индексов, полученные в эксперименте
на модели, должны быть достаточно близки к значениям моделируемой систе-
мы при тех же входных воздействиях.
      На рисунке 1 показана иллюстрация этого определения для простого
случая системы обработки данных из N заданий, где в качестве индекса произ-
водительности взято общее время tобщ обработки N заданий. Модель считается



                                                                         5