автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Автоматизация структурного анализа синтеза имитационных моделей при проектировании сетей ЭВМ



На правах рукописи

АДИГЛМОВ Аркадий Знгелевич

УДК 621.38:681.3

АВТОМАТИЗАЦИЯ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА СИНТЕЗА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СЕТЕЙ ЭВМ

Специальность 05.13.12 — «Системы автоматизации проектирования»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1997

Работа выполнена в Московском государственном горном университете.

Научный руководитель докт. техн. паук, проф. С. А. РЕДКОЗУБОВ.

Официальные оппоненты: докт. техн. наук, проф. Л. П. РЯБОВ, канд. физ.-мат. наук, доц. И. Д. СИМАЧЕВ.

Ведущая организация — Институт проблем управления РАН.

в . . _ . . . i

Д-053.12.12 в Московском государственном горном университете по адресу: 117935, ГСП-1, Москва, В-49, Ленинский проспект, 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГГУ. Автореферат разослан « . 1997 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

канд. техн. наук, доц. М. А. РЕДКОЗУБОВ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Сети ЭВМ являются необходимым элементом инфраструктуры совр 'енного технологически развитого общества, определяют уровень информационного взаимодействия его субъектов. К числу основных показателей качества функционирования сетей ЭВМ относятся показатели производительности, пропускной способности и ряда других. Задачи анализ таких показателей возникают при разработке сетей.ЭВМ, при их внедрении , эксплуатации, модификации, в научных исследованиях, при обучении разработчиков и пользователей сетей ЭВМ. Развитие сетей ЭВМ приводит к обострению проблем управления ими. Признанным методом анализа сетей ЭВМ является имитационное моделирование (ИМ).

К настоящему времени создано множество имитационных моделей, ориентированных на решение различных зг ч анализа сетей ЭВМ и их элементов. Существующее миржество моделей и средств автоматизации их построения не может полностью удовлетворить пользователей по различным причинам.

Усложнение и разнообразие объектов проектирования сетей ЭВМ в различных предметных областях и отраслях промышленности определяет задачи создания компьютеризованной методологии проекг'оова-ния и построение на ее основе а: гоматизированных систем, способных решать задачи синтеза объектов. Использование имитационного моделирования начиная с ранних стадий проектирования и постепенное н 'сопление количественной и ка\ ственной информации за счет уточнения и детализации модели позволяет говорить о расширяемой адапг: :вной модели всего цикла проектирования. Соответственно при анализе различных свойств объекта проектирования мо, .^льное предс-

тавление _ должна формироваться наиболее подходящим для этой цели образом, независимо от конкретного процесса или этапа проектирования, и сохранять все требуемые свойства проектируемого объекта. При этом естественна и необходима модификация эделей, т.е. исходное описание должно допускать внесение требуемых изменений.

В процессе разработки моделей сетей ЭВМ проектировщик должен решать _,облему гибкости предложенного математического инструмента для того, чтобы уметь проанализировать максимально возможное количество вариантов и иметь возможность наращивать или менять состав компонентов.

Однако применение имитационного моделирования наталкивается на ряд трудностей. Во-первых, применение ИМ требует от пользователя высокой квалификации программиста. Во-вторых, отсутствие в системах моделирования средств накопления и обработки больших объемов информации. характерных для систем проектирования. В-третьих, отсутствие достаточно полной теории имитационного моделирования, охватывающей все аспекты построения моделей и проведения экспериментов с ними, что. в свою очередь, порождает проблему, связанную с выбором системы моделирования.

Цель работы. Целью работы явлг^тся разработка методики расширения функциональных средств имитационного моделирования за счет использования знаний эксперта (пользователя) с возможностью отображения описания различных характеристик сетей ЭВМ в имитационную модель и практическая-реализация автоматизированного преобразования знаний эксперта в элементы системы моделирования сетей ЭВМ. - •

Методы исследования. В качестве методов исследования в-работе используются положения теории множеств. • теории графов, теории алгоритмов и теории искусственного интеллекта, методы и средства объектно ор! :тированного программирования.

Предметом исследования является проблема пос ^ооения структур и компонент сетей ЭВМ. в том числе и локальных вычислительных сетей (лиС) с использованием методов имитационного моделирования. *

Научная новизна и значимость работы заключается:

- в разработке принципов отображения знаний эксперта в структуру имитационной модели на основе единого описания с использованием именных множеств и графов;

- разработке математического аппарата для автоматизированно-

го построения и целенаправленного изменения моделей "-«оектируешх элементов сетей ЭВМ;

- разработке пс :ода к анализу и интерпретации количественного описания проектируемых элементов сет'й ЭВМ на основе имитационных моделей;

- разработке методики сравнительного анализа результатов моделирования для различных видов сетей ЭВМ и ЛВС.

Научные положения выносимые на защиту:

- концептуальное описание моделей сетей ЭВМ; (

- реализация метода построения моделей на основе экспертных знаний;

- алгоритмы автоматизированного построения каркаса моделей;

- алгоритмы расчета основных параметров и узлов сетей ЭВМ

Практическая ц> .-гость заключается в следующем:

- разработаны методические и алгоритмические средства построения пользовательских систем, ориентированных на проблемную область проектирования сетей ЭВМ;

- получены структуры „анных (таблицы) для построения графовых моделей предметной области проектирования в терминах теории графов и именных множеств, рассмотрена их реализация на ПЭВМ;

- разработанные в работе методики, алгоритмы и программы использованы при проектировании ЛВС МВД РФ и ряда предприятий горно; ывающих регионов Кузбасса.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались на следуй..х конференциях и конгрессах: Всероссийской конференции по актуальным проблемам информатики и вычислительной техники (Воронеж, 1995); Второй научно-технической конференции "Экологические проблемы горного лроизводства, переработка и размещение отходов" (Москва, 1996); Международном конгрессе "Развитие информационных-технологий и процессов" (Москва, 1996); Всесоюзном симпозиуме "Логическое управление" .Москва. 1996).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ.

. .оуктура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав и приложения, изложенных на И? страницах, включая библ..график) из 95 источников.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении отмечается актуальность работ, связанных с анализом основных характеристик ЭВМ и их элемент ... При этом внимание. акцентир; гея на развитии средств имитационного моделирования к средств их автоматизации.

зрвой главе на основе анализа использования имитационных моделей в САПР, выявляется круг проблем, связанный с автоматизацией их построения.

Периодизация и прогнозирование развития САПР в различных отраслях позволяют определить САПР пятого поколения как комплексные проблемно-ориентированные системы с интегрированными информацион-"ыми ресурсами и широким применением средств и методов искусственного интеллекта. Это обуславливает необходимость теоретического обоснования, разработки и практической реализации нового вида обеспечения САПР - интеллектуального обеспечения.

, К числу наиболее важных компонентов этого обеспечения относятся средства, поддерживающие семантическую корректность и целостность проектной информации посредством представления ее в виде целостного информационного объекта (образа) и оперативного контроля его адекватности соответствующей семантической среде путем логического анализа их соответствия с одновременным вскрытием и локализацией противоречийви неопределенностей. Это,'в свою очередь, создает ш бходимые ■ пр.дпосылки для постановки и решения таких задач, как интеллектуальное .управление процессом проектирования. автоматическая генерация проектных решений и альтернатив, и многих ругих.

Создание названных средств связано со' следующими теоретическими и практическими аспектами новых информационных технологий:

- мето: тогией представления' и обработки знаний и данных:

- разработкой и математическим обоснованием б. .разительных и операциональных средств систем, основанных на знаниях (СОЗ);

- архитектурой СОЗ и задачами их практической реализации: *

- методологией применения СОЗ в автоматическом проектировании.

В числе проблем внедрения сетей ЭВМ, в том числе и ЛВС, можно отметить следующие:

- выбор метода доступа к физической среде сетей ЭВМ и ЛВС;

- внедрение кабельной системы о учетом надежности, помехозащищенности и ограничений на выходные параметры сетей ¿М и ЛВС;

- необхг имость :чделения буферов в оперативной памяти, подключенных к сети Эы.) или ЛВС в соответствии с выполняемыми задачами;

- определение необходимости обеспечения гарантированного' времени доступа к сети;

- определение ограничений на размеры пакетов;

- расчет обобщенного трафика между конкретными станциями с целью определения конфигурации соединения станций;

- определение необходимости модернизации существующих или разработки новых методов доступа и др.

Исследование перечисленных проблем позволило обосновать необходимость разрабог."' методики проектирования сетей ЭВМ и ЛВС для конкретных приложений.

В основе современных методов проектирования и построения автоматизированных средств лежат достижения в области теории систем, теории принятия реш -ий и■математического моделирования. Процесс проектирования представляет собой ряд взаимосвязанных этапов или уровней, на каждом из которых могут использоваться различные классы моделей, имеющие свою форму представления, терминологию и математический аппарат.

Все множество представлений для решения задач инженерного проектирования может быть отнесено к трем основным типам: выбор из перечислений; преобразование ситуаи'"!; сведение задачи к подзадачам. Перечисленные методы не являются строго изолированными, а служат методологической основой блочно-иерархического подхода (БИП), поэтому в процессе проектирования на различных этапах могут использоваться различные методы или их совокупность. На высшем уровне - сведение к подзадачам, на уровне составных подобъек-тов - преобразование ситуаций, на уровне элементов - выбор "з перечислений. в качестве одного из средств, реализующих основные принципы БИП. заключающиеся в представлении проектируемой системы в виде иерархии обьектов. может рассматриваться имитационное моделирование. При использовании ИМ в; зляются два подхода к решению задачи проектирования: итерационный и иерархический, хотя на практ'ке используется комбинация из них.

При итерационном подходе в качестве начального федставления

объекта проектирования задается упрощенная модель, которая затем за конечное число итераций, т.е. с помощью конечного числа изменений глобального или локального характера, должна быть приведена к виду, для которого выполняются требования, предъявляемые проектируемому объекту.

Реализация итерационного подхода с использованием имитационного моделирования требует средств, позволяющих осуществлять сравнение моделей, их накапливание, а также изменение.

При иерархическом подходе модели объекта создаются в соответствии с заданными уровнями абстракции. На -каждом следующем уровне абстракции происходит уточнение предыдущего, т.е. модель детализируется при переходе к следующим уровням включением новых одмоделей, уточняющих исходную модель, введением более сложных зависимостей и т.д.

Модель как заменитель реальной, системы должна отражать ее свойства и особенности построения. При этом необходимо учитывать уровень детализации, определяемый притязаниями пользователя и прагматикой построения моделей. Данные требования ставят задачу разработки специальных подходов к описанию модели, а также увеличения степени универсальности ¡рименяемых технологических средств. Степень универсальности систем имитационного моделирова-.ния (СИМ) может быть увелич^а за счет использования средств искусственного интеллекта (ИИ) «а этапе представления знаний предметной области и ибвдх подходов в выделении и описании отдельных элементов модели как сложной системы.

Очевидно, что полученные и систематизированные знания эксперта содержат достаточное количество информации, обеспечивающей определение статистической структуры имитационной модели, а при наличии определенных дополнительных фактов - организацию системы управления моделью. Следовательно', необходимо решить задачу выделения данной информации и отобразить ее на заданную структуру модели. Т?"им образом, требуется, во-йервых. выделить фрагмент зна-^ ний предметной области, содержащий множество понятий и отношений значимых для построения модели, и, во-вторых, отобразить набор понятий и отношений в описании модели. Вторая часть сформулированной задачи представляет процесс, включающий этапы отображения знаний во внутреннее представление и отображение данного представления в модель. При этом необ> димо учитывать особенности

предметной области, где используются средства моделирования.

Во второй главе работы предлагается подход к автоматизации построения 1 лтацион1' -х моделей сетей ЭВМ на основе единого представления имитационных моделей и модел°й искусственного интеллекта в системе СИМОСС (Система Имитационного Моделирования Оценки Сложных Систем).

Формально ИМ задается шестеркой <1 ,2г,ш,М,Тг,К> . где Ъх и г2 - динамические системы, • моделируемая и моделирующая 1г, т - элементная часть. М - атрибутная часть, Тг -временная часть, К - отношения модели.

Прагматику построения моделей определяет правило суперпозиции, суть которого заключается в следующем: если для модели 51ш моделируемая система совпадает по времени с моделирующей системой для модели 31шг, то бе модели можно объединить в одну. В этой модели приведенная система будет являться опосредствованной системой, где элементная часть такова, что на каждый элемент области моделируемой системы действует элементная часть 31ш , а на полученный образ - элементная ч. ть модели Б1иг. Пусть имеются две модели: 31т, ><г1,2, ш1, М1 ,Тг,. >

31иг=<2.2г.гаг,Мг.Тгг,Нг>. ' (1)

тогда в соответствии с правилом суперпозиции существует модель $1т=<2,.2г.т,М,Тг,Н:>. (2)

где ¡п(х)=тг (га (х)) - для каждого х из замыкания области системы Ъх\ М»Мг(М (а)) - для каждого дню тлческого атрибута а из характеристики системы г : Тг С Ы =Тг£(Тг,(I)) - для каждого ь из существования системы Ъ\ 1?(а,х, и - определено для каждой тройки элементов как композиция Б (а.х, и * Я, (Н(а),ш(х),Т*" Ч)).

Предположим, что необходимо проимитировать систему Б, определенную для некоторого объекта. В нашем сознании система трансформируется в некоторую абстрактную систему 2. которая яг чется имитационной моделью 31ш . Такая модель представляет собой методическую модель, моделируемой системой для которой является 3, а моделирующей - Ъ. Система Ъ является динамической системой из универ -ма семантики языка моделирования, и после обработки компилятором мы получим имитационную программу, которая выполняется на 3: - Б1шг. 31га2 носит название реализованной, и для нее моделируемой системой служит 1, а имитатором - имитациоклая программа

ЭВМ.

Одной из существенных особенностей построения моделей сетей ЭВМ и ЛВС является необходимость включения в модель элементов, для которых отсутствует структурно-функцио': .льное описание, но имеется набо{ экспериментальных данных, определяющих связь вход -выход. Эксперимент и построенная с его помощью модель может потерять с;.- 'л, если один или несколько существенных факторов не были включены в исследование. С другой стороны, включение в программу исследования всех возможных переменных очень громоздко, а зачастую и невозможно. Поэтому для выделения' значимых' параметров проводятся предварительные исследования. При этом предполагается, что существенная информация содержится в отдельных небольших участках области значений факторов. В этом случае в процессе извлечения информации необходимо произвести выделение информативных участков, а представление информации об объекте строить через описание классов участков. Предлагается процесс анализа разбивать на два этапа: этап сегментации и этап формирования эталонов.

Этап формирования эталонов осуществляется отдельно для простых и сложных участков. Для простых участков эмпирическая модель строится как уравнение прямой между пвумя точками, ограничивающими отрезок плавных изменений, если на этом участке отсутствуют незначимые локальные экстремумы, отброшенные на этапе сегментации, и. в противном случае, с помощью построения математического описания в виде уравнения ре -рессии с учс ом трлько линейных эффектов. Для сложных участков эмпирическая модель строится с учетом линейных и парных взаимодействий.

Преобразование экспертных знаний ,в элементы и структуру модели предполагает наличие в системе средств для описания предметной области (ПО),которая должна представляться на достаточно высоком уровне и носить информационно-логический характер. Отражая особенности предметной области, такое описание по. поляет организовать работу пользователя на основе понятий,характерных для данной ПО. ' »

В качестве базовой модели для описания ПО рассмотрим абстрактную сеть элементов,которая структурно близка к семантическим сетям и на логическом уровне задается пятеркой

К»<1,Х,К,0Л>. (3)

где I обозначает имя сети; Х=(х, ,х„.....х )-множество элементов

х < т

сети;К-множество ключей сета К; Q«{q .q.....qt}-множество типов

бинарных отношений, допустимых между элементами сет!.. R-множество связей элемег-ов сети. Каждый элемент xt задается множеством l<zl.v1>}, в котором г атрибут;Wj- область значений атрибута zl.

Модель (3) определяет множество' допустимых структур сетей из элементов х .Кроме ограничений на структуру модель ПО включает множество операторов преобразований сети и поиска на сети. Среди операторов, обеспечивающих работу с сетью элементов, выделим следующие группы:управление доступом;поиск элементов сети по определенным условиям;преобразование сети; модификация злементов. Для реализации взаимодействия этих операторов используется идентификация элементов сети при помощи задания уникального ключа.

В системе моделирования СИМОСС используются два типа объектов: активности, являкт'чеся элементами главной базы,и транзакты. Будем рассматривать эти два типа объектов как информационные элементы и обозначим их соответственно ACT и TRANS. Для введения системного времени определим календарь системы или управляющий список,который выделим в еге один информационный элемент и обозначим CL.

В системе может присутствовать множество классов объектов, различающихся набором атрибутов и действий. Обозначим информационный элемент,соответствующий классу объектов, CLASS. Каждому классу объектов соответствует набор атрибутов.Обозначим этот эле-мен. ATR. Действия, соответствующие каждому классу объектов, будем обозначать через EVENT.

Отсюда, определив информационный элемент TRANS как находящийся на верхнем уровне, получим древовидную структуру. . Аналогичным образом, рассматривая информационные элементы ACT и CL, получим схему каркаса системы имитационного моделирования. Для каждого отношения установим идентификатор, тогда данная схема будет соответствовать сети элементов, определяющей статическую структуру ИМ.

Для внутреннего представления структуры имитационной модели и сети элементов (3) используем теорию именных множеств. Под именным множеством понимается бинарное отношение между элементами множества V, которое содержит множе' :во имен, и элементами множества S, которые являются первичными'денотатами. Частным случаем именного множества является А-множество (атрибутное множество), состоящее из множества пар

• {(at. SjJla^a 1, J«l,n. at V,st S).

Табличные или Т-множества представляют собой конечна совокупность попарно совместимых А-множеств. Т-мн^жество обобщается до квазиреляг'ч. если разрешены атрибуты, имеющие своим значением Т-множество.

Та"им образом, используя понятие именных множеств, иерархия для описания классов ИМ может быть представлена в виде квазиреляции

к4 »{(NC. п, ), [С], ( №. Пг), CAÏ, {(OEM, гг5 ) ЛИ ) >.

{(ТОВ,п3), [03. CCj 1}, {(NEV.п4), СЕ]}}; (4)

{...) - обозначение квазиреляции; С...] - А-множества; (a,g) -пара атрибут-денотат соответственно; NC -.идентификатор класса; .<а - идентификатор атрибута класса; DEM - идентификатор демона: NOB - идентификатор объекта; îiEV - идентификатор события; [Cl -множество неявных атрибутов класса; [А] - множество характеристик атрибута класса; {DJ - множество атрибутов демона; [01 - множество неявных атрибутов объекта; [С } - множество неявных атрибутов объекта относительно класса; [El - множество атрибутов события.

Элементами данной квазиреляции являются табличные множества, которые, в свою очередь, предсг ..¡ьлявт отдельные фреймы или их слоты. Особенность реализации ИМ определяется за счет введения специальных именных множеств, учитывающих специфику отдельных классов объектов их поведение во времени. В модели' классы объектов образуют иерархию обобщений или агрегаций. В системах моделирования в качестве таких агрегаций рассматриваются элементы типа "множества" и "управляющий список", -которые также представляет собой упорядоченное определенным способом множество. Определим для них квазиреляции:

Kz-{{MS.а. ). [S], {(КОВ, п31 ). [S, ]}};

К3 = ПТ]. {(TYP,g3).{(N0B,n3Z)', [Т,]}}). (5)

NS - идентификатор множества; ■ ТУР - идентификатор типа системы планиро! .ния; [S] - множество атрибутов множества; [S J - мно-} жество атрибутов объекта относительно множества; [Т1 - тожество динамических характеристик системы; [Т ] - множество атрибутов, задающих'динамику поведения объекта.

Множество имен V определяется множеством допустимых имен атрибутов. Множество данных S включает в себя множества целых, вещественных и булевых чисел, множество текстов в каком-либо алфави-

те.множество присоединенных процедур.п - множество допустимых имен классов.объектов,событий модели и множеств. Описание мод1 -и и обработка результатов моделирования для конечного пользователя связаны с наполнением квазиреляций. Описание модели заключается в заполнении отдельных таблиц, входящих в квазиреляции К( й Кг. :

Именные множества описания сети элементов (3) для представления знаний задаются множествами S и V, имеющими следующий вид:

, S-S, U S4.S,- U Wj.Sg- U г,.

1-1. m 1-l.ITlj

V=v, и V2 и Vj.V,- и K,.VSí'V и Xi: (6)

. 1-1, П) 1-1. пГ

Тогда с учетом правил построения именных множеств:

S-( и wu) U ( и zu) и ( и kt2) и íq,.....qr).

1,-1,m, ij-l.ra, ig-l,

V-( U Х4) U ( U K|t) U ( U 2lf) U {Kln.Kex.Ü3. (7)

1-1, m 1г-1.га2 1l"1'ral

где K¡n.Kex - множества ключей, определяющие элементы, связанные отношением Q; m - количество элементов сети; m - количество ат~ риб>.ов элементов; га2 - количество связей элементов. .

На именных множествах определены следующие базовые операции:

- действие добавления представляется в виде базовой функции сложения (+);

- удаление представляется в виде функции сужения квазиреляций [а 8 Ь] "атрибут-атрибут"."атрибут-денотат";

- для реализации запросов функции вырезки (//), выбора (sel), проекции (рг), объединения (U), пересечения (П);

- функции наложения < ), выбора значения (Sel) и засылки по имени (<—:<—).

Рассмотрим реализацию операторов работы с сетью элементов (3) в гиде базовых операций над имен;: :ми множествами.

Операции отбора элементов сети:

1. Оператор прямого отбора элементов сети имеет вид

Fli=at(den(xl))|at(den(den(xj¡)))=zsnat(den{den(:1))) 9 w. (8)

2. Оператор селективного поиска и отбора элементов сети может быть представлен в виде:

Рп=аИйеп(хк 1 !акаеп(йеп(хх))) =

. =2аЛаШеп(с1еп(хК))) 8 N П Р7 Са=ч] Л Рт [к^аШеп^))]. (9)

3. Оператор модификации, заданного элемента х с ключом к, для которого необходимо заменить значение атрибута г на и

Иой(х1 ,ги = : <— (г) |х X (а1;(с1еп<х)=к П аМйеп(х)=2)))}.

(10)

Пусть имеется множество имен V. описывающих предметную область И, "и V разбито на непересекающиеся классы - С1 (1=1.п,). соответствующие базовым понятиям В1 (1=1, п), которые характеризуют общие свойства С . Каждый класс понятий включает в себя:

- понятия, обозначающие отдельные объекты или их части ~ Уо:

- понятия, обозначающие группу объектов, объединенных по некоторому признаку или набору признаков Уг.

Связанные между собой множеством отношений й термины каждого класса образуют иерархическую классификацию понятий. В зависимости от способа разбиения для «класса понятий может быть выделено несколько иерархг-"', имеющих ох .-дующие свойства:

- вершинами являются понятая из V, а ребра отношениями из й;

- ветви, исходящие из любого узла, не упорядочены:

- отношения й антирефлексивны, транзитивны, несимметричны;

- набор отношений постоянен:

- существует единственный корень, в кЬторый не входит ни одного ребра, й множество вершин, из которых не выходит ни одного ребра;

- иерархия с отношениями ■ 0 "род-вид" (1Б_А ) имеет листья типа Чо, остальные вершины типа : '*

- иерархия с отношениями вида й "целое-часть" (НАБ^АИТ) содержит все вершины типа

- в иерархиях с представляющих собой отношения типа "целое-часть" с одним и тем же корнем, множество листьев совпадают^

Зафиксируем множество иерархий предметной области И и расс-

мотрим информационный язык (ИЯ) отображения и обработки информации, включающий: множество понятий предметной области W; множество

предикатов Р; множество отношений Q; логические связки и кванторы.

При представлении систем имитации типа ТА необходимо выделить два различных типа объектов - транзакты и активности. Для транзактов связь объектов нижнего уровня с концептами осуществляется при помощи отношений IS_A. Для активностей объекты нижнего уровня сь^заны с объектами более высокого уровня с помощью отношения HAS_PART. Отношения "есть подсистема или класс" (ss) и "есть подкласс или элемент класса" зс) и базовые понятия "подсистема", "объект" и "класс" позволяют определить правила выделения иерархии классов и сформировать соответствующие описания: Rj: forra(описание класса А)/(х)path(х. A, ss)(у)path(А,у,ss); Rg: ¡"отНописание подо. A)/(x)path(x,A.se) (у) path (А. у, ss); R3: Гогш(описание объекта A)/(x)path(x, A, se)(y)path(A,y, se). Элемент "атрибут" связан отношением "имеет атрибуты" (hat) с понятием "класс", позволяет сформулировать слрдующее правило для включения атрибута:

Rt:lnclude(D в описание А)/(А) (path(A, D. hat) П (АС). Элемент "значение" означает значение слота и соответственно в зависимости от типа атрибута может быть указательным, целым, вещественным, булевым или текстовым.

Элемент "действие" соответствует демону слота, определенному в виде процёдуры, автоматически запускаемой при выполнении некоторого условия. Наряду с демонами, характерными для Фрейм-систем, используются демоны, отражающие специфику ИМ, например. IF_ENTE-RED, запускаемый, если произошло включение объекта в отношение HAS_PART.

Элемент "событие" может быть определен как слот, имеющий ' в качестве своего значения присоединенную процедуру, которая запускается из фрейма, описывающего управляющий список.

Для определения множества событий и задания значений атрибутам используются правила:

Rg: event(Е присоединить А)/(А)(path(A, Е, event) П (АС): R0 exper(Ü присвоить D)/(D)(path(D,Ü, val) П (D atr).

В рассмотренных правилах (R4.....R6) С - понятие, входящее в

множество базовых понятий. path(x,у.z) - предикат, имеющий значе-

ние "истина", если существует путь из х в у, на котором есть отношение z.

Введенные базовые отношения являются типовыми Q для сети

элементов (3). правила R ,R .R позволяют выделить множество элементов сети для построения структуры ИМ, а правила R\R .R определить действия, которые производят объекты модели, и значения отд' лных атрибутов.

В третьей главе диссертации рассматриваются вопросы разработки алгоритмического и программного обеспечения для построения системы моделирования и реализации процедур автоматизированного построения моделей.

Для решения задачи автоматизации построения модели в работе рассматриваются два подхода. Первый подход заключается в разработке средств общения,для описания модели, учитывающих специфику имитации. Второй подход позволяет при наличии экспериментальных данных автоматически строить модели отдельных элементов в виде уравнений регрессии. Модели элементов, полученные обоими способами. на' равных правах включаются в моделирующую систему.

В первом случае структура модели Формируется на основе описания на одном из принятых в системе языков общения или при помощи -экранных меню.

Уровень языка манипулирования данными базовый, с его помощь» задаются элементы других уровней. Он является уровнем программиста-профессионала и может включать один, .¡ли несколько языков программирования в зависимости от используемой системы программирования и операционной системы.

Уровень операций над именными множествами позволяет абстрагироваться от реальной структуры данных. Построение этого уровня связано с описанием операций над именными множествами с помощью процедур и функций, реализованных средствами первого уровня.

На уровне языка моделирования описание прс;. водится в терминах представляемых моделей. В рассматриваемой системе выделяются: язык имитационного моделирования и язык представления знаний.

Язык ИМ реализован в виде функций включенных в библиотеку с .Sim. lib, при написании которых использовались язык манипулирования данными ГШ Clipper и средства языка программирования С.

Язык представления знаний позволяет производить описание

знаний в виде понятийной сети фреймов и вывода новых фактов с помощью присоединенных процедур и реализует такие функции, как:

- описание и управление ■ тью:

- управление отдельными элементами сети;

- вызов и модификация элементов сети:

- проверка и т. п.

Проблемно-ориентированный уровень предназначен для конечного пользователя, не являющегося программистом, и позволяет описывать модели в . рминах предметной области. Реализация этого уровня основывается на применении предшествующих уровней. В теоретическом плане базой для построения этого ур чя служит использование иерархий обобщений и агрегаций.

Описание модели включает секцию инициализаций и несколько событийных секций.число . которых должно соответствовать ' числу действий, выполняемых элементами в системе'. Секция инициализации и событийные секции пишутся на языке программирования, включающем в себя операторы управления базой данных и набор функций, определенных в библиотеке cl_slm. lib.

Учитывая свойства базовых отношений, структура базы данных для хранения семантической сети представлена в следующем виде:

1. MESHREC (гес, quan_field).

2. MESHCHAIN (rel. head, detall, order. Key),

где MESHREC-файл БД для хранения описания элементов семантической сети, гес-идентификатор элемента, диап_С1еМ-количество свойств-элемента семантической сети, MESHCHAIN-файл БД (отношение), хранящий описание отношений, связывающих элементы семантической сети, ге1~идентификатор отношения. Поскольку предполагается, что отношения транзитивны, можно считать, что между элементами отношения устанавливается соответствие один-к-многим (родитель-потомок). В связи с этим вводятся атрибуты: head-родитель; detall-no-томок; order-место в экземпляре семантической сети, куда включается новый пото,.юк в зависимости от того, какой элемент отношения обрабатывался последним; этот атрибут может принимать значения: a-после элемента, обрабатывавшегося последним, b-перед элементом, f-на первое место, s_a, s_d - в зависимости от возрастания или убывангч значения ключевого атрибута key элемента потомка.

Для работы с семантической сетью разработаны функции, обеспечивающие определение БД, описание ее элементов, поиска и моди-

фикзции элементов. Рассмотрим функцию M£SH_CR0SS (Nt, X.' А, Y, А), позволяющую осуществлять поиск пересечений в транзитивном замыкании Ht „ля общих элементов X.Y. Сравнение производится по перечню атрибутов a.A. Данная функция является основой для проверки

выполнения правил R ..... R , определяющих действия при построении

модели.

Пусть задана не пустая семантическая сеть N (3). описывающая ПО !' представленная в виде именных множеств (6). Выделим иерархию. определенную отношением "is_a", включающую базовые понятия "класс-подкласс-объект-свойство". Для этого применим функцию HESH_TRA!JS(Ke, Nt) построения транзитивного замыкания, соответствующую оператору прямого отбора элементов сети (8). В результате выполнения этой операции будет сформировано дерево, отражающее элементный состав, классов объектов, которые необходимо включить в Формируемую модель. Применяя правило R . сформируем описания классов, входящих в модель. При наличии подклассов их формирование осуществляется на основании правила Кг и механизма наследования атрибутов.

Для представления модели будем использовать реляционную модель данных, тогда квазиреляция К, (4) соответствует совокупности таблиц с указательными атрибутами для учета иепей. связывающих информационные элементы сети, описывающей структуру ИМ. Эти атрибуты будем обозначать с (у), Г (у). Ну). !Ну>. п{у). р{у) - соответственно текущая, первая, последняя, .главная,- следующая, предыдущая запись в цепи у. Тогда схема дан / ::>;. соответствующая квазиреляции К , может быть представлена таблицами:

1. CLASS(NC, [С], с (СЕК fiCE}, HCEJ.ciCA). ПСА). ИСА). CiCO). Н-CO).I(CO)).

2.EVENT(NEV, [£].hiCE).p{CE}).

3. АТВДА, [A3. MCA), n(CA). p(CA), c{AV). f {AV), HAV). с {AD), f (AD), 1{AD>).

4. OBJ(NOB, [0] ,h{CO).n{CO),p{CO}, c{OV). f {0V (0V), c{0E>. H0-E), И0Е}).

5. VAL(V, MAV), Ti{AV}, p(AV) ,h{0V), niOV}. p(0V}).

6. D£M0i!(DEM, [DJ ,n(AD), n(AD), p{AD)).

Запись R (Fj.Fj,..,Fn) (0 < n < oo) можно рассматривать как оператор описания соответствующей таблицы, где R-ймя таблицы, F-описание 1-го поля таблицы.

Процедура автоматизированного заполнения таблиц может быть представлена в виде алгоритма:

1. Выделение фрагмента се-", определяющего понятие "класс".

2. Определение и проверка идентификатора класса.

3. На основе правила Н[ построение информационного дерева.

4. Заполнение отношений 1. 2. 3.

5. Запуск встроенной процедуры ГОМС для формирования множества неявных атрибутов класса.

6. П|. -..ерка наличия подклассов для данного класса, если существует переход на п. 6.1, иначе п. 7.

6.1. Запуск встроенной процедур1' ГОНМБС для формирования множества атрибутов подклассов.

7. Запуск встроенной процедуры РОЯМЕУ для определения действий класса.

8. Проверка наличия классов: "если" "да" переход на п.1

"иначе" вывод сообщения о Формировании каркаса модели.

После формирования классов модели на основании правила й определяется множество объектов, входящих в отдельные классы, а также истинные значения атрибутов конкретного объекта, входящего в заданный класс. При наличии в семантической сети описаний множества событий и значений атрибутов процесс заполнения квазиреляций и соответствующих им отношений производится автоматически на основании правил й5 и 1?в. иначе требуется их введение в интерактивном режиме по запросу системы моделирования.

Для оценки качества полученной имитационной модели она оценивается по результатам пробных прогонов. Если качество модели не удовлетворяет пользователя, то для ее улучшения возможно использование итерационных процедур,' основанных на трех существующих способах изменения модели:

- глобальных методах, базирующихся на введении в состав модели новых подк лелей;

- локальных методах, за счет детализации элементов модели;

- методах, в основе которых лежит изменение калибровочных параметров.

Предположим, что модель достаточно точная и детализированная. Определение узких мест имеет большое значение при решении задачи улучшения модели на этапе диагностики, определения облас-

тей работоспособности модели и т. д.

Прове/- ч прогон исследуемой модели с заданным начальным состоянием Бо. В этом прогоне выявляется набор характеристик поведения моделируемой системы, то есть состояния 31. которые она принимает в ходе прогона.

Набор характеристик определим как:

2"{гааХ{а11.»«.15)}'

М-^'Чг.!«.^»'

3={ш(а11М4115)}. (И)

б21

где га- математическое ожидание, б* - среднеквадратичное отклонение. а- атрибут, ij - класс, к которому относится атрибут. -номер атрибута. 1 - номер объекта в классе. '

В тех точках, где значения атрибутов приближаются к шах или min или выходят за пределы интервала среднеквадратичного отклонения. можно предположить наличие узких мест.

Зададим условия определения границ интервалов возможных узких мест:

a».14.1S(V < nln<au.l«.15> + «H.U.1S

an.l4.J5(t1) > т1ПЧ..14.15» + 511. 14.15

aM.14.15(V > П,1П<а1..14.15) + 6 (fiM.14.15> (12)

' а1,. 14. 15^1» < ^.l.U,..' " 6 tfll.U.iS»

Если в момент времени t -т условия не выполняются, aßt, выполняются, то t является начальной »границей интервала и соответственно является конечной (узницей интервала, если в t2 условие выполняется, а в t +т не выполняется, ts+x. t -t -предшествующий и последующий моменты системного времени, в которых происходит смена состояний модели, и состояния модели S и фиксируются. Данный процесс реализуется на всем интервале моделирования. Обычно улучшение модели системы связывают с ликвидацией узких мест. Для этого необходимо изменить модель и проанализировать, уменьшилось ли количество узких мест. Вы„ лим совокупность параметров, по которым оценивается качество модели. Представим каждый из этих атрибутов в виде:

а,1Л415 = F(X.B). (13)

r„,j X -множество факторов, влияющих на а...... , В- множество

' 11.14,15

калибровочных параметров.

Изменив калибровочные параметры, получим новую функциона." -

ну» зависимость (13). Проверим, улучшится ли в результате этих изменений модель. Для этого выполним прогон имитационной модели на интервалах предполагаемых узких мест, устанавливая начальное состояние. Проведя этот прого. можно оценить, произошло ли улучшение модели, то есть будем считать, что улучшение произошло, если ни одно из условий не выполняется. Если улучшение наблюдается, необходимо оценить поведение модели на всех интервалах моделирования. Для этого выполним дополнительные прогоны с новыми значениями. Ег"и существенных, улучшений при выполнении итерационной процедуры не наблюдается, то в модель необходимо внести новые элементы, компенсирующие вредные влияния.

В четвертой главе диссертации н^ основании полученных результатов разработана методика исследования проектирования различных конфигураций сетей ЭВМ и ЛВС всевозможных назначений, и в первую очередь для задач экологического мониторинга.

В основу средств моделирования положена концептуальная модель, представляющая собой отражение основных элементов сетей ЭВМ с учетом специфики их имитации при использовании методологии объектно-ориентированного программирования.

В концептуальной модели выделяются физическая и логическая структура сети ЭВМ. Объектами физической структуры являются модели оборудования сети ЭВМ: узлы, буферы, каналы связи и т.п. Основными объектами логической структуры сети ЭВМ являются уровни. В модели выделены следующие уровни: пользовательский, транспортный. сетевой, канальный . физический.

Пользовательский уровень имитирует функции трех верхних уровней сети (прикладного, представительного, сеансового), а также поведение пользователя услуг сети ЭВМ. Нижние четыре уровня образуют сети передачи данных (СПД). Они имитируют функции соответствующих уровней сети ЭВМ.

В концептуальной модели определяются также следующие объекты: протокольн1 блок данных, интерфейсный блок данных, распределенный протокол, внутренний протокол, логическое соединение, логический канал, точка доступа к сервису SAP, поставщик сервиса, пользователь сервиса, узел, канал, буфер'.' Приведены схемы межу-ровневого и внутриуровневого взаимодействия объектов, описана связь логической и физической структур.

На основе концептуальной модели разработан набор классов

объектов и созданы программные средства \VNETW для имитационного моделирования верхних уровней СПД ЭВМ.

В КЛЬ... акцент сделан на сетевой и канальный уровень концептуальной модели. Остальные уровни представлены упрощенными имитаторами.

Все классы объектов ШЕТ№ можно разделить на следующие группы:

- классы системы V);

- функциональные классы;

- классы статистических объектов;

- классы графических образов объектов;

- классы системных объектов.

Система V/ разработана в ИГРУ и представляет собой набор средств для поддержки моделирования. Классы системы V/, используе-'мые в УДОЕТИ. можно разделить следующим образом:

- классы объектов для моделирования дискретных "процессов, связанные с введением календаря событий и обработкой списков;;

- классы объектов для реализации многооконной графики и создания 'графических образов (пиктограмм) объектов;

- классы объектов для создания меню и организации системы моделирования.

Функциональные классы представляют собой имитационные модели элементов сети ЭВМ. Они делятся на:

- классы,общие для различных уровней сети ЭВМ;

- классы сетевого уровня:

- классы канального уровня;

- классы ресурсов сети ЭВМ.

Классы статистических объектов служат для сбора и обработки статистических данных о функционировании объектов в процессе имитации.

Классы графических образов объектов (пиктограммы) служат для отображения функциональных и статистических ьектов на экране дисплея.

Классы системных объектов служат для организации диалога пользователя с 1»№ЕТМ при задании исходных данных для моделирова-г т и наблюдения за поведением модели в процессе имитации.

Программные средства реализованы на языке С в виде пакета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

На основании проведенных теоретических и экспериментальных исследований в диссертационног аботе получены следующие основные результаты.

1. На основе методов искусственного интеллекта и средств баз данных решена задача представления знаний предметной области и структуры имитационной модели в виде сетей элементов, осуществлено их преобразование в структуры данных. В основе решения лежит использов^.ле единого представления на основе теории именных множеств. Выделены операции преобразования и поиска элементов сети, позволяющие осуществить автоматизаци! юстроения моделей.

2. Разработаны принципы обработки экспериментальных данных с целью построения элементов моделей, для чего обосновано применение методов отсеивающего эксперимента.

3. На уровне концептуального описания моделей осуществлена реализация автоматизированного построения структуры модели. Определены принципы включения эмпирических моделей в структуру ИМ. Решены задачи синхронизации работы отдельных элементов модели и способы оценки ее пригодности с точки зрения эксперта.

4. Полученные теоретические методы и алгоритмы использованы при построении элементов экспертной системы при проектировании и создании ЛВС в информационной системе экологического мониторинга для горнодобывающих регионов Кузбасса, а также при создании ЛВС МВД РФ. '

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Адигамов А.Э. Распределенная сеть локальных ЭВМ экологического мониторинга // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 1995,- N1.

2. Адигамов А.Э., Редкозубов С. А. Исследование характеристик локальных вычислительных сетей для задач экологического мониторинга // Экологические проблемы горного производства, переработка и размещение отходов: Вторая науч. -техн. конф. 30 января - 3 февраля 1995.-М., 1995.

3 Адигамов А. Э. Разработка методов анализа и средств построения локальной вычислительной сети производственного назначе-

ния // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 1996.- N4.

4. Ад- -амов А. 3. Методы и средства организации структуры информационной базы в вычислительных сетях // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 1996. - N4.

' 5. Адигамов А.Э. Методология анализа и синтеза структуры оценки сложных систем и сетей в САПР // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 1996.- N5.

Формат 60X90/16 Заказ

Подписано в печать

Объем I п.л. тирачс ЮО экз.

Типография МЕТУ. Москва, ленинский пр-т, 6.