автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Имитационные модели приоритетной обработки информации в системах реального времени

ВВЕЩЕНИЕ.

Глава I. ТЮРЕГИЧБСКЙЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАЕШ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ РЕАЛЬЮГО ВРЕМЕНИ.

1.1. Системы реального времени: сферы применения, критерии эффективности функционирования,.задачи исследования

1.2. Формализация процессов обработки информации в системах реального времени

1.3. Методы исследования параметров обработки информа-.

1.4. Автоматное описание процессов обработки информации в системах реального времени

Глава 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ВЗАИМОСВЯЗИ ВНЕШНИХ АБОНЕНТОВ С ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМ КОМПЛЕКСОМ СИСТЕМЫ РЕАЛЬЮГО ВРЕМЕНИ

2.1. Моделирование системы прерываний как связующего звена между отдельными фазами обработки сообщений.

2.2. Модели поступления сообщений от внешних абонентов во входные буферные накопители

2.3. Имитация процессов выдачи результатов обработки сообщений.

Глава 3. ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ПОДСИСТЕМЕ СИСТЕМЫ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

3.1. Моделирование последовательной обработки сообщений на устройствах вычислительного комплекса

3.2. Моделирование параллельной обработки сообщений

3.3. Некоторые вопросы реализации вероятностно-автоматных моделей системы.реального времени

В "Основных направлениях экономического и социального развития СССР на 1981-1985 годы и на период до 1990 года" указывается на необходимость совершенствования вычислительной техники, её программного обеспечения, средств и систем сбора, передачи и обработки информации В связи с этим к разработке перспективных вычислительных систем (ВС) предъявляется ряд новых требований, одним из которых является работа в реальном масштабе времени. Существующие и проектируемые системы реального времени (СРВ) характеризуются многокритериальностыо выполняемых ими функций, наличием в их составе большого числа взаимодействующих элементов, приоритетностью обработки данных, разветвлённой информационной сетью. По мере усложнения ВС и способов организации обработки информации, задачи расчёта параметров функционирования СРВ становятся всё более трудными. Вместе с тем, потребность в математическом аппарате и инженерной методике планирования процессов обработки информации возрастает.

Возможность замены исходного объекта его математической "копией" и дальнейшего "диалога" с нею таит в себе большие преимущества и означает серьёзное изменение методологии и технологии исследований" [84, с.з£] . Проблемы выбора организационных и технических форм эффективного использования вычислительной техники вызвали в последнее десятилетие интенсивное развитие аналитических и имитационных методов моделирования процессов обработки информации. Аналитические модели служат весьма удобным средством описания различных классов систем, но во многих практических случаях они оказываются пригодными только на начальном этапе исследования (для

Материалы ШТ съезда КПСС.-М.: Политиздат, 1981, с.144. получения ориентировочных результатов). Тенденции усовершенствования вычислительной техники и режимов её работы не позволяют надеяться на то, что в ближайшем будущем большинство задач анализа и синтеза СРВ удастся решить с помощью одних аналитических методов. Для получения обширной информации о параметрах функционирования СРВ в условиях стохастического и приоритетного характера обработки данных необходимо привлечение метода имитационного моделирования - одного из наиболее мощных инструментов изучения сложных систем.

К настоящему времени накоплен определённый опыт проведения машинных экспериментов над моделями экономических и технических объектов. Однако, единая теория и практика построения имитационных моделей СРВ отсутствует, а существующие имитационные модели процессов обработки информации в реальном масштабе времени охватывают ограниченный класс задач. С другой стороны, разработанные универсальные модели обслуживания заявок в ВС слишком громоздки и не допускают корректировку со стороны пользователей, что затрудняет их практическое применение. Поэтому создание систем имитационного моделирования, обеспечивающих решение широкого круга вопросов, возникающих при проектировании и эксплуатации СРВ, является актуальной научно-технической задачей.

Цель диссертационной работы состоит в обосновании и разработке основных методических положений построения и реализации имитационных моделей функционирования СРВ. В соответствии с поставленной целью в диссертации осуществлено решение следующих задач: проведена формализация процессов обработки информации в СРВ; проанализированы существующие подходы к исследованию параметров функционирования СРВ; обоснован выбор метода вероятностно-автоматного моделирования как средства описания процессов обработки информации в ВС; построены вероятностно-автоматные модели функционирования однопроцессорных, мультипроцессорных и многомашинных СРВ; разработаны методы реализации вероятностно-автоматных моделей процессов обработки информации в СРВ; построен и апробирован комплекс программ для реализации созданных моделей.

В качестве объекта исследования выбраны действующие и разрабатываемые автоматизированные системы обработки данных реального времени.

Методика построения имитационных моделей СРВ базируется на автоматном подходе к описанию систем. При написании работы использовалась отечественная и зарубежная литература по моделированию сложных технических систем, а также материалы научно-исследовательских организаций. В диссертации нашли применение методы вероят-ностно-павтоматного моделирования, теории вероятностей и её приложений, системного анализа.

Научная новизна работы состоит в комплексном исследовании вопросов построения проблемно-ориентированной системы имитационного моделирования для решения широкого класса задач анализа СРВ. Впервые применён метод вероятностно-автоматного моделирования к разработке имитационных моделей функционирования СРВ. Автоматные модели СРВ обладают рядом преимуществ перед существующими средствами имитации процессов обработки информации: теоретическая основа автоматного моделирования соответствует модульной концепции описания систем; установление связей между автоматами путём обмена сигналами позволяет легко расширять состав моделирующих элементов и вносить в них изменения; автоматное описание систем создаёт все необходимые предпосылки для привлечения к проведению имитационных экспериментов мультипроцессорной техники; вероятностно-автоматная модель записывается в предельно компактном виде, что позволяет осуществлять имитацию по стандартному алгоритму.

Диссертационная работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблемы эффективного использования СРВ и увеличения их надёжности стимулировали в последние годы интенсивное развитие математического аппарата планирования процессов обработки информации в реальном масштабе времени. Наиболее мощным инструментом изучения сложных систем считается метод имитационного моделирования. Тем не менее, единая теория и практика построения имитационных моделей СРВ отсутствует, а созданные модели носят частный характер. Поэтому разработка основных принципов построения систем имитационного моделирования, обеспечивающих решение широкого крута вопросов, возникающих при проектировании и эксплуатации СРВ, является актуальной научно-технической задачей.

В диссертационной работе проведена формализация процессов обработки информации в СРВ, проанализированы существующие подходы к исследованию параметров функционирования СРВ, обоснован выбор метода вероятностно-автоматного моделирования как средства описания процессов обработки информации в ВС, построены вероятностно-автоматные модели СРВ и разработаны основные положения их реализации.

Разнообразие структуры ВС, способов сбора и обработки данных затрудняет построение универсальных моделей функционирования отдельных подсистем СРВ, к тому же реализация таких моделей сопряжена с большими затратами машинного времени, а внесение в них изменений оказывается слишком сложным. В связи с этим разработаны частные модели для различных вариантов обслуживания заявок в информационной и вычислительной подсистемах СРВ.

Процесс обработки информации в СРВ представляется с помощью четырёх частных моделей: модели обработки прерываний; модели поступления сообщений во входные буферные накопители; модели обработки сообщений на устройствах вычислительного комплекса; модели выдачи результатов обработки сообщений.

Первая модель служит координационным блоком в общей модели СРВ и активизирует операции обслуживания заявок в остальных моделях. Таблицы условных функционалов переходов всех моделей записаны в виде систем независимых разностных стохастических уравнений. Модель СРВ с заданной структурой и алгоритмами обработки сообщений формируется путём выбора требуемых частных моделей и установления между ними связей.

На основании разработанных вероятностно-автоматных моделей созданы программы для имитации наиболее распространённых режимов обработки данных в СРВ. В качестве языка программирования выбран ФОРТРАН ЕС.

Описанные в работе модели функционирования отдельных подсистем СЕВ пригодны для гибридного моделирования процессов обработки информации в реальном масштабе времени. Гибридный подход к исследованию параметров работы СРВ обеспечивает требуемую точность результатов моделирования и позволяет имитировать широкий класс систем с минимальными затратами ресурсов.

Построенный комплекс вероятностно-^автоматных моделей является открытым и допускает расширение за счёт включения в его состав новых модулей, а также внесение в него изменений со стороны пользователя.

Приведённые в диссертации модели могут быть использованы при разработке банка (библиотеки) моделирующих элементов проблемно-ориентированной системы имитации для исследования процессов обработки информации в СРВ.

1. Авен О.И., З^грин H.H., Коган H.A. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем. - М.: Наука, 1982. - 464 с.

2. Автоматизация проектирования вычислительных систем. Языки, моделирование и базы данных. М.: Мир, 1979. - 463 с.

3. Алферова З.В., Лихачева Г.Н., Шураков В.В. Математическое обеспечение ЭВМ. -М.: Статистика, 1974. 384 с.4j Амвросенко В.В., Масарский A.B. Математическая (цифровая) модель вычислительной системы. УСиМ, 1975, Ш9 с. 104 - III.

4. Анисимов Б.В., Петров В.Я. Организация вычислительных процессов ЦШ. М.: Высшая школа, 1977. - 408 с.

5. Артамонов Г.Т., Брехов О.М. Аналитические вероятностные модели функционирования ЭВМ. М.: Энергия, 1978. - 368 с.

6. Бакаев A.A., Костина Н.И., Яровицкий Н.В. Автоматные модели экономических систем. Киев: Наукова думка, 1970. - 192 с.

7. Бакаев A.A., Костина Н.И., Яровицкий Н.В. Имитационные модели в экономике. Киев: Наукова думка, 1978. - 304 с.

8. Бернардо дел Рио Салседа. АСУ реального времени на базе ЕС ЭВМ. М.: Машиностроение, 1983. - 229 с.

9. Бронштейн О.И., Духовный И.М. Модели приоритетного обслуживания информационно-вычислительных систем. -М.: Наука, 1976. -220 с.

10. Брусенцов Н.П. Миникомпьютеры. М.: Наука, 1979. - 271 с.

11. Виноградов В.И. Дискретные информационные системы в научных исследованиях. -М.: Энергоиздат, 1981, 204 с.

12. Волков A.A., Клюев Е.И., Якименко Л.И. Техническая база АСУ и проблема оптимального выбора комплекса технических средств. -Киев: ИК АН УССР, 1978. 32 с.

13. Волковинский М.И., Кабалевский А.Н. Анализ приоритетных очередей с учетом времени переключения. М.: Энергоиздат,1981, 168 с.

14. Воложанин В.Е. Влияние времени записи сообщений в управляющую ЭВМ на вероятность их потери. УСйМ, 1982, №3, с. 93 -94.27J) Гальчук В.Я., Соловьев А.П. Техника научного эксперимента.

15. Глушков В.М., Капитонова Ю.В., Летичевский A.A. Автоматизация проектирования вычислительных машин. Киев: Наукова думка, 1975. - 231 с.

16. Гнеденко Б.В., Даниелян Э.А., Димитров Б.Н., Климов Г.П., Матвеев В.Ф. Приоритетные системы обслуживания. М.: Изд. МГУ, 1973. - 447 с.

17. Гриншпан Л.А. Математическая модель системных издержек в многомашинных комплексах. ABT, 1978, М, с. 76 - 80.

18. Джейнсуол Н. Очереди с приоритетами. М.: Мир, 1973. -279 с.

19. Драммонд М. Методы оценки и измерений дискретных вычислительных систем• М.: Мир, 1977. - 382 с.135^ Дымов В.В. О машинной реализации имитационной модели сложнойсистемы. Программирование, 1976, J&3, с. 73 - 81.

20. Египко В.М. Организация и проектирование систем автоматизации научно-технических экспериментов. Киев: Наукова лумка, 1978. - 232 с.

21. Журавлев Ю.П. Системное проектирование управляющих ЦВМ. -М.: Мир, 1974. 216 с.38, Зайцев В.И., Насонов A.C., Сериков Г.С. Моделирование систем управления передачей и обработкой данных в системе С S SI / . -УСиМ, 1982, №2, с. 72 74.

22. Зайченко Ю.П., Томашевский В.Н., Гнатовский В.Н. Имитационная модель ЕЦКП с развитой абонентской связью. УСиМ, 1981, JÉ2, с. 8 - 13.

23. J Зигель А., Вольф Дж. Модели группового поведения в системе человек-машина. М.: Мир, 1973. - 261 с.

24. Карпухин Е.Л., Кирий В.Г. и др. Диалоговая система автоматизации имитационного моделирования. УСиМ, 1982, №3, с. 116 -119.

25. Карцев М.А. Архитектура цифровых вычислительных машин. М.: Наука, 1978. - 296 с.

26. Карцев М.А. Принципы организации параллельных вычислений, структура вычислительных систем и их реализация. Кибернетика, 1981, Л2, с. 68 - 74.

27. Кивиа Ф. Дж. Языки моделирования. В кн. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. - с. 397 - 489.

28. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. TI. М.: Статистика, 1978. - 223 с.

29. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. М.: Мир,1979. 600 с.

30. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 244 с.

31. Корниенко Г.И., Дианов В.И., Дианов М.И. Принципы построения многоканальных экспресс-анализаторов. Кибернетика, 1980, J^, с. 63 - 67.

32. Корячко В.П., Омоляров H.A. Статистическое моделирование конфликтных ситуаций в мультипроцессорных системах. ABT, 1981, №, с. 89 - 90.

33. Костгожанский и др. Имитационная модель системы обработки данных в реальном масштабе времени. 4.1. Вып. 4. М., 1971, -39 с.

34. Ли Т.Г., Адаме Г.Э. Управление процессами с помощью вычислительных машин. Моделирование и оптимизация. М.: Сов. радио, 1972. - 312 с.

35. Липаев В.В. Проектирование математического обеспечения АСУ. -М.: Сов. радио, 1977. 40Ü с.

36. Липаев В.В. Распределение ресурсов в вычислительных системах. , М.: Статистика, 1979. - 247 с.

37. Липаев В.В., Яшков С.Ф. Эффективность методов организации вы- j числительного процесса в АСУ. М.: Статистика, 1975. - 253 с.

38. Липаев В.В., Колин К.К., Серебровский I.A. Математическое обеспечение управляющих ЦВМ. М.: Сов. радио, 1972. - 528 с.

39. Лифшиц A.A., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем ,/массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1978. - 248 с.

40. Малашенко Ю.Е., Ушаков И.А. О построении математических моделей сложных систем (на примере сети связи). Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1982, И, с. 18-25.

41. Малиновский Б.Н., Яковлев Ю.С., Маковенко Е.Т. Анализ и синтез мини-ЭШ. Киев: Наукова думка, 1976. - 174 с.

42. Мамзелев И.А. Архитектура параллельных систем и тенденции их развития. Зарубежная радиоэлектроника, 1980, ЖЕ1, с. 3-28,

43. Мартин Дж. Программирование для вычислительных систем реального времени. М.: Наука, 1975. - 359 с,бб) Мартин Дж. Сети связи и ЭШ. Ч.П. М.: Связь, 1975. - 208 с.

44. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. Т.1. М.: Мир, 1975. - 256 с.

45. Мартин Ф. Моделирование на вычислительных машинах. М.: Сов. радио, 1972. - 288 с.69.) Мачулин В.В., Пятибратов А.П. Эффективность систем обработки информации. М.: Сов. радио, 1972. - 280 с.

46. Митрофанов Ю.И. Методология имитационного моделирования вычислительного центра СО АН СССР. АВТ, 1981, ЖЕ, с. 3-13.

47. Мультиплексоры передачи данных / Под ред. В.С. Лапина и А.И. Корчинского. -М.: Энергия, 1980. 160 с.

48. Мытус Л.Л. Операционные системы реального времени, применение в АСУ ТП (обзор зарубежных систем). Программирование, 1977,6, с. 44 56.

49. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. - 500 с.

50. Нильсен Ю.Р. Анализ некоторых подходов к разделению времени. -Экспресс информация. Вычислительная техника, 1971, №34,с. I 18.\

51. Основы теории вычислительных систем / Под ред. O.A. Майорова. -М.: Высшая школа, 1978. 408 с.78.) Позин И.Л., Щербо В.К. Телеобработка данных в автоматизированных системах. М.: Статистика, 1976. - 180 с.

52. Поспелов Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. М.: Сов. радио, 1972. - 280 с.

53. Редько В.А., Пузов В.Г. Анализ передачи информации в многомашинных системах с прямой связью. ABT, 1972, Ji2, с. 9-14.

54. Рябов Ю.Ф., Хомутников В.П. Об оценках динамических характеристик многомашинных систем автоматизации экспериментальныхисследований. ABT, 1981, №6, с. 66-71.

55. Самарский А. Современная прикладная математика и вычислительный эксперимент. Коммунист, 1983, ЖЕ8, с. 31-42.

56. Седол Я.Я. Система языков программирования и моделирования СПАЛМ. Программирование, 1981, М, с. 87 - 94.

57. Сергиенко И.В., Скопецкий В.В. Вопросы исследования систем обработки данных и повышение их эффективности. Кибернетика, 1977, Я6, с. 96 - 100.

58. Системы передачи данных и сети ЭВМ / Под ред. П. Грина и

59. Р. Лаки. M.: Мир, 1974. - 216 с.

60. Снапелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Сов. радио, 1974. - 264 с.

61. Теория и методы автоматизации проектирования вычислительных систем. М.: Мир, 1977. - 284 с*

62. Тимонов Л.Н. Распределение ресурса производительности ЦВМ автоматизированных систем управления. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1981, М, с. 166.

63. Уланов Г.М., Алиев P.A., Кривошеев В.П. Методы разработки интегрированных АСУ промышленными предприятими. М.: Энерго-издат, 1983. - 320 с.

64. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложение. -М.: Мир, 1964. 498 с.

65. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем. -М.: Мир, 1981. 516 с.

66. Флеров А.Б. Оценка производительности средств вычислительной техники в системах управления машиностроительных и приборостроительных предприятий методами моделирования. Автореф. канд. дис. Новочеркасск. - 19 с.

67. JÜ5) Шеннон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. -М.: Мир, 1980. - 418 с.96^ Шерр А. Анализ вычислительных систем с разделением времени. 1. М.: Мир, 1970. 135 с.

68. Штрик A.A. Сравнение потерь производительности однопроцессорных вычислительных систем, использующих общую память. УСиМ, 1981, №3, с. 24 - 28.

69. Энслоу Ф.Г. Мультипроцессорные системы и параллельные вычисления. М.: Мир, 1976. - 383 с.§9) Яковлев Е.И. Машинная имитация. М.: Наука, 1975. - 158 с. j

70. Яровицкий Н.В. Автоматные модели исследования вероятностных систем. Автореф. докт. дис. Киев, 1972. - 26 с.101. fldirt / Computer time -sharing guenes with, priori te ts. 2. fiCM, 1963, vol 16\ N4^ p■ 631-645.

71. Ш-Rasch P,: fi gueneing theory study of round-говсп sheduling of time -shared oomputer systems. £ ¿CM, 1970} vol. 1?; N1, p. i31- 145.

72. Schultz 0. rf stochastie model! for messag as-sem6ly Buffering with a comparisson of Slock assignment stategies. У.ДСМ, 1972} voC. /J7, N3 p• Ш - ^95.10Q^Schwetman H. Hybrid simulation models ofcomputer systems. Camm. ffCM, 13?8, rot.21t

73. N9} p. ?/8 ~ ?23. YX^Schwetman H, Hydrid simulation . models; a speedyy techkcgue camSininy anafctic and discrete event modeling', - In: Modefe Rechen syst. Berlin } 19??^p* 226 - 237.