Краткое практическое руководство по GPSS




"Управляющие карты GPSS. Карта RESET (СБРОСИТЬ)" - часть 2


Для получения достоверной статистики существуют три подхода:
  1. Модель надо разработать так, чтобы условия функционирования были типичными с самого начала. Затем можно начать моделирование и сразу же снимать статистические данные.
  2. Можно моделировать систему так долго, что любые нетипичные статистические данные, собранные в самом начале процесса моделирования, "утонут" среди типичных данных, собранных в последующее время моделирования. Иными словами, надо сделать так, чтобы нетипичные данные составляли малый процент от полного объема данных и тем самым не имели сколько-нибудь заметного влияния.
  3. Можно поступать следующим образом:
    • моделировать до возникновения типичных условий работы системы;
    • отбросить собранную до этого времени статистику без изменения состояния модели;
    • продолжить моделирование, собирая статистику, на которую уже не влияют нетипичные ситуации.
Первый подход требует от разработчика знания типичных условий работы и умения внести в модель эти условия. В моделях сложных систем первое требование вряд ли выполнимо. Даже если бы он мог это сделать, то удовлетворить второе требование весьма затруднительно.

В примере 2Е потребовалось больше времени для преодоления искажений статистических данных о нагрузке, возможных в начале моделирования. Конечно, использование карты RESET для устранения этого искажения является более предпочтительным, чем длительное моделирование без сброса. Результаты, получаются более просто, а время моделирования значительно меньше.

Дополнительно следует указать, что после того, как модель создана, работа исследователя только начинается. Его следующей задачей обычно является экспериментирование с моделью, для того чтобы выяснить:

  1. сколько времени необходимо для выхода в стационарный режим и
  2. сколько времени необходимо вести моделирование, полагая, что стационарный режим уже достигнут.
Более того, вопросы "сколько времени" зависят в общем случае от характера статистических данных, которые интересуют разработчика, и от конфигурации моделируемой системы.


Содержание  Назад  Вперед