рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Имитационные модели многоканальных СМО

Имитационные модели многоканальных СМО - раздел Образование, АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ   7.8.1. Модели Систем С Общей Очередью.Рассмо...

 

7.8.1. Модели систем с общей очередью.Рассмотрим задачу построения имитационной модели трехканальной СМО с общей очередью. Понятие общей очереди предусматривает, что заявки поступают в систему и становятся в общую очередь, из которой выбираются на обслуживание по мере освобождения приборов. Например, есть транспортер, по которому детали подаются на три станка, выполняющих одну и ту же операцию. Существует распределительное устройство, которое по мере освобождения станков регулирует подачу деталей на свободный станок.

Структура трехканальной СМО представлена на рис. 7.24.

 

 

Рис. 7.24

 

На вход трехканальной СМО поступает поток заявок, интервалы времени между которыми имеют распределение A(t). Каждый прибор характеризуется функцией распределения времени обслуживания Bi(t), i=1,2,3. На выходе каждого i-го прибора существует выходной поток Pi(t) (i=1,2,3) обслуженных заявок, из которого образуется суммарный поток P(t) обслуженных заявок.

Структурная схема алгоритма имитационной модели трехканальной данной СМО приведена на рис. 7.25. Работает алгоритм следующим образом.

Алгоритм подпрограммы генерации заявок GEN идентичен алгоритму одноименной подпрограммы одноканальной СМО.

 

Рис. 7.25

 

 

Рис. 7.25. Окончание

Если в данном такте моделирования Твозникла заявка, то идентификатор I=1. Если ёмкость очереди ограничена числом заявок JPM и число заявок в очереди меньше JPM, то заявка ставится в очередь на обслуживание (обращение к подпрограмме OSTH) после соответствующей фиксации её времени возникновения в подпрограмме набора статистических данных о входном потоке STATP (см. работу 4, 5, 6, 10, 11 на рис. 7.25).

Число заявок в очереди JP может быть равно максимально допустимому значению JPM. В этом случае заявка не будет потеряна, если в предшествующем такте Т-1 один из приборов освободился от обслуживания, то есть или L1, или L2, или L3 равны нулю (см. блоки 5 - 8). Действительно, в этом случае одна заявка из очереди будет взята на обслуживание и одна поставлена в очередь (переход от блоков 5 - 8 к блоку 10 на рис. 7.25). В противном случае, если I=1, JP=JPM, L1=L2=L3=1, то заявка теряется и информация о времени возникновения потерянной заявки фиксируется в подпрограмме набора статистических данных о потоке потерянных заявок STAТT (см. работу блоков 4, 5, 6, 7, 8, 9 на рис. 7.25).

Алгоритмы подпрограмм STATP, STAТT, OSTH полностью аналогичны алгоритмам одноименных подпрограмм имитационной модели одноканальной СМО.

При анализе функционирования трехканальной СМО можно воспользоваться понятием их состояния, определяемого состояниями очереди и приборов. Всевозможные комбинации состояний очереди и приборов обслуживания приведены в табл. 7.1. Первая строка состояний в табл. 7.1 соответствует ситуации, когда в СМО нет заявок и все приборы свободны. В этом случае после выявления данной ситуации (см. блоки 12,13,14,15 на рис. 7.25) управление передаётся блоку 37, в котором проверяется условие имитации функционирования системы за заданное число тактов TZ.

Особым набором состояний следует признать и последнюю строку табл. 7.1, когда все приборы заняты обслуживанием и имеется очередь. После работы блоков 12, затем 16,17,18 управление передаётся блоку 21. Затем следует анализ состояния первого прибора и имитация времени обслуживания в первом приборе, а затем и в последующих двух приборах.

 

Таблица 7.1

M1 L1 L2 L3 Выбор на обслуживание
Выбора нет
Выбора нет
Выбора нет
Выбора нет
Выбора нет
Выбора нет
Выбора нет
Выбора нет
Выбор есть
Выбор есть
Выбор есть
Выбор есть
Выбор есть
Выбор есть
Выбор есть
Выбор есть

 

Состояния, когда нет очереди и занят обслуживанием, по крайней мере, один из приборов, анализируются в работе блоков 12,13,14,15. Затем управление передается блоку 21.

Состояния, когда есть очередь и свободен хотя бы один из приборов, анализируется работой блоков 12, 16, 17, 18, и управление передается подпрограмме выбора заявки на обслуживание WIB (см. блок 19 на рис. 7.25).

Структурная схема алгоритма подпрограммы WIB определяется не только дисциплиной выбора заявки из очереди, но и правилами выбора прибора обслуживания, если два и более из них свободны от обслуживания. Здесь возможны следующие варианты:

а) выбор по порядковому номеру, т.е. заявка поступает на тот из свободных приборов, у которого меньший (больший) порядковый номер;

б) выбор по большей интенсивности обслуживания (по меньшему среднему времени обслуживания), то есть заявка поступает на тот из свободных приборов, у которого меньшее время обслуживания;

в) случайный выбор одного из свободных приборов.

На рис. 7.26 приведен алгоритм подпрограммы WIBN по порядковому номеру прибора и по правилу FIFO. Отличие этого алгоритма от алгоритма аналогичной подпрограммы одноканальной СМО (см. рис. 7.8) состоит в добавлении блоков 11 – 15. Назначение этих блоков состоит в анализе наличия свободных от обслуживания заявок приборов и присвоении идентификаторам I1, I2, I3 значения «единица», если заявка из очереди выбирается на обслуживание соответственно 1-м, 2-м или 3-м прибором (см. блоки 11 – 15). Если первый прибор свободен (L1=0), то I1=1, если свободен второй прибор (L2=0), то I2=1, если свободен третий прибор (L3=0), тоI3=1.

На рис. 7.27 приведена структурная схема алгоритма подпрограммы WIBS выбор заявки из очереди, согласно правилу FIFO, при случайном выборе одного из свободных приборов обслуживания. В блоках 1 – 7 реализована имитация выбора заявки из очереди и упорядочивания номеров заявок в очереди.

 

 

Рис. 7.26

 

 

 

Рис. 7.27

 

Случайный выбор прибора для обслуживания организован следующим образом. Генерируется подпрограммой RAN число равномерно распределенного ряда Х (см. блок 10 на рис .7.27). Затем в блоках 11 - 13 определяются числа А, В, С, принимающие значения «единица», если соответственно свободен от обслуживания первый, второй или третий прибор.

Случайное число Х приводится к сумме чисел А, В, С путем умножения числа Х на полученную сумму A+B+C (см. блок 14 на рис. 7.27). Затем значения идентификаторов I1, I2, I3 определяются по известной схеме случайных событий.

На рис. 7.28 приведена структурная схема алгоритма подпрограммы WIB1 выбора заявок из очереди, согласно правилу FIFO, и при условии поступления заявки на тот из свободных приборов, у которого меньше среднее время обслуживания.

 

Рис. 7.28

 

Рассмотрим работу алгоритма. Пусть среднее время обслуживания первого прибора больше среднего времени обслуживания третьего прибора, а среднее время обслуживания третьего прибора больше среднего времени обслуживания второго прибора. Как видно из рис. 7.26 и рис. 7.28, алгоритм подпрограммы WIB1 не отличается в реализации от алгоритма подпрограммы WIBN. В блоках 10 – 14 (см. рис. 7.28) реализован приоритет выбора приборов, исходя из меньшего среднего времени обслуживания.

После работы подпрограммы WIB будут сформированы значения идентификаторов I1, I2, I3 – поступление заявок в такте Т на первый, второй, третий приборы соответственно и значение идентификатора W – время задержки для любой заявки, выбранной из очереди на обслуживание.

Время задержки W фиксируется в подпрограмме набора статистических данных времени задержки STATO, которая по реализации идентична аналогичной подпрограмме в имитационной модели одноканальной СМО (см. рис. 7.11).

Затем, если первый прибор в такте Т занят обслуживанием или поступили на него заявка в такте Т (I1=1) (см. блоки 21, 22 на рис. 7.25), то управление передается подпрограмме OBS1 имитации времени обслуживания в первом приборе(см. блок 23 на рис. 5.25).

Структурная схема алгоритма подпрограммы OBS1 приведена на рис. 7.29.

Затем управление передается подпрограмме STAT1 набора статистических данных о периоде занятости, времени обслуживания и выходном потоке обслуженных заявок первого прибора (см. блоки 24 на рис. 7.25). Алгоритм подпрограммы STAT1 представляет собой совокупность алгоритмов подпрограмм STATB, STATPZ и STATW имитационной модели одноканальной СМО (см. блоки 15 - 22 на рис. 7.3).

 

Рис. 7.29

 

Аналогично работают подпрограммы моделирования времени обслуживания второго прибора (см. блоки 25 - 28 на рис. 7.25) и третьего прибора (см. блоки 29 - 32 на рис. 7.25). Реализации алгоритмов подпрограмм OBS2 и OBS3 аналогичны реализации алгоритма подпрограммы OBS1. Реализации алгоритмов подпрограмм STAT2, STAT3 аналогичны реализации алгоритма подпрограммы STAT1.

Статистические данные о суммарном выходном потоке обслуженных заявок накапливаются в счетчиках подпрограммы STATF, алгоритм которой аналогичен по реализации алгоритму подпрограммы STATP имитационной модели одноканальной СМО (см. рис. 7.5), но в конце алгоритма необходимо добавить блоки, в которых определяются значения К1=0, К2=0, К3=0.

Если блоки 21, 22, 23, 24 (см. рис. 7.25) рассматривать как алгоритм подпрограммы MOD1, блоки 25, 26, 27, 28 – как алгоритм подпрограммы MOD2, блоки 29, 30, 31, 32 – алгоритм подпрограммы MOD3, то для N – канальной СМО структурная схема моделирующего алгоритма будет иметь вид, представленный на рис. 7.30.

 

 

Рис. 7.30

 

7.8.2. Модели СМО с очередью к каждому прибору.Рассмотрим задачу построения имитационной модели трехканальной СМО, в которой заявки, поступающие в систему, ставятся в очередь только к одному прибору и потом поступают на обслуживание к этому прибору.

Структурная схема такой СМО представлена на рис. 7.31.

 

 

Рис. 7.31

 

Особенностью данной СМО является распределение заявок входного потока с функцией распределения A(t) в очереди к приборам обслуживания. Непосредственно выбор заявок из очереди и обслуживание в каждом приборе моделируются так же, как и в имитационной модели одноканальной СМО. На рис. 7.32 приведена структурная схема алгоритма имитационной модели рассматриваемой СМО. Работает алгоритм следующим образом.

Реализация алгоритма и работа подпрограммы GEN генерации заявок не отличается от реализации подпрограммы GEN для одноканальной СМО (см. рис. 7.4).

Отличие состоит в том, что, если в такте Т поступила заявка в рассматриваемую систему из трех приборов обслуживания (I=1в блоке 4 на рис. 7.32), то анализируется условие JP<JPM (см. блоки 4, 5 на рис. 7.32). Под JP понимается сумма заявок, находящихся во всех трех очередях, то есть JP=JP1+JP2+JP3.

 

Рис. 7.32

 

Если это условие выполняется, то управление передается подпрограмме набора статистических данных входного протока STATP и затем подпрограмме распределения заявок по очередям к приборам ROSTH (см. блоки 3, 4, 5,10, 11 на рис. 7.32). Если условие не выполняется, но есть хотя бы один из приборов, свободный от обслуживания, то заявка также не теряется (см. работу алгоритма по блокам 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11 на рис. 7.32).

В противном случае, после работы алгоритма по блокам 3, 4, 5, 6, 7, 8, управление передается подпрограмме набора статистических данных потока потерянных заявок STATT.

Особенности алгоритма модели данной СМО состоят в реализации вариантов алгоритмов подпрограммы ROSTH. В СМО могут быть следующие правила распределения заявок по приборам обслуживания:

а) к прибору с меньшей очередью;

б) случайным образом;

в) по порядку следования номеров приборов;

г) преимущественно к прибору с меньшим средним временем обслуживания.

Очевидно, что могут существовать другие правила распределения заявок к приборам.

На рис. 7.33 приведена структурная схема алгоритма подпрограммы ROSTHM распределения заявок к приборам с меньшей очереди.

Как видно из схемы алгоритма, в нем существуют логические переходы, определенные состояниями очередей к приборам. В табл. 7.2 приведены комбинации возможных состояний очередей к приборам и действие алгоритма подпрограммы ROSTHM по выбору приборов при постановке поступившей заявки в очередь. В случае если максимально допустимые емкости очередей к каждому прибору одинаковые JPM1=JPM2=JPM3, то необходимость в блоках 16, 17, 18 (см. рис. 7.33) отпадает и выходы блоков 10, 11, 12 подаются на вход блока 13.

 

Рис. 7.33

 

Рассмотрим на некоторых примерах, как реализованы логические переходы в алгоритме подпрограммы ROSTHM при анализе состояний приборов и очередей заявок к приборам обслуживания.

Пусть, например, поступила заявка и очереди ко всем приборам заполнены полностью, заняты обслуживанием первый и второй приборы, но в текущем такте Т освобождается от обслуживания третий прибор (последняя строка в табл. 7.2).

 

Таблица 4.2

JP1= JPМ1 JP2= JPM2 JP3= JPM3 JP1<JP2<JP3 JP1<JP3<JP2 JP2<JP1<JP3 JP2<JP3<JP1 JP3<JP1<JP2 JP3<JP2<JP1 Действие
Заявка к 3-у прибору
Заявка ко 2-у прибору
Заявка к 1-у прибору
Заявка ко 2-у прибору
Заявка к 1-у прибору
Заявка к 3-у прибору
Заявка к 1-у прибору
Заявка к 3-у прибору
Заявка ко 2-у прибору
Заявка к 1-у прибору
Заявка ко 2-у прибору
Заявка к 3-у прибору
Заявка к прибору, идентификатор занятости L которого равен нулю

 

В этом случае работа алгоритма происходит последовательно по блокам 1, 2, 3, 4, 6, 8, 9 (см. рис. 7.33). В результате заявка будет поставлена в очередь к третьему прибору обслуживания (см. блоки 8, 9 на рис. 7.33).

Пусть сложилась такая ситуация, что очереди в первом и втором приборе одинаковы, меньше их наибольшего значения и меньше очереди к третьему прибору обслуживания. В этом случае работа алгоритма происходит последовательно по блокам 1, 9, 10, 13, 15, 5, 19 (см. рис. 7.33). В результате поступившая в систему заявка будет поставлена в очередь к первому прибору обслуживания (см. блоки 5, 19 на рис. 7.33).

Если же очередь к первому прибору меньше наибольшего значения JPM1, больше очереди ко второму прибору, а очереди к первому и второму приборам меньше очереди к третьему прибору обслуживания, то работа алгоритма происходит последовательно по блокам 1, 9, 10, 16, 7, 20 (см. рис. 7.33). В результате поступившая в систему заявка будет поставлена в очередь ко второму прибору обслуживания (см. блоки 7, 20 на рис. 7.33).

На рис. 7.34 приведена структурная схема алгоритма подпрограммы ROSTHS распределения заявок к прибором случайным образом. Работает алгоритм следующим образом.

Вначале проверяются условия, при которых в очередях к приборам обслуживания имеются свободные места JP1<JPM1, JP2<JPM2, JP3<JPM3(см. блоки 1 – 3 на рис. 7.34).Если все эти условия выполняются, то равновероятно выбирается одна из очередей (см. работу блоков 4, 5, 6, 7 на рис. 7.34). Генерируется число Х, равномерно распределенное в интервале (0,1), которое затем приводится к отрезку (0,3). ЕслиХ меньше либо равно единице, то заявка ставится в очередь к первому прибору (см. блоки 8, 20 на рис. 7.34). ЕслиХ меньше либо равно двум, то заявка ставится в очередь ко второму прибору (см. блоки 9, 21 на рис. 7.34). ЕслиХ меньше либо равно трем, то заявка ставится в очередь к третьему прибору (см. блоки 10, 22 на рис. 4.34).

 

Рис. 7.34

 

Если JP1=JPM1, JP2<JPM2, JP3<JPM3, то равновероятно выбираются второй и третий приборы обслуживания (см. работу алгоритма по блокам 1, 11, 12, 13, 14 на рис. 7.34). Если JP1<JPM1, JP2=JPM2, JP3<JPM3, то равновероятно выбирается первый и третий приборы (см. работу блоков 1, 2, 17, 18, 19 на рис. 7.34).

Если из трех неравенств выполняется только одно, то заявка направляется к соответствующему прибору обслуживания. Например, при JP1<JPM1, JP2=JPM2, JP3=JPM3 заявка будет поставлена в очередь к первому прибору обслуживания (см. работу алгоритма по блокам 1, 2, 17, 8, 20 на рис. 7.34).

На рис. 7.35 приведена структурная схема алгоритма подпрограммы ROSTHN распределения заявок в соответствии со следованием порядков номеров приборов обслуживания при неограниченных длинах очередей.

 

Рис. 7.35

 

Принцип реализации алгоритма распределения заявок к приборам в соответствии с их порядковыми номерами основан на запоминании номеров прибора, в которых была направлена заявка. Следующая заявка будет направлена в прибор, номер которого на единицу больше. Для этого вводится ключ F. Если значение ключа F=0, то заявка направлена в очередь к первому прибору (см. работу блоков 1, 2 на рис. 7.35). После чего значение F=1 и число заявок в очереди к первому прибору увеличивается на единицу (см. работу блоков 3, 9на рис. 7.35).

Если значение ключа F=1, то заявка направлена в очередь ко второму прибору (см. работу блоков 1, 4, 5 на рис. 7.35). После чего значение F=2 и число заявок в очереди ко второму прибору увеличивается на единицу (см. работу блоков 6, 10 на рис. 7.35). Если значение ключа F не равно ни нулю, ни единице, то заявка направлена в очередь к третьему прибору (см. работу блоков 1, 4, 7). После чего значение F=0 и число заявок в очереди к третьему прибору увеличивается на единицу (см. работу блоков 8, 11на рис. 7.35).

После работы подпрограммы ROSTH управление (см. рис. 7.32) передаётся подпрограммам MD1, MD2, MD3, в которых моделируются процессы обслуживания в каждом из каналов. Реализация каждой из подпрограмм одинакова и представляет собой последовательность блоков 9 – 22 имитационной модели одноканальной СМО (см. рис. 7.3).

 

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ... Технологический институт... Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Имитационные модели многоканальных СМО

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ОБЪЕКТОВ………………………………………..……. 46 3.1. Математические модели случайных процессов..… 46 3.2. Классификация моделей случайных процессов..… 53 3.3. Модели мар

МОДЕЛИ СИСТЕМ
МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ……..…………... 147 7.1. Общие сведения…..………………………………..... 147 7.2. Модель входного потока заявок и времени обслуживания…..…………………….……

УНИФИЦИРОВАННЫЙ
ЯЗЫК МОДЕЛИРОВАНИЯ UML…………..………. 229 9.1. Основные компоненты…………..…………………. 229 9.2. Понятия и компоненты…………..…………………. 231 9.3. Диаграммы вариантов испо

Понятие модели
  1.1.1. Системный подход к моделированию. При проектировании автоматизированных систем управления, разработке прикладных программных продуктов важно правильно постав

Концепции определения моделей
Под динамической системой понимается объект, находящийся в каждый момент времени tÎT в одном из возможных состояний

Инерционные модели
Динамические системы с последействием (с предысторией) могут быть формализованы с применением дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом. 2.3.1. Дифференциальные уравнен

Модели на основе передаточных функций
Рассмотрим однооткликовую импульсную систему с дискретными сигналами на ее входе и выходе, модель которой может быть выражена с помощью импульсной характеристики (весовой функции) в виде уравнения

Конечные автоматы
Для моделирования динамических систем, функционирующих в дискретном времени, применяется аппарат конечных автоматов [7]. Теория конечных автоматов и их модели используются при синтезе и анализе выч

СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОБЪЕКТОВ
  3.1. Математические модели случайных процессов При проведении научных исследований в производстве и в быту часто встречаются события, которые многократно появляются при одн

Понятие статистического моделирования
При определении методов статистического моделирования применяют название «метод Монте-Карло». Определение, которое характеризует этот метод достаточно точно и полно, не существует. Известно, что эт

Датчики случайных чисел
Для имитации случайных событий необходим некоторый эталон, т.е. то, с чем можно что-то сравнить. Известно, что наука существует там, где есть измерения. Отсутствие измерений приводит к схоластике,

Проверочные тесты
Программная реализация датчика псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел может быть получена любым программистом на основе разработанного им алгоритма с применением либо аналитических м

Имитация случайных событий
  Пусть события S1, S2,..., Smобразуют полную группу несовместимых событий, каждое из которых может произойти с вероятностью Рi, причем

Имитация непрерывных случайных величин
Если событие Х принимает значения в некоторой области непрерывных величин, то для аналитического моделирования непрерывных событий применяют функцию распределения вероятностей

Имитация марковского процесса
4.6.1. Моделирование дискретной цепи Маркова. Рассмотрим дискретную цепь Маркова или марковский процесс с дискретным временем перехода из одного состояния в другое. Математическая

Выбор числа опытов
При разработке имитационных моделей для исследования случайных объектов существует задача выбора числа опытов (объема выборки). Это непростая задача, т.к. во-первых, необходимо обосновать достоверн

Формулы и алгоритмы для оценки результатов моделирования
  При реализации моделирующего алгоритма на ЭВМ вырабатывается информация о состоянии моделируемых систем, которая представляет собой исходный материал для определения приближенных ис

Аналитическое определение вероятностных автоматов
6.1.1. Формальное задание и классификация. Вероятностные автоматы (ВА) относятся к дискретно-стохастическому классу моделей. Данный тип моделей служит инструментом изучения динамич

Имитационное моделирование вероятностных автоматов
  Для имитации процесса функционирования ВА необходимо задать: - такты моделирования T, а также цикл по тактам моделирования от нуля до заданного числа такто

Модель входного потока заявок и времени обслуживания
Входной поток заявок характеризуется начальным моментом времени t0, моментами времени ti поступления i-х заявок, случайными

Модель Эрланга
При моделировании СМО исследуется изменение в системе за сколь угодно малый отрезок времени. Составляются уравнения в частных приращениях, от которых затем осуществляется переход к дифференциальным

Исследование модели пуассоновского процесса с помощью производящих функций
Будем считать, что на вход СМО поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью l и вероятностью Рn(t) того, что за время t в СМО

Имитационное моделирование одноканальной СМО
Алгоритмизация может осуществляться с применением способа Dt-моделирования, который позволяет определить состояния СМО через интервал времени Dt.

Имитационные модели многофазных СМО
Пусть СМО имеет структуру, показанную на рис. 7.18, т.е. обслуживание состоит из двух фаз. Входной поток заявок задан функцией распределения вероятностей длин интервалов между заявками A(t)

Алгоритмизация имитационной модели СМО произвольной структуры
  Методика построения имитационной модели СМО сложной структуры сводится к разработке модульной структуры алгоритмической модели. Структуру СМО необходимо декомпозировать на отдельные

Моделиpующие алгоpитмы
  Для моделиpования любого объекта, заданного пpи помощи математичеcкой модели, а также в виде последовательности процедур, имитирующих отдельные элементарные процессы, необxодимо поc

Основные компоненты
  После многх попыток создания унифицированных языков для решения задач моделирования был разработан и опробован объектно-ориентированный подход. Первый язык Simula-67, основанный на

Понятия и компоненты
  Сущности представляются парами «тип, экземпляр». Таких пар несколько: «класс, объект», «ассоциация, связь», «параметр, значение», «операция, вызов процедуры». Для изображения элемен

Array, Real, Vektor, Matrix.
Описание типа зависит от того, какой язык программирования используется разработчиками. Атрибуг изображается в виде текстовой строки, отражающей различные его свойства: <признак

Масса машины
… У каждой секции прямоугольника класса может быть имя. Так как секция «имя класса» обязательна, то ее имя не указывается, как показано на рис. 9.6.  

Связи между объектами
  Аналогично ключевому понятию модели классов - понятию ассоциации, - для объектов существует понятие связи (link). Связь есть экземпляр ассоциации, установленной для объектов данных

Диаграммы взаимодействия
Взаимодействия между объектами в системе представляются диаграммами взаимодействия (interaction diagrams). Диаграммы взаимодействия подразделяются на два основных типа диаграмм: диаграммы последова

Диаграммы состояний
  Диаграммы состояний (state diagram) определяют состояния, в которых может находиться конкретный объект, а также процесс смены состояний объекта в результате влияния некоторых событи

Диаграммы деятельностей
Диаграммы деятельностей (aktivity diagrams) предназначены для того, чтобы отразить переходы в рамках выполнения определенной задачи, вызванные внутренними процессами. Используются для моделирования

Определение объекта
  Объектно-ориентированный подход в последнее время стал прочно ассоциироваться с программированием. Объектно-ориентированный подход развивался почти исключительно программистами. Ито

Behavior
domain; }/*GGenerator*/     Рис. 10.3

Наследование
  Наследование в ООМ понимается примерно так же, как и в ООП. Если объявляете класс с2 прямым потомком класса с1, то класс с2 наслед

Полиморфизм
  Полиморфизмом в ООП называется возможность использования вместо объектов одного декларированного класса объекты другого класса, называемого замещающим, совместимого с первым. Аналог

Equation
Z= X/K; endCMulGiv; Новый класс CMulGiv наследует от своего суперкласса CGain вход, выход, параметр и одно уравнение, а также добавляет один выхо

Equation
Y = if X>Xmax then UpperLimit else if X<Xmin then LowerLimit else K*X;

Equation
connect(Gem.Y,Amp.X); connect(Gem.Y,Y); endCSineSource; Далее нужно создать специальный класс CLimitedSineSource на основе СSineSource, переопределив пар

Типы данных и пакеты
  Для моделирования непрерывных систем необходим минимальный набор типов данных: скалярный вещественный тип, типы «вектор» и «матрица», а также целые числа для вычисления индексов век

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. «Моделирование систем». – М.: Высш. школа, 1985 – 271 с. 2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука,1978. – 400 с. 3. Финаев В.И. Мод

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги