Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка):
В ориентированном на процессы образе мира поступившие требования ждут обслуживания оператором, если некоторые условия не удовлетворяются немедленно (т. е. по прибытии). Логику, связанную с подобной последовательностью условных действий, можно обобщить и определить в форме единственного утверждения. Например, утверждение может указывать, где хранятся поступившие требования в ожидании начала обслуживания. Утверждение о действиях может при этом постулировать некоторый вид предоставляемого обслуживания. С помощью языка моделирования можно затем преобразовать утверждение в соответствующие последовательности действий оператора, автоматически выполняемые средствами моделирования, по мере прохождения элементов модели через каждый процесс [22].
Ориентированный на процессы подход дает описание потока элементов через обслуживающие узлы. Его простота вытекает из того факта, что логика событий, связанная с утверждениями, содержится в описании модели. Среди широко используемых процеосно-ориентированиых языков имитационного
•°88 Глава 7
моделирования можно отметить языки GPSS [681 и Q-GERT [60].
В образе мира, ориентированном на действия, разработчик модели описывает задачи оператора и устанавливает условия их начала и завершения. В этом случае события, отличающие начало или окончание действия, разработчиком не планируются — они активизируются при выполнении условий, установленных для каждой задачи. При каждом приращении модельного времени производится проверка условий начала или завершения задач. Если установленные условия выполняются, предпринимаются предусмотренные задачей действия. Для учета каждого действия необходимо просматривать все множество задач или условий при каждом приращении модельного времени.
Для некоторых типов проблем подход, ориентированный на просмотр действий, может служить смысловой основой построения компактных моделей. Он особенно хорошо подходит в тех случаях, когда длительность операций произвольна и определяется состояниями системы, при которых удовлетворяются заданные условия. Однако из-за необходимости просматривать всю совокупность действий при каждом приращении модельного времени этот подход малоэффективен по сравнению с методом, ориентированным на дискретные события. В силу этого он не получил широкого распространения в имитационном моделировании, но тем не менее представляется перспективным для реализации моделей, в которых используются методы искусственного интеллекта (например, системы продукционных правил), и в этом направлении можно ожидать довольно быстрых успехов.
7.2.2. Непрерывное моделирование
В непрерывных моделях состояние системы описывается набором зависимых переменных, изменяющихся во времени непрерывно. Чтобы отличить непрерывно изменяющиеся переменные от дискретных, первые называются переменными состояния. Построение непрерывной модели сводится к формулированию уравнений для совокупности переменных состояния, динамика поведения которых имитирует реальную систему.
Многие виды деятельности операторов включают в себя непрерывный текущий контроль и управление и, следовательно, для их воспроизведения наиболее подходит непрерывное моделирование. Примерами такой деятельности являются управление транспортными средствами, слежение за целью и поддержание значений переменных некоторого процесса внутри заданных допусков. Даже если в задачи оператора не входят непрерывные действия, разработчику модели может потребо-
Имитационное моделирование систем человек — машина
389
ваться описать элементы системы, непрерывно изменяющиеся во времени (например, положение транспортного средства, координаты цели, значения переменных процесса). Таким образом, многие модели на основе сетей задач могут включать в себя ряд непрерывных компонентов.
Модели непрерывных систем часто представляются дифференциальными уравнениями. Причиной этому является то обстоятельство, что обычно бывает легче сформулировать соотношение для скорости изменения (например, ускорения) переменной состояния (скажем, скорости), чем непосредственно для самой переменной. Например, в результате наших усилий может получиться следующее дифференциальное уравнение, описывающее поведение переменных состояния (например, скорости) во времени t с начальным условием в нулевой момент времени:
?M-=s*(t)-t\ s(0)=*. (l)
Здесь ds(t)/dt— ускорение или изменение скорости с течением времени. Задача аналитика заключается в определении значений переменной s внутри заданного интервала времени.
В некоторых случаях по заданному уравнению для ds/dt можно получить аналитическое выражение для переменной состояния s. Однако во многих важных реальных ситуациях найти аналитическое решение для s очень сложно. Поэтому приходится вычислять $, интегрируя ds/dt по времени. Такое интегрирование можно выполнить с помощью либо аналоговой, либо цифровой вычислительной машины.
В аналоговых вычислительных машинах переменные состояния модели представляются электрическими зарядами. Динамическая структура системы моделируется с помощью таких схемных компенсатов, как переменные резисторы, конденсаторы и усилители. Принципиальным недостатком аналоговых вычислительных машин является их ограниченная точность. Кроме того, у них отсутствуют функции логического управления и возможности хранения данных, свойственные цифровым вычислительным машинам.
