Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Курсовая работа - Моделирование систем телекоммуникаций на языке GPSS World - файл n1.doc


Курсовая работа - Моделирование систем телекоммуникаций на языке GPSS World
скачать (689 kb.)

Доступные файлы (1):

n1.doc689kb.21.12.2012 15:05скачать


n1.doc


Введение



Во многих задачах практики непосредственное изучение объектов (технических систем или технологических процессов), затруднено из-за сложности объекта, высокой стоимости или длительности исследования, отсутствие объекта (на этапе разработки объект еще отсутствует в природе), сложности задания необходимых условий функционирования объекта и других причин.

В таких случаях для изучения объекта используется моделирование – метод научного исследования, заключающийся в замене реального объекта моделью, изучением модели и обобщением полученных при анализе характеристик на сам объект.

В технике более распространенными являются два вида моделирования: физический и математический.

Физическое моделирование состоит в изучении объекта посредством анализа некоторого макета , сохраняющего физическую природу объекта. Примером является модель летательного аппарата, исследуемая в аэродинамической трубе.

Математические модели описывают объект с помощью математических формул, логических условий и алгоритмов. В свою очередь они классифицируются по нескольким основным признакам.

По характеру изменения состояния объекта:

  • дискретные модели, в которых объект изменяет свое состояние в фиксированные моменты времени, а на интервалах между ними не изменяет состояние. Например, состояние систем массового обслуживания, определяемое количеством заявок в системе, изменяется в моменты окончания обслуживания и поступления новых заявок;

  • непрерывные модели, в которых состояние объекта меняется в каждый момент времени моделирования. Например, изменение температуры в моделях термодинамики и др.

По способу определения состояний исследуемого объекта:

  • детерминированные, когда состояние объекта в заданный момент времени однозначно определяется начальными условиями и входными воздействиями на объект;

  • вероятностные (стохастические), когда состояние объекта в заданный момент времени невозможно определить однозначно, возможно определение только распределения вероятностей возможных состояний объекта при заданных распределениях вероятностей начальных условий и входной информации. Например, работоспособное состояние автомобиля в некоторый момент времени определяется длительностью его эксплуатации, качеством обслуживания, однако имеет вероятностную природу (время безотказной работы одинаковых автомобилей различно).

П


о способу представления внутренних процессов в объекте:

  • аналитические модели;

  • имитационные модели.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования объектов записываются в виде некоторых математических соотношений или логических условий. Например, время t движения поезда со скоростью v на перегоне длины можно определить (не выполняя непосредственного измерения) выражением t=s/v.

Для имитационного моделирования характерно воспроизведение (как правило на ЭВМ) процессов функционирования элементов объекта во времени с сохранением их взаимосвязей, последовательности и алгоритмов.

Пакет GPSS (General Purpose Simulation System – система моделирования общего назначения) предназначен для имитационного моделирования дискретных систем и входит в число наиболее распространенных и используемых на практике средств автоматизации имитационного моделирования . Одна из последних версий пакета GPSS для персональных компьютеров, работающей под управлением операционной системы Windows называется GPSS World.

Пакет GPSS реализует собственный язык имитационного моделирования, в основу которого положен транзактный способ организации квазипараллелизма и способ изменения модельного времени «шагом до следующего события».

Имитационная модель в GPSS представляет собой последовательность текстовых строк, каждая из которых определяет правила создания, перемещения, задержки и удаления транзактов.

Для моделирования систем в GPSS выделяется конечное множество абстрактных компонентов, необходимых для описания элементов реальной системы (например, источников заявок на обслуживание, очередей, обслуживающих приборов и т.д.), конечное множество стандартных операций, описывающих связи между элементами.

Все объекты в GPSS имеют свойства, называемые стандартными числовыми атрибутами (СЧА). А свойства ИМ в целом в GPSS называются системными числовыми атрибутами. Каждый объект GPSS имеет свой набор СЧА. Значение всех СЧА доступны пользователю, причем некоторые из них могут быть изменены. Значения системных числовых атрибутов доступны лишь для чтения.

Транзакты описывают единицы измеряемых потоков (заявки, требования на обслуживание). Транзакты движутся от блока к блоку так, как движутся элементы, которые они представляют. Каждое продвижение транзакта инициирует в модели некоторые события (например занятие кассы или увеличение длины очереди при поступлении нового посетителя). События обрабатываются GPSS в соответствующий момент модельного времени.

Содержательное значение транзактов определяет разработчик модели. Именно он устанавливает аналогию между транзактами и реальными динамическими элементами моделируемой системы.

Основными СЧА транзакта в GPSS являютя параметры и приоритет.

Каждый транзакт может иметь (по желанию пользователя) до 1020 параметров одного из четырех форматов.

Многоканальные устройства (Storage) описывают оборудование, которое может использоваться нескольким транзактами одновременно (многоканальные системы массового обслуживания). Кроме того, многоканальные устройства обеспечивают сбор основной статистической информации о своем функционировании.

Логические ключи используются для блокировки или изменения направления движения транзактов в зависимости от ранее наступивших в модели событий.

Арифметические переменные позволяют вычислять арифметические выражения, в том числе с числовыми атрибутами объектов. В выражениях могут быть использованы функции.

Логические переменные позволяют проверять несколько условий, исходя из состояния или значения СЧА объектов, например, для описания условий, определяющих движение транзактов.

Функции позволяют задавать функциональные зависимости между несколькими объектами, а также переменной и СЧА объектов.

Очереди (Queue) обеспечивают сбор основной статистической информации о времени задержки транзактов из-за недоступности или занятости оборудования.

Таблицы предназначены для сбора статистической информации о случайных величинах, заданных пользователем. Таблица состоит из частотных групп, в которые заносится число попаданий заданной случайной величины (переменной или СЧА). Для каждой таблицы автоматически вычисляется математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение значений.

Ячейки и матрицы сохраняемых величин используются для сохранения некоторой числовой информации. Например, значение занесенное в ячейку, может представлять собой длину очереди в какой-то конкретной точке модели. Любой транзакт может произвести запись в эти объекты либо считать информацию.

Списки пользователя позволяют организовать работу с очередями, дисциплина обслуживания в которых отличается от FIFO («первым пришел – первым обслужен»), описываемых объектом «очередь», а так же помогают синхронизировать движение различных транзактов по ИМ.

1 Возможности и эффективность моделирования систем на ЭВМ
В настоящее время универсальным и эффективным техническим средством решения инженерных задач на базе моделирования является ЭВМ. Модель в этом случае представляет собой программный комплекс. Машинный эксперимент с моделью даёт возможность:

  • исследовать процесс функционирования в любых условиях;

  • сокращает материальные затраты и продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом;

  • обладает гибкостью варьирования параметров, структуры, алгоритмов моделируемой системы;

  • является единственным практически реализуемым методом исследования процесса функционирования систем на этапе их проектирования.

Машинный эксперимент требует серьёзной подготовки и наличия математического, программного, информационного, технического и других видов обеспечений.

Математическое обеспечение включает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реальной системы, алгоритмов функционирования исследуемой системы, алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью.

Программное обеспечение по своему содержанию включает в себя совокупность программ для реализации модели, планирования и проведения эксперимента, а также обработки и интерпретации результатов.

Информационное обеспечение представляет собой средства и технологию организации проведения машинного эксперимента, формы документов, описывающих процесс моделирования и его результаты.

Техническое обеспечение включает в себя средства вычислительной техники и внешние устройства. К техническому обеспечению предъявляются серьёзные требования по надёжности функционирования, так как сбои и отказы технических средств увеличивают время исследований и могут привести к неверным конечным результатам.

Эргономическое обеспечение имитационного моделирования:
– совокупность научных и прикладных методик и методов,
– нормативно-технических и организационно-методических документов, создающих оптимальные условия для высокопроизводительной деятельности человека во взаимодействии с моделирующим комплексом.

В настоящее время разработано большое количество систем моделирования, например, Mathcad, Matlab, VisSim, GPSS [1, 2, 3, 4, 5, 16].

Использование средств вычислительной техники для целей моделирования часто создаёт иллюзию гарантии исследования системы любой сложности. При этом игнорируется тот факт, что в основу любой модели положено трудоёмкое по затратам времени и материальных ресурсов предварительное изучение явлений, имеющих место в объекте-оригинале. И от того, насколько детально изучены реальные явления, насколько правильно проведена их формализация и алгоритмизация, зависит в конечном итоге успех моделирования конкретной системы. Компьютер при этом выступает лишь как инструмент моделирования.

Основные достоинства имитационного моделирования:

  • возможность исследовать особенности процесса функционирования системы в любых условиях;

  • за счет применения ЭВМ сокращается продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом;

  • результаты натурных испытаний реальной системы или ее частей можно использовать для проведения имитационного моделирования;

  • гибкость варьирования структуры, алгоритмов и параметров моделируемой системы при поиске оптимального варианта;

  • для сложных систем – это единственный практически реализуемый метод исследования системы.

Основные недостатки имитационного моделирования:

  • для полного анализа характеристик процесса функционирования систем и поиска оптимального варианта требуется многократно воспроизводить имитационный эксперимент, варьируя исходные данные задачи;
    большие затраты машинного времени.

  • при моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы.

Эффективность обычно определяется как разность между какими-то показателями ценности результатов, полученных при эксплуатации модели.

Эффективность имитационного моделирования может оцениваться рядом критериев: точностью и достоверностью результатов моделирования,
временем построения и работы с моделью, затратой машинных ресурсов (время и память), стоимостью разработки и эксплуатации модели. и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.

Эффективность машинного моделирования:

Наилучшей оценкой эффективности является сравнение полученных результатов с реальными исследованиями.

С помощью статистического подхода с определенной степенью точности (в зависимости от числа реализаций эксперимента) получают усредненные характеристики поведения системы.

Суммарные затраты машинного времени складываются из времени по вводу и выводу по каждому алгоритму моделирования, времени на проведение вычислительных операций, с учетом обращения к оперативной памяти и внешним устройствам, а также сложности каждого моделирующего алгоритма и планирования экспериментов.

2 Постановка задачи



Магистраль передачи данных состоит из двух каналов (основного и резервного) и общего накопителя. При нормальной работе сообщения передаются по основному каналу за 7 ± 3 с. В основном канале происходят сбои через интервалы времени 200 ± 35 с. Если сбой происходит во время передачи, то за 2 с запускается запасной канал, который передает прерванное сообщение с самого начала и с той же скоростью. Восстановление основного канала занимает 5 ± 1 мин. После восстановления резервный канал выключается и основной канал продолжает работу с очередного сообщения. Сообщения поступают через 10 ± 2 с и остаются в накопителе до окончания передачи. В случае сбоя передаваемое сообщение передается повторно по запасному каналу.

Смоделировать работу магистрали передачи данных в течение 30 мин. Определить загрузку запасного канала, частоту отказов канала и число прерванных сообщений.

3 Основная часть

3.1 Построение структурной схемы



Структурная схема модели изображена на рисунке 1.


Рисунок 1 – Структурная схема



3.2 Блок-диаграмма модели



Блок-диаграмма модели изображена на рисунке 2

QUEUE

GATE

FV

canal1

SEIZE

ADVANCE

RELEASE

TER

DEPART

SEIZE

ADVANCE

RELEASE

TER

DEPART

200,35

FUNAVAIL

canal1

RE,can0

ADVANCE

2

FAVAIL

canal2

FUNAVAIL

canal2

CO

FAVAIL

canal1

300,60


GEN

10,2

can0




1,1


ASSIGN

RELEASE



ocher



ASSIGN

1,0

canal1










canal2

7,3

canal2

ocher,P1


canal1


ocher


7,3

canal1










1800

1


Рисунок 2 – Блок-диаграмма

3.3 Текст программы GPSS



Текст программы показан на рисунке 3.
frame50
Рисунок 3 – Текст программы


3.4 Описание блоков
Список и описание, используемых в программе блоков:

1) GENERATE 10,2

Для создания транзактов, входящих в модель, служит блок GENERATE [A],[B],[C],[D],[E]. В данном блоке имеются операнда А и В. А - среднее значение интервала времени между моментами поступления в модель двух последовательных транзактов, В – среднее время задержки заявки.

2) ASSIGN 1,1

С помощью этого блока ASSIGN [A], [B], [C] можно изменить значение параметра транзакта . A – номер параметра или имя, В – присваемое значение. С – модификатор функции. В нашей модели присваивается параметру 1 значение 1 или 0, для того чтобы в зависимости от случая, удалять содержимое очереди на 1 или 0.

3) QUEUE ocher

Увеличивает длину очереди с именем А на величину, определенную операндом В. В этой модели увеличивается длина очереди ocher на 1.

4) SEIZE canal1

RELEASE canal1

Блоки занятия и освобождения одноканального устройства. canal1 - указывает имя устройства. Если транзакт входит в блок SEIZE, то устройство canal1 становится занятым и остаётся в этом состоянии до тех пор, пока этот же транзакт не пройдёт соответствующий блок RELEASE, освобождая устройство.

5) ADVANCE 7,3

Блок задержки транзакта ADVANCE А, [В].

А – среднее время обслуживания, В – способ модификации операнда А.

6) TERMINATE [A] – блок удаления транзактов.

A - указывает, на сколько единиц уменьшается содержимое счетчика завершений при входе транзакта в данный блок TERMINATE. Если поле A не определено, то оно считается равным 0, и транзакты, проходящие через такой блок, уничтожаются, но не уменьшают содержимое счетчика завершений.

7) FUNAVAIL canal1,RE,can0

Этот блок переводит ОКУ в недоступное состояние.

Операнд canal1 – это имя устройства.

Операндом RE задаются режимы обработки транзакта, занимающего ОКУ в момент перевода его недоступное состояние:

RE — режим удаления: удалить и направить занимающий ОКУ транзакт к блоку, метка которого должна быть указана операндом can0.

8) FAVAIL canal1

Операнд, который переводит устройство в доступное состояние.

Canal1 - имя устройства, переводящегося в доступное состояние.

9) GATE FV canal1,can2. Блок GATE используется для определения состояния устройств без изменения их состояния.

Блок GATE работает в режиме разрешения входа и альтернативного выхода.

FV/FNV – ОКУ, заданное операндом canal1, доступно / недоступно.

Canal1 - имя устройства;

Can2 - метка или номер следующего блока для входящего транзакта, когда условный оператор имеет значение «ложь».

3.5 Стандартный отчёт GPSS



Стандартный отчёт программы GPSS изображен на рисунке 4.

GPSS World Simulation Report - Untitled.9.1
Friday, April 20, 2012 11:02:15

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 1800.000 26 2 0


NAME VALUE

CAN0 5.000

CAN1 10.000

CAN2 12.000

CANAL1 10001.000

CANAL2 10002.000

OCHER 10000.000


LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 179 0 0

2 ASSIGN 179 0 0

3 QUEUE 179 0 0

4 GATE 179 2 0

CAN0 5 SEIZE 173 0 0

6 DEPART 173 0 0

7 ADVANCE 173 0 0

8 RELEASE 166 0 0

9 TERMINATE 166 0 0

CAN1 10 RELEASE 7 0 0

11 ASSIGN 7 1 0

CAN2 12 SEIZE 10 0 0

13 DEPART 10 0 0

14 ADVANCE 10 0 0

15 RELEASE 10 0 0

16 TERMINATE 10 0 0

17 GENERATE 8 0 0

18 FUNAVAIL 8 0 0

19 ADVANCE 8 0 0

20 FAVAIL 8 0 0

21 ADVANCE 8 0 0

22 FAVAIL 8 0 0

23 FUNAVAIL 8 0 0

24 TERMINATE 8 0 0

25 GENERATE 1 0 0

26 TERMINATE 1 0 0


FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

CANAL1 173 0.662 6.893 1 0 0 0 0 0

CANAL2 10 0.036 6.413 0 0 0 0 0 3


QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

OCHER 3 2 179 160 0.514 5.170 48.711 0




Рисунок 4 - Стандартный отчёт GPSS

3.6 Выводы о работе модели



За 30 мин в магистраль поступило 179 сообщений, причем 166 из них было передано по основному каналу, а 10 по резервному. 3 сообщения остались в системе.

Загрузка каналов составляет 66,2% и 3,6% соответственно. Среднее время передачи одного сообщения составляет 6,653 с. При окончании модельного времени основной канал находится в доступном состоянии, а резервный - в недоступном.

Максимальное число сообщений, находящихся в очереди, составляет 3 ш.

Всего в очереди побывали 179 сообщений. Среднее время нахождения одного сообщения в очереди с учетом сообщений с нулевым временем ожидания составляет 5,170 с., без учета «нулевых» входов – 48,711с. Среднее количество сообщений, находившихся в очереди – 0,514.

Частота отказов канала составляет - 1 сбой в 225 с. Число прерванных сообщений 7.

3.7 График распределения очереди



График распределения очереди показан на рисунке 5.

Рисунок 5 – График распределения заявок в очереди



По графику видно, что максимальная длина очереди за все время работы СМО не превышает 1 заявки. Средняя длина очереди составляет 0,514 заявки.

4 Эксперименты с моделью



4.1 Увеличение интенсивности входного потока




4.1.1 Постановка задачи и цели эксперимента №1


Данный эксперимент направлен на увеличение входного потока требований.

4.1.2 Текст экспериментальной программы GPSS


Текст экспериментальной программы изображен на рисунке 6.
frame52
Рисунок 6 – Текст экспериментальной программы №1

4.1.3 Стандартный отчёт экспериментальной программы GPSS


Отчёт экспериментальной программы GPSS изображен на рисунке 7..
frame53
Рисунок 7 - Отчёт экспериментальной программы №1

4.1.4 Выводы о работе модели


За 30 мин в магистраль поступило 364 сообщения, причем 240 из них было передано по основному каналу, а 9 по резервному. 114 сообщений остались в системе.

Загрузка каналов составляет 96,4% и 4,1% соответственно. Среднее время передачи одного сообщения составляет 7,6225 с. При окончании модельного времени основной канал находится в доступном состоянии, а резервный - в недоступном.

Максимальное число сообщений, находящихся в очереди, составляет 110 ш.

Всего в очереди побывали 364 сообщения. Среднее время нахождения одного сообщения в очереди с учетом сообщений с нулевым временем ожидания составляет 277,829 с., без учета «нулевых» входов – 280,137с. Среднее количество сообщений, находившихся в очереди – 56,183.

Частота отказов канала составляет - 1 сбой в 225 с. Число прерванных сообщений 8.


4.2 Смена принципа выбора устройства

4.2.1 В этом эксперименте предлагается распределять вновь прибывшие заявки в зависимости от коэффициента загруженности устройств.

4.2.2 Текст экспериментальной программы на GPSS представлен на рисунке 8.



frame54
Рисунок 8 – Текст экспериментальной программы №2

4.2.3 Стандартный отчёт экспериментальной программы GPSS


Стандартный отчет программы, работающей в предложенном режиме, представлен на рисунке 9.
frame55
Рисунок 9 – Стандартный отчет о программе

4.2.4 Выводы о работе модели


За 30 мин в магистраль поступило 359 сообщений, причем 113 из них было передано по основному каналу, а 126 по резервному. 119 сообщений остались в системе.

Загрузка каналов составляет 45,9% и 47,2% соответственно. Среднее время передачи одного сообщения составляет 6,783 с. При окончании модельного времени оба канала находятся в доступном состоянии.

Максимальное число сообщений, находящихся в очереди, составляет 127 ш.

Всего в очереди побывали 359 сообщений. Среднее время нахождения одного сообщения в очереди с учетом сообщений с нулевым временем ожидания составляет 359,898 с., без учета «нулевых» входов – 400,01. Среднее количество сообщений, находившихся в очереди – 71,78.

Частота отказов канала составляет - 1 сбой в 225 с. Число прерванных сообщений 7.

4.3 Ликвидация потерь



4.3.1 Данный эксперимент предполагает распределение транзактов при поступлении в СМО на оба канала одновременно, а не в случае сбоя в одном из них.

4.3.2 Текст экспериментальной программы на GPSS представлен на рисунке 10



frame56
Рисунок 10 – Текст экспериментальной программы

4.3.3 Стандартный отчёт экспериментальной программы GPSS


Стандартный отчет представлен на рисунке 11.
frame57
Рисунок 11 – Стандартный отчет программы

4.3.4 Выводы о работе модели


За 30 мин в магистраль поступило 358 сообщений, причем 108 из них было передано по основному каналу, а 239 по резервному. 10 сообщений остались в системе.

Загрузка каналов составляет 43,2% и 92,5% соответственно. Среднее время передачи одного сообщения составляет 6,846 с. При окончании модельного времени резервный канал находится в доступном состоянии.

Максимальное число сообщений, находящихся в очереди, составляет 20 ш.

Всего в очереди побывали 358 сообщений. Среднее время нахождения одного сообщения в очереди с учетом сообщений с нулевым временем ожидания составляет 35,026 с., без учета «нулевых» входов – 42,078. Среднее количество сообщений, находившихся в очереди – 6,966.

Частота отказов канала составляет - 1 сбой в 225 с. Число прерванных сообщений 7.

Заключение



В данной курсовой работе была построена модель магистрали передачи данных, которая состоит из двух каналов – основного и резервного, а также общего накопителя. При нормальной работе магистрали сообщения передаются по основному каналу. Когда в основном канале происходят сбои, сообщения передаются по резервному каналу до восстановления основного.

Целью экспериментов являлась оптимизация исходной модели.

В первом эксперименте был увеличен входной поток требований. Каналы при этом загружены очень неравномерно, в СМО имеются потери.

Во втором эксперименте заявки были распределены в зависимости от коэффициента занятости каждого из каналов. В этом случае заявки распределяются между каналами равномерно, но потери все равно присутствуют. Для устранения потерь в модели системы массового обслуживания был проведен третий эксперимент.

Третий эксперимент был направлен на уменьшение потерь в модели СМО и предполагал параллельную работу обоих каналов в обычном режиме, а не только при сбое в системе. Проведенный эксперимент показал, что при работе системы в предложенном режиме потери в СМО значительно сокращаются, загруженность каналов является неравномерной, но не критической и СМО вполне нормально функционирует при предложенной нагрузке.

Наиболее оптимальной и рационально является модель, предложенная в 3 эксперименте.

Список использованных источников





  1. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем: научное издание/ Е. М. Кудрявцев. - М.: ДМК Пресс, 2004. - 317 с.

  2. Советов, Б.Я. Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие/ Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2003.

  3. Боев, В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World. [Текст] / учебное пособие / В.Д. Боев - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 368 с.

  4. Воробейчиков Л.А., Сосновиков Г.К. Основы моделирование на GPSS/PC: Методические указания по моделированию систем и сетей связи на GPSS/PC для слушателей по спец. «ФПКП» часть 1/МИС. – М., 1993.

  5. Советов Б. Моделирование систем [Текст] : учебник / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Высш. шк., 2001. - 344 с.

  6. Томашевский B.H., Жданова Е.Г. Имитационное моделирование средствами системы GPSS/PC: Учеб. пособие. – K.: I3MH, НТТУ КПИ, 1998.-123c.

  7. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS. – M.: Машиностроение, 1980.-593c.

  8. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II. [Текст] / А.Прицкер – M.: Мир, 1987. – 646 c.

  9. Шеннон, Р. Ю. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. [Текст] / Р.Ю. Шеннон. - М. : Мир, 1978. - 418 с.

  10. Боев, В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World. [Текст] / учебное пособие / В.Д. Боев - СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 396 с.

  11. Советов Б.Я., Яковлев. С.А. Моделирование систем - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Высш. шк., 2004. - 358 с.

  12. Шеннон Р. Ю. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. [Текст] / Р.Ю. Шеннон. - М. : Мир, 1980. - 392 с.

  13. Воробейчиков Л.А., Сосновиков Г.К. Основы моделирование на GPSS/PC: Методические указания по моделированию систем и сетей связи на GPSS/PC для слушателей по спец. «ФПКП» часть 1/МИС. – М., 1995.

  14. Томашевский B.H., Жданова Е.Г. Имитационное моделирование средствами системы GPSS/PC: Учеб. пособие. – K.: I3MH, НТТУ КПИ, 2000.-148c.

  15. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем: научное издание/ Е. М. Кудрявцев. - М.: ДМК Пресс, 2009. - 285с.





Скачать файл (689 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации