40. Требования, предъявляемые к модели, реализуемой в реальном масштабе времени.
Основной целью моделирования является прогнозирование в широком смысле этого слова. Моделирование позволяет сделать вывод о принципиальной работоспособности объекта (системы S), оценить его потенциально возможные характеристики, установить зависимость характеристик от различных параметров и переменных, определить оптимальные значения параметров и т. п. Машинные модели Мм, используемые в качестве имитаторов и тренажеров, дают возможность предсказать поведение системы S в условиях взаимодействия с внешней средой Е.
Использование метода моделирования для получения прогноза при принятии решений в системе управления в реальном масштабе времени выдвигает на первое место задачу выполнения ограничения на ресурс времени моделирования процесса функционирования системы S. Поэтому рассмотрим более подробно особенности прогнозирования на основе машинной модели Мм в реальном масштабе времени.
Для управления объектом может использоваться в системе либо информация о состояниях (ситуациях) системы S и внешней среды Е, либо информация о выходных характеристиках (поведении) системы S во взаимодействии с внешней средой Е.
цель ситуационного моделирования — получение прогноза вектора состояний z (t), а цель бихевиорального моделирования — оценка вектора выходных характеристик у (t).
Д
ругой особенностью моделирования для принятия решений по управлению объектом в реальном масштабе времени является существенная ограниченность вычислительных ресурсов, так как такие системы управления, а следовательно, и машинные модели Мм, реализуются, как правило, на базе мини и микро ЭВМ или специализированных микропроцессорных наборов, когда имеется ограничение по быстродействию и объему памяти. Это требует тщательного подхода к минимизации затрат ресурсов по моделированию в реальном масштабе времени
Кроме того, следует учитывать, что достоверность и точность решения задачи моделирования (прогнозирования ситуаций или поведения) системы существенно зависят от количества реализаций N, которые затрачены на получение статистического прогноза (см. гл. 7). Таким образом, возникает проблема поиска компромисса между необходимостью увеличения затрат времени на моделирование, т. е. числа реализаций N [на интервале (О, Т)] для повышения точности и достоверности результатов моделирования (прогнозирования), и необходимостью уменьшения затрат машинного времени из условий управления в реальном масштабе времени.
При использовании машинной модели Мм в контуре управления системой S в реальном масштабе времени возникает также проблема оперативного обновления информации как в базе данных об объекте, так и в базе данных об эксперименте, т. е. в данном случае о конкретном прогнозе.
Рассмотрим более подробно возможности построения моделирующих алгоритмов для ситуационных и бихевиоральных моделей. При ситуационном моделировании важно не потерять информацию о смене состояний системы S, так как от этого зависит эффективность управления. Поэтому построение детерминированных моделирующих алгоритмов, когда используется «принцип ?t», приводит либо к увеличению времени моделирования при уменьшении ?t, либо к снижению достоверности прогноза состояний при увеличении ?t. Это говорит в пользу использования стохастических алгоритмов, а именно тех вариантов, которые наиболее просто реализуются, т. е. асинхронных спорадических алгоритмов.
При бихевиоральном моделировании важно получить усредненную статистическую оценку характеристик системы S на интервале (О, Т). Поэтому при построении моделирующих алгоритмов важно при заданной точности и достоверности результатов моделирования выбрать наиболее просто реализуемый алгоритм, требующий минимальных затрат времени и оперативной памяти на его прогон. В этом случае эффективными могут оказаться как стохастические, так и детерминированные моделирующие алгоритмы. Выбор принципа построения моделирующего алгоритма для принятия решений в системе управления может быть проведен только с учетом особенностей конкретной S.
С точки зрения программирования моделей Мм при моделировании в реальном масштабе времени также имеется ряд особенностей. Это в первую очередь связано с отсутствием или невозможностью использования ЯОН и ЯИМ для программной реализации моделей исходя из возможностей программного обеспечения мини- и микро-ЭВМ и жестких ограничений на время счета по моделирующему алгоритму. В этом случае основное применение находят языки низкого уровня, что усложняет процесс разработки программного обеспечения моделирования в реальном масштабе времени, но
обычно позволяет получить достаточно эффективные рабочие программы моделирования. Для ускорения процесса разработки программного обеспечения моделирования в реальном масштабе времени и повышения его качества рационально разрабатывать соответствующие пакеты прикладных программ, которые с использованием ресурсов высокопроизводительных ЭВМ генерируют рабочие программы моделирования.
Таким образом, моделирование процесса функционирования систем для целей управления в реальном масштабе времени имеет ряд специфических особенностей, но методика моделирования и принципы реализации моделирующих алгоритмов сохраняются.