Переход к блочной ориентации в системах имитационного моделирования

документированием, но и чрезвычайно труден для пользователя даже просто поиск нужных фрагментов описания."[1]. Тогда переход к объектно-ориентированному программированию будет осуществляться по методологии, которая основана на представлении "программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является реализацией определенного класса, а классы образуют иерархию на принципах наследуемости"[1].

Литература

1. Буч Г Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Киев: фирма "Диалектика", М.: АО "И.В.К." 1993.

2. Лешек А. Мацяшек Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML. Третье издание. ISBN 5-8459-0276-2, 2002 -432 с.

3. Маклаков С. В. Создание информационных систем с AllFusion Modeling Suite издательство : Диалог-МИФИ, 2005.-232 с.

УДК 618.518:681.3.062

ПЕРЕХОД К БЛОЧНОЙ ОРИЕНТАЦИИ В СИСТЕМАХ ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ

Лебедев Александр Владимирович, аспирант, Государственный Научно-Исследовательский Институт Физических проблем имени Ф.В.Лукина, Россия, Москва, lebedev84@mail.ru

Имитационное моделирование для исследования систем автоматического управления (САУ) начали широко использовать в 60-х годах XX века.

Существуют следующие способы представления САУ [1,2,3]:

1. Аналитический - в виде конечных дифференциальных уравнений.

2. Символический - в виде операторов Лапласа - Карсона.

3. Графический - в виде структурированных и/или блочных схем: функциональных прямоугольников, описываемых константами и операторами Лапласа - Карсона, параметрами и соединяющими их (прямоугольники) стрелками (координатами).

Раньше процесс имитационного моделирования осуществлялся лишь с помощью пера и листа бумаги или настольного вычислителя. С появлением первых электронновычислительных машин и языков программирования процесс имитационного моделирования описывался вначале на языках FORTRAN/ALGOL, позднее на Visual Basic, Pascal [4].

Эта практика имела ряд недостатков:

1. ресурсоемкость создания имитационной модели;

2. разрабатываемая модель часто «отставала» от исследуемого объекта [5];

3. доработка модели требовала значительного времени и использования сложных алгоритмов из области системного анализа, управления и обработки информации [2];

4. отсутствие информационно-управляющих систем (ИУС), реализующих эти алгоритмы.

Позднее начали появляться специализированные, ориентированные на решение задач управления, пакеты имитационного моделирования САУ, такие как GASP -IV, GPSS. С ростом функциональных возможностей компьютеризированных систем появились более сложные системы имитационного моделирования, которые позволяют описывать не только САУ, но, например, и различные социально- экономические процессы.

Сравнительная характеристика основных существующих систем имитационного моделирования представлена в таб. 1.

Как видно из таб. 1, большинство существующих систем имитационного моделирования направлено на решение задач бизнеса, управления финансовыми потоками, социально-экономическими и производственными процессами.

127

Таб. 1. Сравнение существующих систем имитационного моделирования

\Критерий \оценки Название системы Область применения Способ описание модели Возможность добавления собственных модулей и библиотек Возможность перехода к «блочности» Поддер- жка анализа результа- тов

Ithink Analyst [6,7] Управление финансовыми потоками, реинжиниринг предприятий, банков, инвестиционных компаний С помощью потоковых диаграмм и с помощью встроенного языка программирования - + +

АЛМИК [8,9] Учебный продукт для построения и моделирования систем ТАУ С помощью графических элементов + + +

Matlab [10] Моделирование САУ, бизнеспроцессов, транспортных и логических систем С помощью встроенного языка программирования + + -

Gasp -IV [11] Управление социальноэкономическими процессами, исследование транспортных и логистических систем С помощью встроенного языка программирования - - -

Система Диян [12,13] Моделирование САУ, бизнеспроцессов С помощью встроенного языка программирования - - -

Система кафедры САУ и К МИЭТ (ТУ) [14] Учебный продукт для построения и моделирования систем ТАУ С помощью встроенного языка программирования - +/- -

GPSS/H [15] Моделирование бизнес процессов С помощью встроенного языка программирования - - +

При этом, у существующих на сегодняшний день систем имитационного моделирования имеется ряд недостатков:

1. Необходимость описывать имитационную модель анализируемой системы, в большинстве случаев, с помощью специального языка программирования.

2. Невозможность встраивания собственных модулей и библиотек.

3. Наличие возможности описывать и моделировать только некоторые параметры САУ.

128

4. Большая часть систем - учебные.

5. В большинстве своем они не являются блочно ориентированными системами.

Из существующих систем имитационного моделирования переход к «блочности» может быть осуществлен только у систем Ithink ,Алмик, Matlab+Simulink.

Между тем, блочная ориентация позволяет легко составлять модели в виде структурных схем из набора стандартных элементов. Такой подход позволяет легко осуществить имитационное моделирование и провести исследования системы с учетом всех ее особенностей (нелинейность, динамически изменяемые параметры, внешние воздействия).

Еще одним большим недостатком существующих систем имитационного моделирования, является то, что все они позволяют работать только с объектами кибернетики 1-го порядка (кибернетики Н. Винера).

Однако, с тех пор объекты управления существенно усложнились : от таковых

«косных» они эволюционировали к так называемым объектам био- и ноо- природы и, в частности, объектам управления социумами (например, через финансовые потоки предприятия). Для управления такими объектами одних координатных воздействий недостаточно.

Особенность таких объектов - предельно возможная - «природная», сложность, проявляемая, например, в континуальной бесконечности множества их состояний.

Для управления такими - био- и ноо- объектами следует выявить как можно больше управляющих воздействий -актуаций (координат).

В связи с этим, ещё в 50-е годы Ст. Бир [16], У.Р. Эшби, У. Мак-Каллох, а позднее Г. фон Фёрстерах [17] и Г. Бейтсона [18] начали разрабатывать кибернетику второго порядка

Кибернетика второго порядка Ст. Бира и др. была изначально ориентирована на управление объектами био- и ноосферы.

В отличие от винеровской кибернетики управление осуществляется не только по координатам, но еще и по параметрам имеющего место объекта. В связи с принципиально иным, нелинейным характером таких САУ, эффективным способом их разработки и реализации является применение систем имитационного моделирования, использующих блочную организацию исходной модели САУ.

Таким образом, применение блочной ориентации имеет ряд преимуществ, позволяя реализовывать графическое (блочное) описание САУ, что в свою очередь приводит к большей наглядности представления модели, а так же не требует от исследователя специальной компьютерной подготовки (знания языков программирования).

Так же использование блочного описания САУ позволяет работать с объектами кибернетики второго порядка.

Литература

1. Калман Рудольф Э., Фалбс Питер Л., Арбиб Майкл А.Очерки по математической теории систем: Пер.с англ./ Под редакцией Я. З. Цыпкина. Изд.2-е М: Едиториал УРСС, 2004

2. Трояновский В.М. Информационно-управляющие системы и прикладная теория случайных процессов: Учебное пособие. - М.: Гелиос АРВ, 2004

3. Wiener N., Cybernetics, John Wiley & Sons, Inc. 1959

4. Конюх В. Л., Игнатьев Я. Б., Зиновьев В. В. Развитие средств имитационного моделирования. Электронный ресурс: http://www.gpss.ru/immod05/s1/konyuh/

5. Максимей И.В. Математическое моделирование больших систем. Минск: «Вышэйшая школа», 1985

6. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений (учебное и практическое пособие). - M.: Диаграмма, 1999.

7. Казаков С.А., Шебеко Ю.А. Практикум по основам имитационного моделирования бизнеспроцессов (учебное пособие). - M.: Тора-Инфо Центр, 2002

8. Донской А.Н., Лазарев С.А., Система имитационного моделирования АЛМИК: Методические указания по моделированию САУ. - Чебоксары, изд-во ЧГУ, 1991

9. Кузнецов Ю.А., Перова А.И. Применение пакетов имитационного моделирования для анализа математических моделей экономических систем. Учебно-методические материалы по

129

программе повышения квалификации «Применение программных средств в исследованиях и преподавании математики и механики».-Ниж. Новгород: изд. НГУ, 2007

10. Дьяконов В.П.. Matlab 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в математике и моделировании. М.: СОЛОН-Пресс, 2005

11. Alan B. Pritske GASP IV: A combined continuous - discrete FORTRAN-based simulation language SIMULATION, Vol. 21, No. 3, 65-70

12. Артюхов О.И., Чхартишвили Г.С., Афоненков С.А. Инструментальное средство автоматизации моделирования и проектирования динамических систем/Метод.указ. по курсам "Основы построения САПР" и "Моделирование". М.:Изд.МЭИ. 1997

13. Артюхов О.И., Чхартишвили Г.С., Афоненков С.А. Комплексная программа моделирования линейных динамических систем/Метод.указ. по курсу "Моделирование". М.:Изд.МЭИ. 1997

14. Тарасова Г.И. Анализ и синтез САУ с помощью программных средств на IBM PC (лабораторный практикум по курсу «Теория автоматического управления»). М: МИЭТ,1988

15. Robert C. Crain SIMULATION USING GPSS/H Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference ed. S. Andradottir, K. J. Healy, D. H. Withers, and B. L. Nelson

16. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. - М.: Наука, 1965

17. Heinz Von Foerster. Cybernetics of cybernetics. Communication and Control in Society (ed. K. Krippendorff), Gordon and Breach, 1974

18. Francis Heylighen, Cliff Joslyn. Cybernetics and second - order cybernetics. Encyclopedia of physical science & technology (3rd ed.) Academic Press, New York, 2001

УДК 004.4

ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ: ПРОЯСНЕНИЕ

ПРИНЦИПОВ?

Ермаков Илья Евгеньевич, преподаватель, Технологический институт Орловского государственного технического университета,

директор по науке и образованию, ООО «Метасистемы», Россия, Орёл, ermakov@metasystems.ru

1. Немного критики

Темы, связанные с объектной ориентированностью, прошли через все этапы: от любопытной новинки, затем — массовой моды, и, наконец, — до примелькавшейся банальности. Вместе с тем, это не прибавило вопросу ясности. Такое ощущение, что за игрой слов программные инженеры так и не успели глубоко разобраться в существе дела, сразу перейдя в фазу использования — по спонтанно сформировавшимся канонам, но проскочив фазу научно-технической проработки вопроса.

Итак, взглянем правде в глаза: ни объектно-ориентированные методы, ни объектноориентированные инструменты (например, СУБД) так и не достигли тех рубежей, которые были намечены. Поясним, с каких позиций мы берём смелость выносить такие суждения. Если мы понимаем создание ПО как разновидность инженерной деятельности, то основной задачей должна быть систематическая организация дела: возможность создавать

конструкции с предсказуемыми свойствами, иметь возможность применять строгие, при необходимости — формализованные, методы и инженерные процессы. Кроме того, инженерная деятельность подразумевает осознание двух основополагающих принципов: «принципа Калашникова» — «Избыточная сложность — всегда уязвимость» и «Римского принципа» — «Разделяй и управляй» (сформулированы проектом «Информатика-21» [2]). Подробный анализ вопросов современной программной инженерии проведён нами в [1].

Если мы посмотрим на подходы ООП в их массовом виде, то увидим полное равнодушие к этим целям и принципам. Вместо того, чтобы способствовать прояснению структуры систем, введению «инженерно осязаемых» конструктивных схем, происходит нагромождение виртуальных, неявных структур, которые совершенно выходят из-под интеллектуального контроля физически ограниченного человеческого мозга. Этой болезнью

130