Допомога у написанні освітніх робіт...
Допоможемо швидко та з гарантією якості!

Моделювання систем

КурсоваДопомога в написанніДізнатися вартістьмоєї роботи

На п’ятому етапі перевіряється достовірність моделі. Перевірку умовно можна розділити на два етапи: перевірка правильності створення концептуальної моделі, тобто задуму — валідація; перевірка правильності її реалізації — верифікація. Під час перевірки достовірності потрібно відповісти на запитання про відповідність моделі модельованій системі, тобто визначити, наскільки ізоморфні (схожі… Читати ще >

Моделювання систем (реферат, курсова, диплом, контрольна)

[Введите текст]

Міністерство освіти і науки України Луцький національний технічний університет Кафедра КТПН Курсова робота з дисципліни: «Моделювання систем»

Луцьк 2013

ВСТУП

Моделювання є найбільш ефективним способом дослідження складних систем різного призначення, — технічних, економічних, екологічних, соціальних, інформаційних — як на етапі їх проектування, так і в процесі експлуатації. Можливості моделювання систем далеко не вичерпані, тому постійно з’являються найновіші методи та технології моделювання.

Створення моделі - клопіткий і творчий процес, що вимагає від дослідника не тільки глибоких теоретичних знань з різних математичних та технічних дисциплін, але й творчого підходу до розв’язання задач, уміння генерувати певні евристики, що відповідають глибинній суті досліджуваного об'єкта.

Моделювання як спосіб пізнання використовувалось людиною з давніх часів. Але з появою комп’ютера моделювання систем збагатилось появою принципово нових методів моделювання таких, як імітаційне моделювання, еволюційне моделювання, методи групового урахування аргументів. Моделі і методи моделювання використовуються при створенні систем автоматизованого проектування, систем прийняття рішень, систем автоматизованого керування, систем штучного інтелекту. Потрібність у розв’язанні задач моделювання систем виникає не тільки у науковця, але й у проектувальника, виробника, ділової людини під час повсякденної праці.

Сучасні технології моделювання не тільки полегшили і прискорили процес побудови та дослідження моделі, але й значно наблизили сприйняття інформації спеціаліста з моделювання систем і спеціаліста, що працює у галузі, яка моделюється. Результати моделювання, які представлені засобами 3D анімації, допомагають знайти спільну мову і розуміння між спеціалістами з моделювання систем та спеціалістами, що працюють у галузі, яка моделюється.

РОЗДІЛ 1. ЗНАЧЕННЯ ТА НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ МОДЕЛЮВАНННЯ СИСТЕМ

1.1 Основні поняття моделювання систем

Моделювання — це заміщення одного об'єкта іншим з метою отримання інформації про найважливіші властивості об'єкта-оригіналу за допомогою об'єкта-моделі шляхом проведення експерименту з моделлю.

Об'єкт (лат. objectum — предмет) — все те, на що спрямована людська діяльність.

Технічний об'єкт — машина, механізм, технічний комплекс, технологічний процес, а також будь їхній компонент, що виділяється в процесі моделювання шляхом ділення структури цілісного об'єкта на окремі блоки, частини, елементи.

Гіпотеза — певні передбачення, припущення, засновані на невеликій кількості досвідчених даних, спостережень, здогадів. Швидка і повна перевірка висунутих гіпотез може бути проведена в ході спеціально поставленого експерименту. При формулюванні та перевірці правильності гіпотез велике значення як методу судження має аналогія.

Аналогія — судження про будь приватному схожості двох об'єктів.

Експеримент — процедура організації спостережень якихось явищ, які здійснюють в умовах, близьких до природних, або імітують їх. Розрізняють пасивний експеримент, коли дослідник спостерігає процес, який протікає і активний, коли спостерігач втручається і організовує протікання процесу. Загалом процес моделювання представлений таким чином: використовуючи апріорні (раніше відомі) дані про об'єкт, висувається гіпотеза, по якій на основі аналогії будується наочна спрощена логічна схема (модель) і з нею проводиться експеримент для вивчення властивостей об'єкта.

Модель (лат. modulus — міра) — об'єкт-заступник об'єкта-оригіналу, що забезпечує вивчення деяких властивостей оригіналу.

Аксіоми теорії моделювання.

Будь дисципліна базується на деякому наборі аксіом, які приймаються «на віру» і не вимагають доказів. Є такі аксіоми і в курсі моделювання. Познайомимося з основними із них.

Аксіома 1

Модель не існує сама по собі, а виступає в тандемі з деяким матеріальним об'єктом, який вона представляє (заміщає) в процесі його вивчення або проектування.

Аксіома 2

Для природних матеріальних об'єктів модель вторинна, тобто з’являється як наслідок вивчення та опису цього об'єкта (наприклад, модель сонячної системи). Для штучних матеріальних об'єктів (створюваних людиною або технікою) модель є первинною, так як передує появі самого об'єкта (наприклад, модель літака, модель двигуна).

Аксіома 3

Модель завжди простіше об'єкта. Вона відображає тільки деякі його властивості, а не представляє об'єкт «у всій пишності». Для одного об'єкта будується цілий ряд моделей, що відображають його поведінку або властивості з різних сторін або з різним ступенем детальності. При нескінченному підвищенні якості моделі вона наближається до самого об'єкту.

Аксіома 4

Модель повинна бути подібна тому об'єкту, який вона заміняє, тобто модель в певному сенсі є копією, аналогом об'єкта. Якщо в досліджуваних ситуаціях модель поводиться так само, як і модельований об'єкт, або ця розбіжність невелика і влаштовує дослідника, то кажуть, що модель адекватна оригіналу. Адекватність — це відтворення моделлю з необхідною повнотою і точністю всіх властивостей об'єкта, істотних для цілей даного дослідження.

Аксіома 5

Побудова моделі не самоціль. Вона будується для того, щоб можна було експериментувати не з самим об'єктом, а з більш зручним для цих цілей його представником, званим моделлю. Експериментування з моделлю, «гра» дозволяють добути інформацію про поведінку і властивості досліджуваного об'єкта, не піддаючи його дослідам. Тут виявляється «велика сила моделювання»: складний, тривалий, дорогий (а іноді і просто неможливий) фізичний експеримент з реальним об'єктом замінюється простішим, швидшим і дешевшим експериментом з його моделлю. З моделлю можна експериментувати скільки завгодно і як завгодно, поміщаючи її в будь-які умови, не побоюючись катастрофічних наслідків досвіду (прикордонні і граничні випробування). При проектуванні нових технічних об'єктів моделювання (тобто побудова і подальше випробування моделі) дозволяє виявити працездатність і якість роботи проектованого об'єкта до його фізичного втілення.

1.2 Етапи створення модельованої системи

Основою моделювання є методологія системного аналізу. Це дає змогу досліджувати систему, яка проектується або аналізується, за технологією операційного дослідження, включаючи такі взаємопов'язані етапи:

Формулювання проблеми та змістова постановка задачі;

Розробка концептуальної моделі;

Розробка програмної реалізації моделі (зазвичай застосовується компютерна модель);

Перевірка адекватності моделі;

Організація та планування проведення експериментів, яке включає оцінювання точності результатів моделювання;

Оформлення результатів дослідження.

На першому етапі замовник формулює проблему. Організовуються зустрічі керівника проекту із замовником, аналітиками з моделювання та експертами з проблеми, яка вивчається. Визначаються цілі дослідження та спеціальні питання, відповіді на які буде одержано за результатами дослідження; встановлюються критерії оцінювання роботи, які використовуватимуться для вивчення ефективності різних конфігурацій системи; розглядаються такі показники, як масштаб моделі, період дослідження і необхідні ресурси; визначаються конфігурації модельованої системи, а також потрібне програмне забезпечення. На цьому ж етапі провадиться цілеспрямоване дослідження модельованої системи, залучаються експерти з проблеми, що вирішується, які володіють достовірною інформацією. Збирається інформація про конфігурацію системи і способи експлуатації для визначення параметрів моделі і вхідних розподілів імовірностей.

На другому етапі розробляється концептуальна модель — абстрактна модель, яка дає змогу виявити причинно-наслідкові зв’язки, властиві досліджуваному об'єкту в межах, визначених цілями дослідження. По суті, це формальний опис об'єкта моделювання, який відображає концепцію (погляд дослідника на проблему). Вона включає в явному вигляді логіку, алгоритми, припущення й обмеження. Згідно з цілями моделювання визначаються вихідні показники, які потрібно збирати під час моделювання, ступінь деталізації, необхідні вхідні дані для моделювання. Проводиться структурний аналіз концептуальної моделі, пропонується опис допущень, які обговорюються із замовником, керівником проекту, аналітиками та експертами з проблеми, яка вирішується.

На третьому етапі визначаються засоби для програмування, тобто мови програмування або пакети. Наприклад, можуть використовуватись мови програмування загального призначення, такі як С чи PASCAL, або спеціалізовані засоби для моделювання (наприклад, Arena, AutoMod, Extend, GPSS, iThink). Перевага використання мов програмування полягає в тому, що, як відомо, вони мають невисоку закупівельну вартість, і на виконання моделі з їх допомогою затрачається менше часу. Натомість використання програмного забезпечення моделювання сприяє зменшенню тривалості програмування і вартості всього проекту. Також на цьому етапі для попереднього аналізу даних широко застосовують різні статистичні пакети (наприклад, Statistica). Для динамічних систем проводиться поопераційний аналіз функціонування модельованої системи з детальним описом роботи елементів системи. За результатами такого аналізу можна з’ясувати, чи можна вирішити проблему без застосування засобів моделювання.

На четвертому етапі перевіряється адекватність модельованої системи, що є однією з найскладніших проблем, з якою має справу аналітик. Якщо імітаційна модель «адекватна», то її можна використовувати для прийняття рішень щодо системи, яку вона представляє. Модель складної системи може тільки приблизно відповідати оригіналу, незалежно від того, скільки зусиль затрачено на її розроблення, тому що абсолютно адекватних моделей не існує.

На п’ятому етапі перевіряється достовірність моделі. Перевірку умовно можна розділити на два етапи: перевірка правильності створення концептуальної моделі, тобто задуму — валідація; перевірка правильності її реалізації - верифікація. Під час перевірки достовірності потрібно відповісти на запитання про відповідність моделі модельованій системі, тобто визначити, наскільки ізоморфні (схожі за структурою) система та модель. Як правило, у разі моделювання вимога ізоморфізму об'єкта та моделі надмірна, бо в цьому разі складність моделі має відповідати складності об'єкта. Проведення експериментів планують для пошуку незначущих факторів. У випадку оптимізації якого-небудь числового критерію формулюють гіпотези щодо вибору найкращих варіантів структур модельованої системи або режимів її функціонування, визначають діапазон значень параметрів (режимів функціонування) моделі, у межах якого знаходиться оптимальне рішення.

На останньому етапі аналізують дані та оцінюють результати. Наводять результати комп’ютерних експериментів у вигляді графіків, таблиць, а також визначають якісні і кількісні оцінки результатів моделювання. Обговорюють процес створення моделі та її достовірність, щоб підвищити рівень довіри до неї. За отриманими результатами формулюють висновки з проведених досліджень і визначають рекомендації щодо використання моделі й прийняття рішень. Документально оформлюють усі результати дослідження і готують програмну документацію для використання їх під час розроблення поточних і майбутніх проектів.

1.3 Надійність та ефективність модельованої системи

Ефективність інформаційної системи в значній мірі залежить від рівня її надійності, в першу чергу від рівня її безвідмовності. Досвід експлуатації показує, що рівень надійності систем не завжди відповідає сучасним вимогам, тому дуже актуальною є проблема розробки методів, які б забезпечували необхідні рівні характеристик надійності системи. Надійність системи можна підвищити, використовуючи різні методи. При цьому щоразу слід вибирати придатний метод з урахуванням вартості, вагових, габаритних та інших характеристик системи.

На практицi показник ефективностi вибирають так, щоб вiн був критичним до тих факторiв, вплив яких на систему найбiльш суттєвий у конкретнiй ситуацiї. Показники ефективностi можуть мати рiзну природу. Ними можуть бути, зокрема, i показники надiйностi.

Частковi показники ефективностi бувають суперечливими, так як покращення одного з них може викликати погiршення iнших, а це приведе до зниження ефективностi системи. Наприклад, пiдвищення точностi досягається збiльшенням апаратних затрат, що приводить до зростання вартостi, габаритiв, споживної потужностi, а iнколи до зниження надiйностi. У зв’язку з цим при проектуваннi та експлуатацiї технічних компонентів системи необхiдно проводити комплексну оцiнку системи. При дослiдженнi надiйностi модельованої системи, пов’язаної з ефективнiстю, виникають два основних завдання:

розрахунок показникiв ефективностi модельованої системи з врахуванням надiйностi;

визначення оптимального рiвня надiйностi модельованої системи за критерiєм максимуму (мiнiмуму) взятого показника ефективностi.

Вирiшення цих завдань, особливо другого — завдання оптимiзацiї, суттєво ускладнюється тим, що надiйнiсть модельованої системи — складне поняття, яке не зводиться до одного числового показника. Тому постановку завдання оптимiзацiї звичайно рiзко обмежують, вводячи в розгляд якийсь один (рiдше два чи три) числовi показники надiйностi, наприклад, напрацювання на вiдмову, i вважаючи фiксованими всi iншi. У зв’язку з цим при кiлькiснiй оцiнцi надiйностi складних систем необхiдно вибирати такi показники, якi б характеризували змiну ефективностi системи, обумовлену вiдмовами елементiв системи. Мiрою ефективностi системи є критерiй ефективностi. Він має кiлькiсний змiст i вимiрює ступiнь ефективностi системи, узагальнюючи всi її властивостi в однiй оцiнцi — значеннi критерiя ефективностi. Ефективнiсть систем, створюваних з однiєю метою, оцiнюється на основi одного критерiю, загального для цього класу систем. Рiзниця в призначеннi систем передбачає, що для оцiнки ефективностi таких систем використовуються рiзнi критерiї. Якщо при збiльшеннi ефективностi значення критерiя зростає, то критерiй називається прямим, якщо зменшується — iнверсним.

Особливостi структури сучасних автоматизованих систем з точки зору надiйностi:

велика кiлькiсть компонентiв;

багатофункцiональнiсть;

наявнiсть структурної, iнформацiйної та iнших видiв надлишковостi;

складнi форми взаємозв'язку компонентiв, що не зводяться до послiдовно-паралельного з'єднання;

суттєва роль часових спiввiдношень вiдмов окремих компонентiв впрацездатностi i вiдмовах системи;

наявнiсть розвинутого технiчного обслуговування.

Показники надійності - це кількісні характеристики властивостей, які визначають надійність системи. Якщо показники характеризують одну із властивостей надійності, то вони називаються одиничними, якщо декілька — комплексними.

Висновок: видiляють наступнi елементи управлiнської системи: функцiй управлiння, інформація, технiчнi засоби управлiння, управлiнськi кадри, технологiя управлiння, методи органiзацiй управлiння, органiзацiйна структура управлiння, управлiнськi рiшення.

Для уникнення типових помилок при моделюваннi управлiнської системи рекомендується дотримуватись таких принципiв як принцип необхiдної пропорцiйностi керованої й керуючої пiдсистем, принцип оптимального зiставлення централiзацiї й децентралiзацiї управлiння, принцип участi працiвникiв в управлiннi, принцип вiдповiдальностi за делегування, принцип точного визначення меж повноважень та iншi. При моделюванні систем необхідно враховувати всі особливості об'єкту-оригіналу, як позитивні так і негативні, для якомога кращої оцінки ефективності досліджуваного об'єкта. Також важливу роль слід відмітити в надійності модельованої системи. Адже, в інформаційній системі, з одного боку, надiйнiсть самостiйного значення не має i вiдiграє роль лише в тiй мiрi, в якiй вона вiдбивається на показниках ефективностi інформаційної системи. З іншого боку, без врахування надiйностi неможлива реальна оцiнка ефективностi інформаційної системи.

РОЗДІЛ 2. ОРГАНІЗАЦІЙНО-ЕКОНОМІЧНА МОДЕЛЬ МОДЕЛЬОВАНОЇ СИСТЕМИ

2.1 Моделювання системи та її особливості

Моделювання — метод системного аналізу. Але часто в системному аналізі при модельному підході дослідження може відбуватися одна методична помилка, а саме, — побудова коректних і адекватних моделей (підмоделей) підсистем системи та їх логічно коректна ув’язка не дає гарантій коректності побудованої таким способом моделі всієї системи. Модель, побудована без урахування зв’язків системи з середовищем і її поведінки по відношенню до цього середовища, може часто лише служити ще одним підтвердженням теореми Геделя, а точніше, її слідства, який стверджує, що в складній ізольованій системі можуть існувати істини і висновки, коректні в цій системі і некоректні поза нею.

Наука моделювання полягає в розділенні процесу моделювання (системи, моделі) на етапи (підсистеми, підмоделі), детальному вивченні кожного етапу, взаємин, зв’язків, відносин між ними і потім ефективного їх опису з максимально можливим ступенем формалізації і адекватності. У разі порушення цих правил отримуємо не модель системи, а модель «власних і неповних знань».

Моделювання (у значенні «метод», «модельний експеримент») розглядається як особлива форма експерименту, експерименту не над самим оригіналом (це називається простим або звичайним експериментом), а над копією (заступником) оригіналу. Тут важливий ізоморфізм систем (оригінальної та модельної) — ізоморфізм, як самої копії, так і знань, за допомогою яких вона була запропонована.

Моделі і моделювання застосовуються за основними напрямками:

навчання (як моделям, моделюванню, так і самих моделей);

пізнання і розробка теорії досліджуваних систем (за допомогою будь-яких моделей, моделювання, результатів моделювання);

прогнозування (вихідних даних, ситуацій, станів системи);

управління (системою в цілому, окремими підсистемами системи), вироблення управлінських рішень і стратегій;

автоматизація (системи або окремих підсистем системи).

Існують системи, опис яких не піддається опису аналітичними функціями, але процес функціонування їх може бути описаний алгоритмом імітації. Під імітацією розуміють відтворення за допомогою комп’ютерної програми процесу функціонування складної системи в часі. У результаті багатократних прогонів імітаційної моделі дослідник отримує інформацію про властивості реальної системи. Такий метод моделювання називають імітаційним моделюванням.

Запропоновано методику моделювання процесів в мультисервісних телекомунікаційних системах.

У цій роботі використовується пакет OPNET IT Guru Edition. Вибір обумовлено, передусім, тим, що цей пакет знаходиться у вільному поширенні, оскільки був розроблений спеціально для академічного використання. Крім того, він є промисловим потужним інструментом моделювання мереж і їх аналізу.

OPNET IT GURU дозволяє:

створити віртуальну мережу, що складається з відповідних апаратних засобів, протоколів, а також прикладне програмне забезпечення;

є чисто програмним інтерфейсом, який може працювати на індивідуальному робочому місці;

дозволяє вивчити і зібрати корисну статистику про віртуальну мережу, побудовану з його допомогою;

створювати віртуальній мережі в області програмного забезпечення, а також надає інструменти для динамічно збору відомостей про мережу.

Вдалий вибір принципу побудови і напряму розвитку мережі може істотно вплинути на довгострокову перспективу діяльності будь-якого сучасного підприємства. Саме цим пояснюється підвищений інтерес до технологій побудови універсальних мультисервісних систем, які здатні забезпечити надання або отримання усього комплексу інформаційних послуг.

Якщо розглядати сучасні тенденції побудова мереж магістрального рівня, то лідируючі позиції займає технологія MPLS, обігнавши ATM і SDH.

Головне достоїнство MPLS — це багатоваріантність використання, а з точки зору сьогоднішньої ситуації з наданням послуг, операторам дуже цікаві подібні можливості. Розглянемо основи функціонування технології. Основна відмінність цієї технології вже давно стала загальновідома — IP-маршрутизатори аналізують заголовок кожного пакету, щоб вибрати напрям його пересилки до наступного маршрутизатора, в технології MPLS заголовок аналізується тільки один раз на вході в мережу MPLS, після чого встановлюється відповідність між пакетом і потоком. Приклад побудови мережі MPLS зображено на рис. 1.

Рис. 1 — Приклад побудови мережі MPLS

Принцип комутації MPLS ґрунтується на обміні міток. Будь-який пакет, що передається, асоціюється з тим або іншим класом мережевого рівня FEC (Forwarding Equivalence Class), кожен з яких ідентифікується певною міткою. Значення мітки унікальне лише для ділянки шляху між сусідніми вузлами мережі MPLS, які називаються також маршрутизаторами, що комутують по мітках LSR (Label Switching Router). На рис. 2 показано принцип комутації, де пограничний маршрутизатор LSR1 — вхідний, а LSR4 — вихідний маршрутизатор. Послідовність маршрутизаторів (LSR1,., LSR4), через які проходять пакети, що належать одному FEC, утворює віртуальний тракт LSP, комутований по мітках, LSP (Label Switching Path). Вхідний LER аналізує заголовок пакету, що прийшов ззовні, встановлює, якому FEC він належить, забезпечує цей пакет міткою, яка присвоєна цьому FEC, і пересилає пакет до відповідному LSR. Далі, пройшовши в загальному випадку через декілька LSR, пакет потрапляє до вихідного LER, який видаляє з пакету мітку, аналізує заголовок пакету і направляє його до адресата, що знаходиться зовні MPLS-мережі. Послідовність (LERвх, LSR1,., LSRn, LERвих) маршрутизаторів, через які проходять пакети, що належать одному FEC, утворює віртуальний комутований по мітках тракт LSP (Label Switched Path). Оскільки один і той же LER для одних потоків є вхідним, а для інших — вихідним, в мережі, N LER, що містить, в простому випадку може існувати N (N-1) FEC і, відповідно, N (N-1) LSP.

Рис. 2 — Принцип комутації

Гарантована якість обслуговування У MPLS-мережах на базі міток зручно реалізується передача з гарантією якості сервісу мережі (QoS). Усередині MPLS-домену передача різних потоків даних абсолютно безпечна завдяки їх чіткому логічному розподілу. Для збільшення надійності в технології MPLS реалізовані функції Fast Reroute і LSP Protection, які дозволяють заздалегідь створити дублюючі маршрути комутації і у разі виходу з ладу основного шляху перейти на резервний маршрут без втрати даних, що передаються. Впровадження і обслуговування мереж MPLS більш уніфіковане і спрощене в порівнянні із звичайними IP-мережами завдяки використанню протоколів LDP і RSVP. Перший з них призначений для автоматичного прокладення нових шляхів в MPLS-домені. Протокол RSVP дозволяє управляти розподілом пропускної спроможності між віртуальними каналами в мережі, забезпечуючи гарантований необхідний рівень якості обслуговування.

Імітаційне моделювання — це метод дослідження, при якому система, що вивчається, замінюється моделлю з достатньою точністю, що описує реальну систему, і з нею проводяться експерименти з метою отримання інформації про цю систему.

До імітаційного моделювання вдаються, коли:

дорого або неможливо експериментувати на реальному об'єкті;

неможливо побудувати аналітичну модель, оскільки в системі є час, причинні зв’язки, наслідки, нелінійності, стохастичні (випадкові) змінні;

необхідно зімітувати поведінку системи в часі.

Імітаційне моделювання дозволяє імітувати поведінку системи в часі. Причому плюсом є те, що часом в моделі можна управляти: уповільнювати у випадку зі швидкоплинними процесами і прискорювати для моделювання систем з повільною мінливістю. Можна імітувати поведінку тих об'єктів, реальні експерименти з якими дорогі, неможливі або небезпечні.

Переваги над іншими видами моделювання:

Вартість. Побудова мережі вимагає значних витрат, моделювання ж включає тільки вартість відповідного програмного пакету Час. У реальності оцінка ефективності, наприклад, нової мережі займе роки, а якщо врахувати швидкість розвитку телекомунікаційних систем, то спочатку потрібно передбачити можливість зміни і оптимізації. Імітаційна модель дозволяє визначити оптимальність змін за лічені хвилини, необхідні для проведення експерименту.

Повторюваність. Сучасне життя вимагає від підприємств і операторів зв’язку швидкої реакції на розвиток технологій. За допомогою імітаційної моделі можна провести необмежену кількість експериментів з різними параметрами, щоб визначити найкращий варіант.

Точність. Традиційні розрахункові математичні методи вимагають застосування високої міри абстракції і не враховують важливі деталі. Імітаційне моделювання дозволяє описати структуру системи і її процеси в природному виді, не удаючись до використання формул і строгих математичних залежностей.

Наочність. Імітаційна модель має можливості візуалізації процесу роботи системи в часі, схематичного завдання її структури і видачі результатів в графічному виді. Це дозволяє наочно представити отримане рішення і донести закладені в нього ідеї до клієнта і колег.

Універсальність. Імітаційне моделювання дозволяє вирішувати завдання з будь-яких областей. В кожному випадку модель імітує, відтворює, реальне життя і дозволяє проводити широкий набір експериментів без впливу на реальні об'єкти.

При проектуванні імітаційне моделювання може бути застосоване як з метою вибору проектного рішення, так і з метою перевірки вибраного проектного рішення. При виборі проектного рішення складають план імітаційних експериментів, в якому входом моделі є різні проектні рішення, а виходом — показники роботи об'єкту моделювання, відповідні технічному завданню.

2.2 Економічна ефективність модельованої системи

Економічна ефективність — покращення економічних результатів функціонування об'єкта в результаті впровадження інформаційної системи. Основною особливістю таких систем є вартісний характер засобів досягнення цілей, а в деяких випадках і самих цілей (зокрема, одержання прибутку). Доцільність варіантів побудови системи залежить від балансування приросту ефективності, одержаної за рахунок створення чи вдосконалення системи, і витрат.

Економічна ефективність інформаційної системи визначається у вигляді трьох основних показників:

розрахункового коефіцієнта ефективності капітальних затрат на розробку і впровадження системи;

терміну окупності капітальних затрат на розробку та впровадження системи;

річного економічного ефекту;

Розрізняють фактичну і розрахункову ефективність. Розрахункову ефективність визначають на стадії проектування автоматизації інформаційних робіт, тобто розробки технічного проекту. Фактичну ефективність визначають за результатами впровадження технічного проекту. Чим більше ланок управлінських робіт автоматизовано, тим ефективніше використовується технічне і програмне забезпечення. Економічний ефект від впровадження обчислювальної і організаційної техніки поділяють на прямий і непрямий.

Пряма економічна ефективність — економія матеріально-трудових ресурсів та грошових засобів, отримана в результаті скорочення чисельності управлінського персоналу, витрат основних і допоміжних матеріалів внаслідок автоматизації конкретних видів планово-облікових і аналітичних робіт. Зрозуміло, що впровадження автоматизованих інформаційних технологій на першому етапі не приведе до зменшення кількості працівників планово-облікових служб. У цьому випадку враховують непряму ефективність, яка проявляється у кінцевих результатах господарської діяльності. Її локальними критеріями можуть бути: скорочення термінів складання підсумків, підвищення якості планово-облікових і аналітичних робіт, скорочення документообігу, підвищення продуктивності праці тощо.

Технологія оцінки ефективності інформаційної системи може бути наступною:

виробничий підрозділ готує технічне обґрунтування на новий проект ІС;

співробітники відділу інформаційних систем аналізують цю пропозицію;

проводиться оцінка прямого і непрямого ефекту;

очікуваний ефект поділяється на обчислюваний (який веде до матеріальної економії) та необчислюваний (непрямий);

за оцінками обчислюваних витрат і доходів проводиться розрахунок показників, вибраних в якості основних; необчислювані ефекти включаються в обґрунтування у вигляді окремих розділів для розгляду вищим керівництвом;

керівник виробничого підрозділу затверджує кінцеве обґрунтування;

проект передається на затвердження керівництву, яке приймає рішення про надання інвестицій;

встановлюється дата представлення звіту про реалізацію проекту, в якому порівнюються очікувані показники з фактичними.

2.3 Життєвий цикл та створення інформаційного забезпечення модельованої системи

Життєвий цикл інформаційної системи є базовими елементом концепції проектного аналізу. Життєвий цикл інформаційної системи — це час від першої затрати до останньої вигоди проекту. Він відображає розвиток проекту, роботи, які проводяться на різних стадіях підготовки, реалізації та експлуатації проекту. До поняття життєвого циклу інформаційної системи входить визначення різних стадій розробки й реалізації проекту. Життєвий цикл інформаційної системи являє собою певну схему або алгоритм, за допомогою якого відбувається встановлення певної послідовності дій при розробці та впровадженні проекту.

Головне в процесі виділення фаз, стадій та етапів проекту полягає у позначенні деяких контрольних точок, під час проходження яких використовуеться додаткова (зовнішня) інформація і визначаються або оцінюються можливі напрями проекту. В будь-якому разі, прийнятий поділ відображає взаємодію проекту з середовищем (діючий механізм регулювання економіки країни, політики держави, існуюче становище в економіці тощо).

Реалізація проекту вимагає виконання певної кількості різноманітних заходів і робіт, які для зручності розгляду можна поділити на дві групи: основна діяльність і діяльність із забезпечення проекту. Такий поділ є поділом процесу реалізації проекту на фази і стадії, оскільки ці діяльності часто зберігаються в часі. До основної діяльності звичайно відносять аналіз проблеми, формування цілей проекту, базове та детальне проектування, виконання будівельно-монтажних і пусконалагоджувальних робіт, здавання проекту, експлуатацію проекту, ремонт, обслуговування та демонтаж обладнання тощо. Діяльність по забезпеченню проекту, в свою чергу, може бути поділена на організаційну, правову, кадрову, фінансову, матеріально-технічну, комерційну та інформаційну.

Чіткого й однозначного розподілу цих робіт у логічній послідовності та у часі за можливою кількістю проектів не існує (відповідно і фаз та етапів виконання проекту), оскільки визначальними є цілі й умови проекту.

Програмою промислового розвитку ООН (UNIDO) запропоновано своє бачення проекту як циклу, що складається з трьох окремих фаз — передінвестиційної, інвестиційної та експлуатаційної.

Передінвестиційна фаза має такі стадії: визначення інвестиційних можливостей, аналіз альтернативних варіантів і попередній вибір проекту — попереднє техніко-економічне обґрунтування, висновок по проекту і рішення про інвестування.

Інвестиційна фаза має такі стадії: встановлення правової, фінансової та організаційної основ для здійснення проекту, придбання і передача технологій, детальне проектне опрацювання і укладання контрактів, придбання землі, будівельні роботи і встановлення обладнання, передвиробничий маркетинг, набір і навчання персоналу, здача в експлуатацію та запуск.

Фаза експлуатації розглядається як у довгостроковому, так і в короткостроковому планах. У короткостроковому плані вивчається можливе виникнення проблем, пов’язаних із застосуванням обраної технології, функціонуванням обладнання або з кваліфікацією персоналу. У довгостроковому плані до розгляду береться обрана стратегія та сукупні витрати на виробництво і маркетинг, а також надходження від продажу.

Універсальним підходом до визначення робіт, які відносяться до різних фаз і стадій ЦП, є підхід Всесвітнього банку.

На рис. 3 показано шість стадій, які відіграють важливу роль у більшості проектів. Це — ідентифікація, розробка, експертиза, переговори, реалізація та завершальна оцінка. Ці стадії об'єднані в дві фази: фаза проектування — перші три стадії; фаза впровадження — останні три стадії. Розглянемо їх докладніше.

Рис. 3

Перша стадія циклу — ідентифікація — стосується вибору або генерування таких ґрунтовних ідей, які можуть забезпечити виконання важливих завдань розвитку. На цій стадії слід скласти перелік усіх можливих ідей, придатних для досягнення цілей економічного розвитку. На подальших стадіях циклу проекту ці та інші ідеї буде уточнено і піддано дедалі ретельнішому аналізові в міру просування по стадіях проекту з метою остаточного визначення тієї комбінації заходів, що найкращим чином забезпечить досягнення цілей проекту. Ідеї, відображені на першій стадії, повинні відповідати деяким широким критеріям здорового глузду, а саме умовам, що прибуток від реалізації проекту перевищить витрати на його здійснення.

Таким чином, перша стадія циклу проекту виходить з чіткого формулювання цілей і тим самим утворює місток поміж аналізом здійснимості проекту. Завдання аналізу економічної політики полягає у встановленні пріоритетних цілей економічного розвитку та дослідженні тих змін у політиці й керівництві, які потрібні для виконання цих завдань. Аналіз можливості здійснення проекту передбачає оцінку цих завдань шляхом порівняння альтернативних засобів їх виконання та вибір найвигідніших варіантів.

Після того, як проект пройшов першу стадію циклу (ідентифікацію), необхідно прийняти рішення, чи варто продовжувати розгляд ідеї. Розпочинається стадія розробки. Для цього потрібне послідовне уточнення проекту за всіма його параметрами, а саме за його технічними характеристиками, врахування його впливу на довколишнє середовище, ефективності та фінансової здійснимості, прийнятності з соціальних і культурних міркувань, а також масштабності організаційних заходів.

Розробка проекту включає звуження кола запропонованих на першій стадії циклу ідей шляхом детальнішого їх вивчення. Можливе проведення кількох типів досліджень, у тому числі попереднє інженерне проектування, аналіз економічної та фінансової здійснимості, розгляд систем адміністративного управління, які необхідні для успішного здійснення проекту та подальшої його експлуатації, оцінка альтернативних варіантів під поглядом захисту навколишнього середовища, оцінка впливу проекту на місцеве населення та його найвразливіші групи тощо. Чим більше ми знаємо про різні підходи до управління проектом, тим більше можливості маємо забракувати невдалі варіанти й приступити до детального вивчення обраного проекту.

Експертиза забезпечує остаточну оцінку всіх аспектів проекту перед запитом чи рішенням про його фінансування. На заключному етапі розробки проекту готується детальне обґрунтування його доцільності та здійснимості із зазначенням тих компонентів проекту, які дадуть максимальний прибуток. На стадії експертизи увага, як правило, зосереджується на оптимальному варіанті. Проводиться докладне вивчення фінансово-економічної ефективності, факторів невизначеності й ризиків, а також окремих змін у керівництві або політиці, які можуть вплинути на успіх здійснення проекту.

На стадії переговорів інвестор і замовник, який хоче одержати фінансування під проект, докладають зусиль для того, щоб дійти згоди щодо заходів, необхідних для забезпечення успіху проекту. Досягнуті домовленості потім оформлюються як документально застережені юридичні зобов’язання. Після проведення переговорів складається протокол намірів, меморандум або інші документи, що відображають досягнуті домовленості.

Під реалізацією проекту розуміють виконання необхідних робіт для досягнення його цілей. На стадії реалізації провадиться контроль і нагляд за всіма видами робіт чи діяльності в міру розвитку проекту. Порядок проведення контролю та інспекції має бути погоджено на стадії переговорів.

На стадії завершальної оцінки визначається ступінь досягнення цілей проекту, із набутого досвіду робляться висновки для його використання в подальших проектах. У перебігу цієї стадії треба порівняти фактичні результати проекту із запланованими.

Висновок: отже, а допомогою імітаційного моделювання ми можемо змоделювати поведінку системи в часі. Причому плюсом є те, що часом в моделі можна управляти або уповільнювати у випадку зі швидкоплинними процесами. Також моделювання систем можна прискорювати з повільною мінливістю. Можна імітувати поведінку тих об'єктів, реальні експерименти з якими дорогі, неможливі або небезпечні.

У ході роботи було описані основні проблеми проектування мультисервісних мереж зв’язку, вибрані засоби імітаційного моделювання, зроблено огляд програмних продуктів і методів моделювання, на підставі аналізу як пакет, в якому виконуються подальші дослідження, обрано OPNET IT Guru Edition. Також було розглянуто приклад реалізації мультисервісної мережі на базі технології MPLS в даному пакеті.

РОЗДІЛ 3. ТЕХНОЛОГІЯ ПІДГОТОВКИ ЗАГАЛЬНИХ РІШЕНЬ ЩОДО МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ

3.1 CASE-технології в моделюванні систем

За останнє десятиліття сформувався новий напрямок у програмотехніці - CASE — у дослівному перекладі - розробка програмного забезпечення інформаційних систем за підтримки (за допомогою) комп’ютера. Під терміном CASE-засоби розуміються програмні засоби, що підтримують процеси створення і супроводу інформаційних систем, включаючи аналіз і формулювання вимог, проектування прикладного програмного забезпечення (додатків) і баз даних, генерацію коду, тестування, документування, забезпечення якості, конфігураційне управління і управління проектом, а також інші процеси. CASE-засоби разом із системним програмним забезпеченням і технічними засобами утворюють повне середовище розробки інформаційної системи. При використанні CASE-технологій змінюються всі етапи життєвого циклу програмного забезпечення інформаційної системи, при цьому найбільші зміни стосуються етапів аналізу і проектування. Більшість існуючих CASE-засобів засновано на методологіях структурного (в основному) або об'єктно-орієнтованого аналізу і проектування, що використовують специфікації у вигляді діаграм або текстів для опису зовнішніх вимог, зв’язків між моделями системи, динаміки поведінки системи та архітектури програмних засобів. Такі методології забезпечують строгий і наочний опис модельованої системи, який починається з її загального огляду і потім деталізується, набуваючи ієрархічну структуру з дедалі більшим числом рівнів. CASE-технології успішно застосовуються для побудови практично всіх типів інформаційних систем, однак стійке положення вони займають у наступних областях:

забезпечення розробки ділових і комерційних інформаційних систем, широке застосування CASE-технологій обумовлені масовістю цієї прикладної області, яка застосовується не тільки для розробки інформаційної системи, але і для створення моделей систем, що допомагають вирішувати завдання стратегічного планування, управління фінансами, визначення політики фірм, навчання персоналу та ін. (Цей напрямок одержав своє власне назву — бізнез-аналіз);

розробка системних і керуючих інформаційних систем. Активне застосування CASE-технологій пов’язано з великою складністю даної проблематики та з прагненням підвищити ефективність робіт.

CASE — не революція в програмотехніці, а результат природного еволюційного розвитку усієї галузі засобів, які називалися раніше інструментальними або технологічними. З самого початку CASE-технології розвивалися з метою подолання обмежень при використанні структурних методологій проектування 60−70-х рр. XX ст. Таким чином, CASE-технології не можуть вважатися самостійними методологіями, вони тільки розвивають структурні методології і роблять ефективнішим їх застосування за рахунок автоматизації. Крім автоматизації структурних методологій і, як наслідок, можливості застосування сучасних методів системної і програмної інженерії, CASE-засоби володіють такими основними перевагами:

покращують якість створюваних ІС за рахунок засобів автоматичного контролю (перш за все контролю проекту);

дозволяють за короткий час створювати прототип майбутньої системи, що дозволяє на ранніх етапах оцінити очікуваний результат ;

прискорюють процес проектування і розробки;

звільняють розробника від рутинної роботи, дозволяючи йому цілком зосередитися на творчій частині розробки ;

підтримують розвиток і супроводження розробки;

підтримують технології повторного використання компонента розробки.

Появі CASE-технології та CASE-засобів передували дослідження в області методології програмування. Програмування набуло рис системного підходу з розробкою і впровадженням мов високого рівня, методів структурного і модульного програмування, мов проектування і засобів їх підтримки, формальних і неформальних мов описів системних вимог і специфікацій і т. д. У 70−80-х р. стала на практиці застосовуватися структурна методологія, що надає можливість для розробників строгі формалізовані методи опису інформаційних систем та прийнятих технічних рішень. Вона заснована на наочній графічній техніці: для опису різного роду моделей інформаційних систем використовуються схеми та діаграми. Наочність і строгість коштів структурного аналізу дозволяла розробникам і майбутнім користувачам системи з самого початку неформально брати участь в її створенні, обговорювати і закріплювати розуміння основних технічних рішень. Однак широке застосування цієї методології і проходження її рекомендаціям при розробці контактних ІС зустрічалося досить рідко, оскільки при неавтоматизованій (ручний) розробці це практично неможливо. Це і сприяло появі програмно-технічних засобів особливого класу — CASE-засобів, що реалізують CASE-технологію створення і супроводу інформаційної системи.

Необхідно розуміти, що успішне застосування CASE-засобів неможливо без розуміння базової технології, на якій ці кошти засновані. Самі по собі програмні CASE-засоби є засобами автоматизації процесів проектування і супроводу інформаційних систем. Без розуміння методології проектування інформаційної системи неможливе застосування CASEзасобів.

Характеристика сучасних CASE-засобів Сучасні CASE-засоби охоплюють велику область підтримки численних технологій проектування інформаційних систем: від простих засобів аналізу та документування до повномасштабних засобів автоматизації, що покривають весь життєвий цикл інформаційної системи. У розряд CASE-засобів потрапляють як відносно дешеві системи для персональних комп’ютерів з дуже обмеженими можливостями, так і дорогі системи для неоднорідних обчислювальних платформ і операційних середовищ. Так, сучасний ринок програмних засобів налічує близько 300 різних CASE-засобів, найбільш потужні з яких, так чи інакше, використовуються практично всіма провідними західними фірмами.

Зазвичай до CASE-засобів відносять будь-яке програмне забезпечення, що автоматизує ту чи іншу сукупність процесів життєвого циклу інформаційної системи та що володіє такими основними характерними особливостями:

потужними графічними засобами для опису і документування ІС, що забезпечують зручний інтерфейс з розробником і розвиваючими його творчі можливості;

інтеграцією окремих компонентів CASE-засобів, що забезпечує керованість процесом розробки ;

використанням спеціальним чином організованого сховища проектних метаданих (репозиторію). Інтегрований CASE-засіб (або комплекс засобів, що підтримують повний ЖЦ ІС) містить наступні компоненти:

репозиторій, що є основою CASE-засобів. Він повинен забезпечувати зберігання версій проекту і його окремих компонентів, синхронізацію надходження інформації від різних розробників при груповий розробці, контроль метаданих на повноту;

графічні засоби аналізу і проектування, що забезпечують створення і редагування ієрархічно пов’язаних діаграм (DFD, ERD та ін), що утворюють моделі ІС ;

засоби розробки додатків, включаючи мови 4GL і генератори кодів ;

кошти конфігураційного управління;

засоби документування ;

засоби тестування ;

засоби управління проектом ;

засоби реінжинірингу.

3.2 Програмне забезпечення та кодування інформації в модельованій системі

система моделювання контролінг кодування При забезпеченні захисту інформаційних систем виникає необхідність розробки плану захисту інформації, який передбачає, зокрема, проведення класифікації інформації, що обробляється в інформаційній системі, опис компонентів інформаційної системи та технології обробки інформації, побудови моделі загроз інформації в інформаційній системі.

Для створення опису компонент інформаційної системи доводиться вирішувати наступні задачі:

1. Побудова моделі інформаційних процесів інформаційної системи.

2. Відображення користувачів і їхніх функцій, підметів автоматизації в прив’язці до структури інформаційної системи.

3. Відображення структури інформаційних та фізичних об'єктів інформаційної системи та їх взаємозв'язків.

4. Дослідження сценаріїв взаємодії суб'єктів і об'єктів у системі.

5. Побудова моделі станів системи.

6. Побудова правил доступу до ресурсів інформаційної системи.

Для вирішення вказаних задач можуть бути використані засоби UML (Unified Modeling Language) — уніфікованої мови моделювання, яка була розроблена для специфікації, конструювання, відображення та документування складних програмних систем. На сьогоднішній день UML знаходить широке застосування в якості неофіційного стандарту при розробках у таких областях, як керування вимогами до інформаційних систем; моделювання бізнес-процесів; аналіз, проектування, кодування і тестування програмного забезпечення. UML може бути використаний не лише для уніфікації представлення даних щодо інформаційної системи, але і для їхньої інтеграції, спрямованої на підвищення адекватності багато-модельного дослідження складних систем. Перспективи розвитку UML пов’язані з розвитком нової компонентної розробки додатків (Component-Based Development). У зв’язку з цим провадиться щодо реалізації ефективної підтримки UML об'єктних технологій CORBA і СОМ+.

У Відділі цифрових моделюючих систем Інституту проблем реєстрації інформації ведуться дослідження можливостей використання сучасних програмних технологій при плануванні та створенні захищених інформаційних систем. Результати досліджень дозволяють говорити про перспективність використання UML при проведенні аналізу інформаційної системи та синтезу системи захисту інформації. Існують розширення UML, які забезпечують підключення до моделі формальних методів, реалізованих на мережах Петрі чи автоматних моделях. UML може бути успішно використаний при моделюванні ризиків.

Опис інформаційних процесів використовуються для опису технології обробки даних в інформаційних системах. На основі описаної технології визначаються загрози інформації в інформаційних системах.

У рамках розробленої методики при специфікації інформаційної системи використовуються наступні графічні діаграми UML:

Діаграма варіантів використання — дозволяє здійснити аналіз функцій системи. Кожен окремий варіант використання описує поведінку системи відносно зовнішніх об'єктів.

Діаграма класів — дозволяє описати структуру інформаційних об'єктів інформаційної системи. На даній діаграмі зображуються взаємозв'язки структурного характеру, які не залежать від часу та реакції системи на зовнішні події.

Діаграма станів — дозволяє відобразити зміни станів окремого об'єкта чи суб'єкта інформаційної системи представляючи його у вигляді спеціального орієнтованого графа.

Діаграма діяльності - використовуються для опису інформаційних процесів;

Діаграма послідовності - служить для моделювання характеристик взаємодії передачі і прийому повідомлень між об'єктами інформаційної системи.

Діаграма кооперації - призначена для специфікації структурних аспектів взаємодії.

Діаграма компонентів — дозволяє відобразити залежності між суб'єктами програмного середовища інформаційної системи.

Діаграма розгортання — містить інформацію щодо структури програмно-апаратних засобів інформаційної системи.

Для моделювання правил доступу у інформаційній системі пропонується використовувати діаграми діяльностей (activity diagram) і діаграми класів (class diagram). Діаграми діяльностей можуть забезпечити моделювання алгоритмів роботи компонентів інформаційної системи, діаграми класів — моделювання структури системи.

На сьогодні для UML-моделювання існує широкий вибір програмних засобів. Найбільше розповсюдженими пакетами програм є Rational Rose, Visual UML, BPwin, Silverrun, Process Analyst, Together, System Architect, Objecteering та інші. Для побудови UML-діаграм можна використовувати MS Visio. Оскільки UML призначений для об'єктно-орієнтованого проектування систем, окремі програмні продукти забезпечують розробку структури програми включаючи засоби захисту інформації. Зокрема Rational Rose забезпечує комплексність підходу і інтеграцію з MS Visual Studio на рівні прямої й оберненої генерації кодів, інжиніринг і реінжиніринг модулів і бібліотек форматів EXE, DLL, TLB, OCX, підтримку CORBA, IDL, ADO, COM, Java.

3.3 Контролінг в моделюванні систем

Поняття контролінгу як наукової категорії виникло в західній економічній науці і згодом в кінці 90-х рр. було сприйнято в Україні у зв’язку з пошуком механізмів, здатних забезпечити ефективне функціонування господарюючих суб'єктів в ринкових умовах. У більшості наукових публікацій, присвячених контролінгу або зачіпають його в якійсь мірі, теорія контролінгу розглядається у двох основних аспектах:

аналіз основних представлених в наукових публікаціях концепцій контролінгу;

класифікація його видів.

Традиційно всі концепції контролінгу прийнято ділити на три групи.

Контролінг розуміється як функція, інтегрована в систему бухгалтерського обліку. При цьому основну увагу в ході економічного аналізу зосереджується на показниках результатів діяльності підприємства, виражених у грошовому вимірі. У даній концепції домінує орієнтація на загальні фінансові результати, без врахування внеску кожного підрозділу фірм у сукупні підсумки та без урахування диференціації результатів функціонування окремих підрозділів та служб підприємства. Головна особливість даної концепції контролінгу полягає в тому, що він орієнтований лише на минулу динаміку і на поточні завдання менеджменту. Дана концепція орієнтована на систему бухгалтерського обліку, в останні роки вже не має своїх прихильників, і може розглядатися лише в історичному контексті.

Показати весь текст
Заповнити форму поточною роботою