Общая характеристика системы Arena, построение моделей в системе Arena .

Arena, разработанное компанией Systems Modeling Corporation программное обеспечение для имитационного моделирования, позволяет создавать подвижные компьютерные модели, используя которые можно адекватно представить очень многие реальные системы. Основа технологий Arena - язык моделирования SIMAN и система Cinema Animation. SIMAN, впервые реализованный в 1982г. - чрезвычайно гибкий и выразительный язык моделирования. Для отображения результатов моделирования используется анимационная система Cinema animation. Процесс моделирования организован следующим образом. Сначала пользователь шаг за шагом строит в визуальном редакторе системы Arena модель. Затем система генерирует по ней соответствующий код на SIMAN, после чего автоматически запускается Cinema animation.

В Arena модули – это элементы потоковой диаграммы и объекты данных, определяющие процесс моделирования. В модулях содержится вся информация относительно предметной области, ее компонент и параметров. В панели Basic Process существуют 8 основных модулей:

• Create: инициация потока. Здесь объекты попадают в моделируюмую систему.

• Dispose: завершение потока. Объекты удаляются из системы.

• Process: обработка объекта, выполняемая как правило несколькими ресурсами, требующая некторого времени.

• Decide: разветвление потока по принципу True/False.

• Batch: Накопление определенного количества объектов для передачи на последующую обработку.

• Separate: Разделение потока объектов на 2 потока для дальнейшей параллельной обработки или деление предварительно накопленной в Batch партии.

• Assign: Изменение значения какого-либо параметра во время прогона.

• Record: Предназначен для сбора статистики. Например, количество обработанных объектов или времени цикла.

Содержание обработки результатов экспериментов.

Основное содержание обработки результатов экспериментов:

1. Вычисление оценок параметров исследуемых величин

2. Исключение грубых ошибок измерений

3. Оценка точности и достоверности результатов моделирования

4. Проверка статистических гипотез

5. Построение регрессионных зависимостей, оценка их качества

6. Анализ полученных результатов