Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Интеграция с CASE-средствами

Работа №88483

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

программирование

Объем работы24
Год сдачи2021
Стоимость2500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
43
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение………………………………………………………………………..3
Области применения ПО……………………………………………………...4
Класс используемых моделей………………………………………………...5
Математические схемы, положенные в основу построения моделей……..7
Использование графических компонентов для визуального конструирования моделей………………………………………………………………………………10
Возможности поддержки анимации………………………………………...13
Интеграция с CASE-средствами и экспертными системами………………15
Пример практического применения…………………………………………17
Сравнение с другими средствами аналогичного назначения………………21
Заключение……………………………………………………………………24
Список литературы…………………………………………………………...25


Используя мультиагентный подход и платформу JADE, было создано программное обеспечение для моделирования систем с дискретными событиями. Система AGNES – это агенты, работающие на платформе JADE, и скрипты для конфигурирования и запуска моделей. Агентов можно разделить на две группы: управляющие агенты (УА), которые создают среду моделирования, и функциональные агенты (ФА), которые образуют модель, работающую в среде моделирования. Основная задача функциональных агентов - это имитирование работы исследуемой системы. Управляющие агенты занимаются контролем хода эксперимента и сохранением результатов.
Основные задачи УА:
Инициализация и запуск модели
Сбор и хранение информации о ходе моделирования
Синхронизация модельного времени
Балансировка нагрузки между вычислительными узлами, участвующими в моделировании
Взаимодействие с пользователем (вывод отчетов, предоставление возможности влиять на ход моделирования)
Обеспечение отказоустойчивости, восстановление модели
Система AGNES обладает следующими особенностями:
Кроссплатформенность. (JAVA приложение)
Возможность распределенного запуска. (на локальной сети или вычислительном кластере)
Возможность полунатурного моделирования. (при наличии реальных объектов поддерживающих спецификацию FIPA)
Отказоустойчивость.
«Простота» освоения системы моделирования.
Заявитель:
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Разработчики программы (базы данных):
Подкорытов Дмитрий Игоревич


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В работе представлена мультиагентная система имитационного моделирования AGNES. Система может быть использована для исследования масштабируемости различных алгоритмов для суперкомпьютеров с учетом особенностей архитектуры суперкомпьютера. Таким образом, с помощью AGNES можно проводить исследования, связанные с разработкой алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсного класса с учетом различных предполагаемых архитектур данных суперкомпьютеров. Приведенные тесты имитационного моделирования хорошо соотносятся с реальными данными, полученными при запуске программ на кластерах ЦКП ССКЦ СО РАН.
Проведенные численные эксперименты по имитационному моделированию показали возможность масштабирования алгоритмов на большое число (сотни тысяч и даже миллионы) вычислительных ядер предполагаемого экзафлопсного суперкомпьютера, а также возможность исследования поведения алгоритмов при таком большом масштабировании.




Глинский Б.М., Караваев Д.А., Ковалевский В.В., Мартынов В.Н. Численное моделирование и экспериментальные исследования грязевого вулкана «Гора Карабетова» вибросейсмическими методами. //Вычислительные методы и программирование. М.: Изд-во Моск. Гос. ун-та, 2010, Том 11, №1, С. 99-108.
2. Podkorytov, D., Rodionov, A., Sokolova, O., Yurgenson, A.: Using Agent-Oriented Simulation System AGNES for Evaluation of Sensor Networks. LNCS, vol. 6235, pp. 247-250, Springer, Springer, Heidelberg (2010).
3. Podkorytov, D., Rodionov, A., Choo, H.: Agent-based simulation system AGNES for networks modeling: review and researching. Proc. of the 6th Int. Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (ACM ICUIMC 2012), ISBN 978-1-4503-1172-4, Paper 115, 4 pages, ACM (2012).
4. Glinsky, B., Rodionov, A., Marchenko, M., Podkorytov, D., and Weins, D.: Scaling the Distributed Stochastic Simulation to Exaflop Supercomputers. High Performance Computing and Communication & 2012 IEEE 9th International Conference on Embedded Software and Systems (HPCC-ICESS), 2012 IEEE 14th International Conference on, Proceedings, pp. 1131-1136, IEEE (2012).



Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ