С.Г. Ворона1, Т.В. Калинин2

1,2 Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)
 

Постановка проблемы. В работе рассматривается наиболее рациональный способ работы с постоянно модифицируемыми комплексами математических моделей при формировании библиотек программ и инструментальных средств работы с ними. Суть системного метода синтеза комплексов моделирующих программ заключается в следующем. Определяется совокупность программно- реализуемых функций, достаточных для создания комплексов математических моделей исследуемых задач. С учетом временных затрат на программную реализацию выбранных функций осуществляется задание библиотек программных компонент. Создаются инструментальные средства синтеза моделей, обеспечивающих оптимизацию эксплуатационных характеристик и учитывающих ограничения на сроки создания комплекса моделирующих программ.

Цель. Провести выбор структуры разрабатываемых комплексов математических моделей и рассмотреть синтез моделирующих программ на основе многоверсионных библиотек компонент.

Результаты. Показаны задача разработки управляющих структур и ее решения с применением одного из алгоритмов, формирование библиотек программных компонентов, а также возможность многократного переиспользования библиотечных данных, обеспечивающих значительный выигрыш затрат при создании очередных модификаций комплексов моделирующих программ.

Практическая значимость. Отмечено, что выбор структуры разрабатываемых математических моделей заключается в таком разбиении математических моделей на функционально законченные алгоритмы, чтобы добиться максимального сокращения времени модификации алгоритмов при реализации очередной математической модели.

Ворона С.Г., Калинин Т.В. Синтез моделирующих программ на основе многоверсионных библиотек компонент // Наукоемкие технологии. 2022. Т. 23. № 7. С. 43−49. DOI: https:// doi.org/10.18127/j19998465-202207-04

1. Авремчук Е.Ф., Вавилов А.А. и др. Технология системного моделирования. М.: Машиностроение. 1988. 520 с.
2. Алпатов Ю.Н. Моделирование процессов и систем управления: Учеб. пособие. СПб.: Лань, 2018. 140 с.
3. Глушков В.М. Обобщенные динамические системы и процессионное прогнозирование / В кн.: Проблемы прикладной математики и механики. М.: Наука. 1971. С. 27–30.
4. Бусленко Н.П. Сложные системы и имитационные модели // Кибернетика. 1976. № 6. С. 50–59.
5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. 1978. 399 с.
6. Белов Ю.А., Диденко В.П., Козлов Н.Н. и др. Математическое обеспечение сложного эксперимента. Обработка измерений при исследовании сложных систем. Киев: Наукова Думка. 1982. 304 с.
7. Коновалов А.Н., Яненко Н.Н. Модульный принцип построения программ как основа создания пакета прикладных программ решения задач механики сплошной среды. / В кн.: Комплексы программ математической физики. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР. 1972. С. 56–63.
8. Тоценко В.Г., Александров А.В., Парамонов Н.Б. Корректность, устойчивость, точность программного обеспечения. Киев: Наукова Думка. 1990.
9. Информационные технологии и вычислительные системы. Обработка информации и анализ данных. Программная инженерия. Математическое моделирование. Прикладные аспекты информатики / Под ред. С.В Емельянова. М.: Ленанд. 2016. 104 с.
10. Ворона С.Г., Лисицкий В.В., Столбов А.В. Неформализованные задачи и методология их решения // Нелинейный мир. 2021. Т. 19. № 3. С. 18–28.