Моделирование биологических процессов и систем

QUEUE SQV  -  оператор организации очереди, длина очереди SQV увеличивается на единицу.

DEPART SQV  - то же, но длина очереди уменьшается на единицу.

PRIORITY 2 - транзакту присваивается приоритет 2.

SIMULATE - начальная карта программы, если разработчик намерен выполнить прогон модели. Если эта карта отсутствует, то интерпретатор проверяет правильность записи модели на языке  GPSS, но прогона модели не выполняет.

START 100,,25 - занесение значения 100 в итоговый счетчик, вывод накопленных статистических данных производится с интервалом изменения содержимого итогового счетчика в 25 единиц.

TABULATE MAT7 - в соответствующий интервал гистограммы  с именем MAT добавляется единица.

MAT7 TABLE P3,8,1,5  - описание таблицы (гистограммы) MAT7, предназначенной для табулирования величины, значения которой находятся в третьем параметре транзакта, входящего в оператор TABULATE MAT7, верхний предел левого интервала гистограммы равен 8, ширина каждого последующего интервала равна 1, всего интервалов 5.

5 VARIABLE X2 -  K25 - вычислительный оператор, в данном случае из хранимой величины N 2 вычитается число 25 и результат присваивается переменной N 5.

SAVEVALUE 5,*3 - хранимая величина N 5 (X5) получает значение третьего параметра транзакта.

Основные команды интерпретатора  GPSSPC

@<имя файла> - загрузить исходный текст модели

SAVE <имя файла> - сохранить текст модели

DISPLAY[<строка N 1>],[< строка N 2>] - вывести на экран текст модели, начиная со строки N1 , до строки N 2.

DELETE [<строка N 1>],[<строка N 2>] - удалить из  программы текст, начиная со строки N1 , до строки N 2.

EDIT <номер строки> - отредактировать строку текста

CLEAR - сбросить всю статистику модели в ноль (включая таймеры абсолютного и относительного модельного времени), возвратить все транзакты в пассивный буфер .

END - завершить работу интерпретатора.

Заключение

   В заключение можно с уверенностью утверждать, что расширение областей применения методов математического моделирования для прогноза и повышение уровня исследований приводит к такому возрастанию значения и сложности проблем, возникающих на этапе реализации модели, что вычислительная техника, предметом которой является разработка и совершенствование алгоритмов численного решения нелинейных задач, может рассматриваться как самостоятельное научное направление. Развитие этого направления создаёт основы для разработки современных методов решения практических задач.

Список литературы

1.      Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Москва: Наука, 1976.

2.      Веников В.А. Теория подобия и моделирования (Применительно к задачам электроэнергетики). Учебное пособие для вузов. Изд. 2-е, доп. И перераб. М., «Высш.школа», 1976.

3.      Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва: Высшая школа, 1972.

4.      Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент. - М.: Наука, 1979.

5.      Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. - М.: Наука, 1978.

6.      Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические  методы планирования экстремальных экспеиментов. «Наука», 1965.