Управляемая тестами система имитационного моделирования наземного движения воздушных судов

Предмет исследования.

Предметом данной работы является проблема технической организации процесса разработки и программной реализации имитационных моделей.

Под программной реализацией здесь понимается весь спектр задач, связанных с преобразованием знаний о предметной области и пользовательских требований в имитационный программный комплекс. Эти задачи тесно связаны между собой и должны рассматриваться совместно. Процесс создания сложных программных систем должен основываться на определенной методологии, обеспечивающей успешное решение всего комплекса проблем в целом с помощью согласованных между собой методов решения отдельных задач.

Практическое применение методологии может потребовать определенной адаптации предлагаемого процесса разработки к особенностям конкретной предметной области. Имитационное моделирование имеет ряд таких особенностей. В частности, серьезные сложности создает наличие множества взаимодействующих объектов, которые функционируют параллельно относительно модельного времени. Задача надежной реализации таких систем технически достаточно сложна. В связи с важной ролью имитационного моделирования в науке, технике, экономике и др., технические аспекты методологии программной реализации имитационных моделей заслуживают специального исследования.

Актуальность темы

.

Необходимость повышения эффективности технологий разработки, развитие информационных технологий, их широкое распространение и рост конкуренции на рынке информационных услуг заставляют сегодняшних разработчиков моделей работать в весьма жестких условиях. По сравнению с аналогичными проектами 70-х, 80-х и даже 90-х годов на порядки сокращены людские, временные и материальные ресурсы, которые могут быть привлечены для создания системы. Эти обстоятельства в сочетании с увеличением сложности моделируемых систем и требований к качеству имитационных программных комплексов делают весьма актуальной проблему повышения эффективности процесса разработки имитационных программных комплексов.

Необходимость обеспечения гибкости имитационных систем.

Под термином «.гибкостью в данной работе понимается «готовность» программной системы к внесению изменений [9].

Имитационное моделирование представляет собой метод исследования сложных систем. К имитации прибегают в тех случаях, когда поведение моделируемой системы слишком сложно для анализа другими методами. В процессе построения имитационной модели и проведения экспериментов с ней выявляются новые знания о предмете исследования. В соответствии с полученные знаниями может корректироваться не только модель, но и сама задача, для решения которой эта модель разрабатывалась.

Таким образом, процесс разработки имитационных моделей (рис. 1) сопровождается постоянным изменением требований (и к самой модели, и к программному комплексу, в состав которого она входит).

Постановка задачи исследования ж.

Построение и реализация модели).

Шрактнческая эксплуатация.

Требуется доработка].

Оценка адекватности модели V.

Решение о развитии модели.

Рис. 1. Итеративный характер процесса построения имитационной модели.

Соответственно, процесс разработки имитационной программной системы должен строиться как процесс постепенного формирования и уточнения требований к создаваемому программному продукту, то есть итеративно. При этом полностью спланировать его на ранних стадиях работы практически невозможно, так как все требования к системе заранее неизвестны и выявляются постепенно, в процессе эксплуатации промежуточных версий программного комплекса. Следовательно, программная реализация будет постоянно подвергаться изменениям. Поэтому эффективная методология создания имитационных моделей должна предусматривать принципиальное снижение затрат на внесение изменений в существующий программный код на протяжении всего времени разработки.

Таким образом, требования гибкости к программной реализации модели, с одной стороны диктуются пользователями имитационных систем, а с другой стороны вытекают из самой природы имитационного моделирования.

Несостоятельность традиционных методологий разработки.

Традиционно разработка сложных программных систем основывалась на водопадной модели жизненного цикла программного продукта [93]. И хотя эта модель явно не описывает организацию процесса разработки, на ее основе создавались методологии, ориентированные главным образом на подробное планирование всех этапов создания системы. Предлагалось на начальных стадиях разработки на основе тщательного и детального анализа предметной области выявлять все задачи разработки, ориентируясь на них разрабатывать архитектуру и дизайн системы. Все результаты, полученные на каждом из этапов, должны быть подробно задокументированы, и эта документация в дальнейшем используется на этапах кодирования, тестирования и ввода в эксплуатацию. При такой организации каждый следующий этап очень сильно зависит от результатов, полученных ранее. Соответственно, возврат на один или несколько шагов назад оказывается весьма дорогостоящей операцией, поскольку может потребовать пересмотра целого ряда уже решенных задач. В связи с этим такого рода методологии часто характеризуются как тяжеловесные (из-за большой инертности) и прогнозирующие (так как приходится заранее предугадывать все нюансы разработки) [68].

Очень часто описанная организация процесса разработки требует привлечения больших коллективов разработчиков (включающих в себя аналитиков, постановщиков задачи, архитекторов, проектировщиков, программистов, тестировщиков, технических писателей, менеджеров и т. д.), и приводит к весьма большим временным и материальным затратам. Но, самое главное, использование прогнозирующих методологий практически не обеспечивает возможности внесения существенных изменений в требования по ходу разработки. В современных условиях такой подход часто не оправдывает себя. Сегодня заказчики пе могут позволить себе ждать выхода программного продукта в течение 2 — 3-х лет, или новой версии в течении месяцев. Система должна приниматься в эксплуатацию и начинать приносить пользу уже через несколько месяцев после старта проекта, а важные изменения в дальнейшем должны вносится в течение нескольких недель или даже дней. В противном случае заказчик будет вынужден принимать управляющие решения без имитационного моделирования.

Проблема обеспечения гибкости программной системы в условиях ограниченных ресурсов, не может быть решена за счет одних только технических усовершенствований. Многие из созданных ранее методов и технологий разработки имитационных моделей в этих условиях оказываются неадекватными.

Так, основными направлениями исследований по повышению эффективности технологии имитационного моделирования было снижение трудоемкости построения моделей за счет использования инструментальных средств: специализированных языков [25, 41] и сред моделирования (GPSS [39, 73], Simplex3 [42], AnyLogic [22] и многих других). В рамках этого подхода были получены весьма значительные результаты, некоторые из которых стали заметными вехами в истории всей отрасли информационных технологий и определили ее развитие на годы вперед [82, 99, 102]. Именно имитационное моделирование стало полигоном для многих современных методов и технологий программирования (в качестве примера можно выделить Simula-67, который стал прародителем объектно-ориентированного программирования).

Однако история дальнейшего развития инструментальных средств показала, что данный подход сам по себе не позволяет разрешить проблему обеспечения гибкости сложных программных систем. Специализированные визуально-ориентированные инструменты для описания систем позволяют относительно успешно решать определенный круг типовых задач и тем самым несколько сокращать затраты на построение моделей «с нуля». Но при этом такие задачи, как формализация требований, контроль соответствия системы этим требованиям, локализация и контроль изменений, поиск источников ошибок и т. д. — то есть, все те задачи, которые и составляют сложность общей проблемы обеспечения гибкости, — не снимаются, и их решение становится, пожалуй, даже сложнее.

Потенциал гибких методологий.

Приходится констатировать, что па сегодняшний день наметилось существенное отставание имитационного моделирования от других областей информационных технологий и программирования, где проблема гибкости решается на методологическом уровне. Во второй половине 90-х гг. основные подходы к решению этих проблем были сформулированы и опубликованы в виде манифеста гибких технологий [81]. Данное направление, а также предложенные подходы достаточно быстро были признаны актуальными и перспективными, начались масштабные исследования по этой теме. К настоящему времени сформировался уже целый ряд гибких методологий [68], которые нашли нашли свое применение на практике в конкретных областях: прикладные программные комплексы, базы данных, сетевые технологии, web-сервисы, разработка пользовательских интерфейсов и т. д.

Можно выделить два основных аспекта при решении проблемы гибкости: организационный и технический. Первый связан с организацией эффективной совместной работы внутри коллектива и взаимодействия с заказчиком, планированием работ, распределением задач и т. п.

Второй аспект проблемы — технический — связан непосредственно с программированием, которое можно понимать как перевод плохо формализованных и неструктурированных требований, предъявляемых к программному продукту, на формализованный компьютерный язык. Здесь возникают такие проблемы, как разработка соответствующей программной архитектуры, распределения функциональности между программными модулями, обеспечения эффективного взаимодействия между ними, выбора и реализации алгоритмов, контроля изменений в программном коде и т. д. Среди различных подходов и методов, призванных обеспечить гибкость программного кода в техническом аспекте, выделяется методология управляемой тестами разработки (Test-Driven Development), синтезирующая в себе такие методы как «проектирование в коде», «сначала тесты», «постоянная переработка кода». Данный подход, разработанный около 10 лет назад, уже достаточно хорошо зарекомендовал себя и широко применяется на практике. Однако, вопрос использования данной методологии в имитационном моделировании остается малоизученным.

Таким образом, проблема организации процесса разработки имитационных моделей па основе гибких методологий, и, в частности, ее технический аспект является актуальной темой исследования.

Обзор литературы.

Проблематика имитационного моделирования весьма подробно и глубоко рассматривается Шенноном [41]. Многие более поздние учебники и монографии [64, 35, 22] повторяют изложенные здесь идеи, подходы и оценки.

В качестве одной из основных проблем, ограничивающих применение имитационного моделирования, выделяется высокая стоимость (и в материальном, и во временном выражении) [41, стр. 26]. Причем одними из самых затратных называются проектирование, усовершенствование и реализация имитационной модели [41, стр. 158]. При этом особо подчеркивается эволюционный характер процесса конструирования [41, стр. 35] и выдвигаются требования адаптивности, возможности постепенного изменения (наряду с требованиями простоты и удобства использования) [41, стр. 37]. Однако, детально рассматривая организационные аспекты имитационного моделирования [41, гл. 7], в технических вопросах построения модели Шеннон ограничивается лишь подробным анализом задачи выбора языка моделирования и несколькими предложениями, носящими, скорее, рекомендательный характер [41, стр. 286 — 289]: разрабатываемая система должна строиться по принципу модульности и быть хорошо документирована.

По поводу документирования следует заметить следующее. Безусловно, документация к системе необходима. Однако, составление документации и (особенно) поддержание ее в актуальном состоянии в процессе разработки требует времени и сил, часто весьма значительных. Поэтому требуется найти баланс между теми преимуществами, которые дает подробная документация к системе, и затратами, которые потребуются для ее составления и сопровождения. При этом накопленный опыт [50, 68] показывает, что документирование само по себе не решает проблем, возникающих в процессе разработки сложных систем в условиях изменяющихся требований.

Модульное построение сложных систем на сегодняшний день — общепризнанный подход. Кстати, немаловажную роль в этом признании сыграли исследования в области имитационного моделирования. Однако методы построения модульных систем и их эффективность до сих пор являются предметом изучения и споров. В имитационном моделировании эта проблема также стоит весьма остро: Как найти адекватное разбиение на модули, обеспечивающее их дальнейшее взаимодействие в единой системе? Как преодолеть проблему нелинейного роста сложности системы [8, 12] при увеличении количества модулей? Как контролировать правильность работы отдельных модулей и системы в целом? Очевидно, ответы на эти вопросы и, собственно, построение сложных систем являются задачами творческими. Неслучайно в названии книги Шеннопа и одного из разделов в ней [41, стр. 33 — 35] присутствует слово «искусство». Тем не менее, решение этой проблемы в каждом конкретном случае может и должно базироваться на общих принципах и подходах, использовать известные и проверенные методы, поддерживаться на методологическом уровне. Но и в «классической», и в современной литературе по имитационному моделированию данному аспекту уделяется недостаточно внимания. Так, в [35] положения из книги Шеннопа дополняются лишь кратким изложением принципов минимизации сложности при формализации задачи и загрубления модели низшего уровня при композиции моделей. В [64] проблема программной реализации сводится, главным образом, к задаче выбора языка моделирования.

В [95] процесс разработки предлагается организовать по принципам, очень близким к гибким методологиям («Start small — Improve incrementally — Test frequently — Backtrack/simplify). Однако и здесь необходимость итеративной организации процесса разработки имитационных моделей просто констатируется, но подробно возникающие при этом проблемы и методы их решения не рассматриваются.

В [103] для решения проблем неопределенности требований, поиска баланса между точностью и простотой, адекватности и т. п. предлагается использовать методологию быстрого прототипирования. Идея заключается в разбиении процесса имитационного моделирования на два этапа. На первом создается прототип — упрощенная модель, которая создается исключительно с целью предварительного ознакомления пользователей с возможностями имитационного моделирования, уточнения задачи и выявления требований к системе. Эта модель внедряется, и по результатам ее практической апробации принимается решение о необходимости разработки более точной и развитой основной модели, выдвигаются и документируются требования к ней. По этой документации па втором этапе создается новая система, причем (в общем случае) она разрабатывается расширенной или вообще новой командой разработчиков, с использованием другого языка и среды моделирования, на основе документации, описывающей поведение прототипа и необходимые коррективы.

Таким образом, между этапами разработки прототипа и основной модели присутствует существенный разрыв. Из этого вытекают основные недостатки такого подхода:

• Между этапами существует значительный временной разрыв, равный времени, необходимому для анализа результатов практического использования прототипа, выдвижения и формализации новых требований, реализации основной модели по ним и ее внедрения. За это время могут измениться условия работы заказчика, что повлечет за собой изменения в решаемых им задачах, в требованиях к разрабатываемой системе и, в конечном итоге, потере актуальности всего проекта.

• Основная модель разрабатывается по документации, фиксирующей результаты первого этапа работ. Следовательно, успех всего проекта в огромной степени зависит от точности и качества этой документации. Затраты на разработку такой документации и риски от потерь в случае ошибок весьма высоки. При этом оценка соответствия основной модели документации, которая может выполняться только «вручную», оказывается трудоемкой и субъективной.

• Отсутствует преемственность (повторное использование) решений, найденных при реализации прототипа. Это также увеличивает общее время и стоимость проекта.

• Весьма трудоемкий и затратный этап ввода в эксплуатацию (обучение пользователя, интеграция в информационную среду заказчика, обоснование адекватности модели и т. д.) повторяется дважды.

Гибкие методологии призваны устранить эти и подобные недостатки [81, 9]. Развивая идею итерационного подхода, они создают необходимые условия для обеспечения эффективности разработки методом «от простого к сложному» за счет целого спектра методик, описывающих как организационные вопросы (обеспечение тесного и плодотворного взаимодействия между заказчиком и разработчиками, обеспечения соответствующего психологического климата внутри команды разработчиков, планирования и управления процессом разработки), так и технические аспекты, связанные непосредственно с проблемами программирования. К категории технических методологий следует прежде всего отнести методологию управляемой тестами разработки (Test-Driven Development, TDD), описанную Кентом Беком [10, 58, 60]. В специальной литературе достаточно широко представлены как базовые методы и принципы (например, «сначала тесты» [98], модульное тестирование [75, 74], регрессионное тестирование [92], автоматизация тестирования [104], рефакторииг [89, 63, 40]), так и сама методология [55, 105].

Эффективность данной методологии на сегодняшний день остается предметом изучения. Количественная оценка эффективности этой, или л юбой другой, методологии — весьма сложная задача. Во-первых, организация даже одного эксперимента, адекватно повторяющего условия реальной разработки, требует очень больших временных и материальных затрат. Получение репрезентативных статистических данных в этих условиях весьма проблематично. Во-вторых, эксперименты должны быть организованы таким образом, чтобы оценивать именно отличительные качества исследуемой методологии. Для TDD это, прежде всего, — анализ и проектирование в коде через разработку тестов. Повышение надежности программ, высокая степень покрытия программного кода тестами — это лишь дополнительный, даже второстепенный эффект. Важно, чтобы исследователь хорошо осознавал потенциальные положительные и отрицательные качества методологии. Как показывает практика, это далеко не всегда так. Кроме того, в реальной разработке огромную роль играет личностный фактор (интуиция и опыт отдельных разработчиков, их сплоченность в единую команду, владение конкретной методологией, соответствующими инструментами и т. д.). Исключить этот фактор из оценки практически невозможно, да и вряд ли целесообразно [86].

В проведенных по данному вопросу исследованиях далеко ие всегда оценивались именно основные аспекты TDD [72, 66]. Многие исследователи рассматривали только часть методологии [87, 106, 72, 65, 66]. Часто эксперименты не были обеспечены достаточными и надежными данными, носили предварительный характер [65, 87]. Полученные результаты во многом противоречат друг другу и, в конечном итоге, к сожалению, пока не претендуют на высокую степень достоверности.

Тем не менее, методология получила широкое признание и на практике показала свою эффективность при решении сложны задач в различных предметных областях.

Однако, возможности использования и эффективность в имитационном моделировании гибких методологий вообще и TDD в частности остаются малоизученными. В существующих публикациях по данной теме [70, 52] основное внимание уделяется организационным вопросам. Таким образом, технические проблемы, возникающие при итеративной разработке имитационных моделей, до сих пор не исследованы.

Цель работы.

Цель работы — повышение эффективности разработки систем имитационного моделирования за счет обеспечения гибкости их программной реализации.

Предлагаемый подход к решению.

Как отмечалось выше, для достижения поставленной цели предлагается использовать идеи и принципы гибких методологий, ориентированных на обеспечение эффективной разработки в условиях изменяющихся требований. Гибкие методологии позволяют получить [68, 9, 58]:

• более высокую частоту выпуска промежуточных версий.

• высокую степень интерактивности взаимодействия клиент-разработчик.

• снижение временных и материальных затрат при поступательном развитии модели «от простого к сложному» за счет более полного использования результатов (программного кода), полученных на предыдущих итерациях.

В конечном итоге, повышается вероятность успешного завершения проекта, уменьшаются материальные и временные затраты на разработку, снижается риск существенных потерь при неудачах.

Предлагаемый подход основывается на использовании методологии Test-Driven Development (управляемой тестами разработки), фокусирующейся на инженерно-технических аспектах разработки программного обеспечения. Данная методология предлагает управлять процессом разработки с помощью постоянно развивающейся системы спецификаций, записанных в виде автоматических программных тестов. За счет этого данный подход позволяет:

• перевести процесс отражения требований в программный код на более формализованный уровень;

• организовать итеративную разработку, обеспечивая контроль изменений на всех этапах от формализации требований до их воплощения в программном коде;

• значительно упростить и ускорить создание детальной документации к системе (ее роль играют тесты), которая остается актуальной на протяжении всей разработки;

• использовать методологически упорядоченные и поддержанные соответствующими автоматизированными средствами подходы к адаптации существующих программных систем к новым требованиям.

Но применение данной методологии в такой специфической области как имитационное моделирование сталкивается с целым рядом проблем, в частности:

• исследовательский характер проектов значительно затрудняет выделение подзадач и планирование, формализацию знаний о системе и требований к ней в программном коде, получение данных для создания тестов и т. д.

• наличие динамики осложняет создание тестов.

• в тестах и при их реализации необходимо решать проблемы, связанные с наличием в системе множества параллельных (относительно модельного времени) процессов.

• стохастический характер моделирования значительно усложняет проблему формулирования условий тестов.

• наличие различных, часто противоречащих друг другу, точек зрения по вопросу адекватности модели также может затруднить формализованную постановку задач.

• большие объемы данных, характеризующие поведение системы, могут привести к большим, сложным для понимания и модификации тестам.

• трудности с получением точных данных, необходимых при создании тестов.

• необходимость интеграции имитационной модели в существующую информационную инфраструктуру заказчика и/или параллельно разрабатываемый программный комплекс.

В данной работе рассматриваются эти проблемы и предлагаются пути их разрешения.

Новое решение в области технологии имитационного моделирования требует не только теоретического обоснования, но и проведения экспериментальных исследований на реальном проекте сложной системы моделирования. Такой проект должен стать, с одной стороны, полигоном для апробации предлагаемых принципов и методов, основой для их уточнения и отработки деталей их реализации, а с другой стороны — испытательным и демонстрационным стендом для оценки достоверности, эффективности и обоснованности предлагаемых подходов.

В данной работе таким проектом стала модель наземного движения воздушных судов в составе программного комплекса, поддерживающего принятие решений по управлению крупным аэропортом.

Таким образом, в работе теоретико-экспериментальным методом исследуется возможность применения гибких методологий разработки и конкретно методологии Test-Driven Development 1 в имитационном моделировании. Материалом эксперимента при этом является модель аэропорта.

Задачи исследования.

В соответствии с выбранным подходом для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести теоретическое обоснование использования гибких методологий в имитационном моделировании дискретных систем.

• Разработать метод управляемого тестами имитационного моделирования.

• Разработать имитационную модель сложной системы, на примере которой будут продемонстрированы основные аспекты практического применения предложенного метода.

• Экспериментально показать практическую эффективность предложенного метода на примере реального, полномасштабного имитационного программного комплекса.

Результаты, выносимые на защиту.

На защиту выносятся следующие результаты исследования:

• Метод управляемого тестами имитационного моделирования.

• Имитационная модель наземного движения воздушных судов по летному полю аэропорта и программный комплекс для проведения имитационных экспериментов с ней, построенные на основе методологии управляемой тестами разработки.

• Методика сбора и подготовки исходных данных для построения направляющих тестов на примере имитационной модели наземного движения воздушных судов.

Научная новизна.

Представлен метод управляемой тестами разработки имитационных моделей. Предложенные способы создания программных управляющих тестов позволяют реализовать в имитационном моделировании идеи и принципы гибких методологий и организовать итерационную разработку моделей сложных систем.

В контексте разработки имитационных программных комплексов с использованием методологии Test-Driven Development будет использоваться термин управляемая тестами имитационная система.

Разработанная с использованием данного метода имитационная модель аэропорта представляет собой первую отечественную разработку такого масштаба и функционального наполнения в этой области. Подобные зарубежные разработки могут рассматриваться лишь как отдаленные прототипы, поскольку известные публикации по этим моделям не раскрывают ни принципов математического моделирования, ни технологии создания моделей.

Практическая значимость.

Метод управляемого тестами имитационного моделирования позволяет сократить сроки и материальные затраты на разработку имитационных моделей, повысить качество, надежность и точность моделирования.

Имитационная модель наземного движения воздушных судов и программный комплекс на ее основе позволяют получить более точные и надежные прогнозы при решении задач по управлению аэропортом. Это повышает безопасность полетов и дает значительный экономический эффект за счет снижения затрат на проведение ремонтных работ и крупных реконструкций, более рациональной организации движения воздушных судов, возможности выбора более продуктивных вариантов расписаний и, в конечном итоге, повышения пропускной способности аэропорта.

Апробация.

Представленные в работе результаты докладывались и обсуждались на 1-ой и П-ой всероссийских конференциях «Опыт практического применения языков и программных систем имитационного моделирования в промышленности и прикладных разработках» (Санкт-Петербург, 23 — 24 октября 2003 г. и 19 — 21 октября 2005 г. соответственно), конференции «Интеллектуализация обрабокти информации» (Алушта, Украина, 14 — 19 июня 2004 г.), на семинарах в ВЦ РАН и ТвГУ.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе, 1 работа в рецензируемом журнале, рекомендуемом ВАК, — [46] и 6 работ в других изданиях: [18, 43, 44, 45, 47, 48].

Внедрение результатов.

Выносимые на защиту методы были реализованы, исследованы и использованы для решения прикладных задач в ходе работ по проекту реконструкции международных аэропортов «Шереметьево», «Домодедово».

Структура работы.

Структура работы определяется задачами, которые необходимо было решить в ходе исследования.

В первой главе обосновывается применение гибких методологий разработки в имитационном моделировании. В качестве основного объекта исследований выбирается методика управляемой тестами разработки. Рассматриваются основные ее положения, анализируются проблемы, связанные с особенностями ее применения в этой предметной области. По результатам анализа и на основе полученного практического опыта систематизируются основные подходы к созданию управляющих тестов для имитационных систем.

Полномасштабный практический пример для экспериментального обоснования предлагаемого метода рассматривается во второй главе. Проводится анализ предметной области, формулируются основные проблемы исследования. На основе анализа предметной области делается вывод о целесообразности использования технологии имитационного моделирования для решения поставленных задач и достижения целей исследования. Обосновывается выбор конкретных подходов, методов, технологий к созданию имитационной модели и программного комплекса. Задачей последнего является поддержка подготовки, проведения и анализа результатов имитационных экспериментов с разрабатываемой моделью. Спецификация требований к имитационному программному комплексу выполняется на основе анализа и формализации показателей качества работы аэропорта.

В третьей главе подробно рассматривается процесс управляемой тестами разработки имитационной модели наземного движения воздушных судов. На примере нескольких последовательных итераций анализируются основные аспекты практического применения предлагаемого метода.

Описывается методика сбора и подготовки исходных данных для построения системы направляющих тестов и проведения имитационного моделирования. Подготовка и анализ исходных данных является нетривиальной задачей, связанной с обработкой больших массивов информации. Для ее успешного решения была разработана методология и реализован поддерживающий ее использование программный комплекс.

Далее рассматривается архитектура разработанного программного комплекса — его основные подсистемы, их назначение, схема взаимодействия и т. д. Основное внимание при этом уделяется внутреннему устройству имитационной модели наземного движения воздушных судов. Модель описывается в двух аспектах: «в статике» — основные компоненты, их структура и взаимосвязи, и «в динамике» — процессы, поведение отдельных объектов во времени, взаимодействие между ними.

Проводится анализ адекватности полученной модели в плане оценки точности получаемых с ее помощью результатов, а также на основе анализа возможности применения программного комплекса при решении практических задач. Рассматривается применение имитационной модели наземного движения воздушных судов в задаче сравнительного анализа результатов реконструкции международного аэропорта «Шереметьево», анализируются полученные результаты.

В заключении подводятся итоги работы:

• Представлен метод управляемого тестами имитационного моделирования, основанный на идеях и принципах гибких технологий программирования и, в частности, методологии Test-Driven Development (TDD).

• Решенные в рамках данного исследования задачи подтверждают теоретически и на практике эффективность предложенного метода, обеспечивающего возможность организовывать эволюционную (итеративную) разработку имитационных моделей сложных систем по принципу «от простого к сложному».

3.8. Выводы.

Процесс разработки имитационной модели аэропорта в соответствии со стратегией от «простого к сложному» включает в себя несколько итераций.

Методология TDD позволяет организовать такую итеративную разработку, обеспечивая, в частности, следующие возможности: • на формализованном уровне специфицировать задачи, решаемые на каждой итерации, в программном коде в виде автоматизированного теста.

• управлять процессом разработки, варьируя последовательность решаемых задач, их размер на каждой итерации и их спецификацию в создаваемых тестах.

• контролировать внесение изменений в программный код, используя созданные тесты в качестве индикаторов функционального состояния программной системы.

• контролировать качество программного кода, оценивая трудоемкость создания теста для очередной задачи и вовремя улучшая дизайн системы.

• использовать созданные тесты в качестве технической документации к разрабатываемой системе.

Поскольку использование TDD требует наличия соответствующим образом подготовленных данных (численно характеризующих работу системы и обеспечивающих возможность формализованной спецификации требований к имитационной модели), задача сбора, анализа и обработки исходной информации приобретает особое значениепри решении задачи моделирования аэропорта ее выполнение потребовало разработки и использования специального программного обеспечения.

С использованием методологии TDD были разработаны (достаточно сложная) имитационная модель, отражающая структуру и поведение современного аэропорта и программный комплекс, обеспечивающий ее использование для решения практических задач по управлению аэропортом.

Адекватность полученной модели основывается на корректности исходных данных, соответствии структуры модели реальной системе и корректности используемых алгоритмов и логических построений. Адекватность подтверждается результатами имитационных экспериментов, которые соответствуют данным, характеризующими работу аэропорта в реальности, и согласуются с практическим опытом и прогнозами специалистов. Таким образом, адекватность модели и программного комплекса поставленным задачам была установлена в процессе их практического применения для оценки и обоснования управляющих решений.

Заключение

.

В работе представлен метод управляемого тестами имитационного моделирования, основанный на идеях и принципах гибких технологий программирования и, в частности, методологии Test-Driven Development (TDD). Метод обеспечивает возможность эффективно организовывать эволюционную (итеративную) разработку имитационных моделей сложных систем «от простого к сложному». В рамках исследования были поставлены и решены следующие задачи:

• Проведено теоретическое обоснование использования гибких методологий в имитационном моделировании дискретных систем.

• Разработан метод управляемого тестами имитационного моделирования.

• На примере разработки имитационного программного комплекса моделирования наземного движения воздушных судов экспериментально показана практическая эффективность данного метода.

• В рамках разработки данного имитационного программного комплекса решены следующие задачи:

Проведен анализ предметной области, выбраны и формализованы показатели качества работы АП, обосновано применение гибких методологий разработки.

Разработана методика сбора и подготовки исходных данных для построения направляющих тестов.

С использованием предложенного метода создана имитационная модель наземного движения воздушных судов по летному полю аэропорта, обеспечивающая получение количественных оценок показателей качества работы аэропорта и проведение анализа с целью выявления причин и обоснования этих оценок.

Создан программный комплекс, обеспечивающий проведение имитационных экспериментов с целью получения точных количественных и экспертных (качественных) оценок качества работы аэропорта при заданных условиях для различных вариантов управляющих решений. Программный комплекс обеспечивает: ввод и предварительную подготовку исходных данных для проведения имитационных экспериментов создание и использование типовых сценариев, описывающих варианты условий работы аэропорта непосредственно проведение имитационных экспериментов количественный статистический анализ результатов моделирования визуализацию процессов, имевших место в ходе моделирования, с требуемым уровнем детализации и в нужном масштабе времени Проведена верификация и установлена адекватность имитационной модели и получаемых с ее помощью прогнозных оценок решаемым задачам.

Таким образом, эффективность метода обоснована как теоретически, так и опытно-экспериментальным путем.

Полученные результаты использованы на практике при сравнительном анализе вариантов реконструкции международного аэропорта «Шереметьево», а также при планировании реконструкции международного аэропорта «Домодедово».