суббота, 11 ноября 2017 г.

Книга про моделирование и Haskell

Здесь тоже поделюсь. Написал книгу про имитационное моделирование с той точки зрения, как я это реализовал на языке Haskell в своем комплексе программных библиотек Айвика. Книгу назвал «Aivika: Computation-based Modeling and Simulation in Haskell».

Скачать можно по любой из двух следующих ссылок, которые обе ведут на один источник, но вторая ссылка точно должна работать:

http://aivikasoft.com/downloads/aivika/aivika.pdf

https://github.com/dsorokin/dsorokin.github.io/blob/master/downloads/aivika/aivika.pdf

Книга охватывает последовательное моделирование, параллельное и распределенное моделирование, а также вложенное моделирование. Фокус на дискретно-событийном моделировании, прежде всего, процесс-ориентированной парадигме, которая сводится на уровне реализации к событийно-ориентированной.

Начну представлять книгу с конца.

В самом конце книги описан мой эксперимент по вложенному моделированию, который можно применить, например, к финансовому моделированию. Так, в узлах решетки я запускаю вложенные имитации для эмуляции некоторого случайного процесса, который потом можно оценить. Мне кажется, что это может быть очень интересным расширением известной биномиальной модели, которая широко применяется для оценки опционов и контрактов. Я же позволяю случайные процессы описывать еще в терминах дискретных событий и дискретных процессов, да того же GPSS.

Середина книги посвящена моей реализации параллельного и распределенного моделирования на основе оптимистичного метода деформации времени. Описано, как создавать такие модели, как запускать, как мониторить, как работать с вводом-выводом в условиях распределенной имитации с откатами, какие есть нюансы, например, при определении пороговых значений очередей для эффективного задания горизонта моделирования.

Главная же часть книги описывает основные концепции дискретно-событийного моделирования применительно к последовательной имитации. Дискретные события, дискретные процессы, ресурсы, вытеснение ресурса, очереди и т.д. Но очень важно заметить, что практически все это работает и в случае распределенного моделирования, и вложенного моделирования, включая GPSS-подобный предметно-ориентированный язык, который тоже бегло описан.

Книга снабжена графиками и гистограммами, которые создала сама Айвика во время имитационных экспериментов. Вы их также можете запрограммировать. Готовые отчеты с результатами моделирования Айвика умеет создавать автоматически. Поддерживается метод Монте-Карло. Можно проводить анализ чувствительности относительно случайных внешних параметров. Легко запустить имитацию с тысячами параллельных прогонов.

При всем этом мы можем с помощью довольно высокоуровневых вычислений просто определять довольно сложные имитационные модели, где в иных условиях пришлось бы прибегнуть к помощи дорогущих и сложных систем визуального моделирования.

В общем, приглашаю к прочтению. Книга о том, как можно использовать мой комплекс библиотек Айвика для решения самых разных задач имитационного моделирования. Есть только один нюанс. Для охвата более широкой аудитории я решил написать книгу на английском языке.

И добавлю еще, что на мой взгляд скорость моделирования получилась очень хорошей. Постоянно делаю замеры.

Комментариев нет:

Отправить комментарий