22、大规模模型分析：离散事件模拟与优化策略

大规模模型分析：离散事件模拟与优化策略

1. 引言

在系统参数估计中，子区间法因运行次数少，比复制法更高效。不过，复制法在“假设分析”中十分重要，它结合系统规格概念，通过改变工作量或系统规格，利用子区间法估计新配置的性能指标，并与之前的估计进行比较，以评估系统变化的影响。

事件驱动模拟设计环境（DEEDS）作为离散事件模拟的研究工具，采用实验设计、模拟退火、遗传算法等搜索技术，能系统地寻找更优的系统配置。

2. 替代方案评估

性能评估问题用于比较不同系统处理给定工作量的能力。DEEDS 具有特殊功能“New Replicate”选项，可存档每个实验观察（工作量/系统配置）的模拟结果，将所有输出电子表格以及 InitialModel 和 UserInitial 电子表格进行存档，并在文件名后添加复制编号。同时，会生成基于先前 Wt 和 St 参数值或用户输出格式的新电子表格版本，存档结果可使用 Excel 中的统计工具进行汇总和分析。

DEEDS 为模型提供 50 个随机数序列，若不更改种子，每次程序执行时生成的随机数序列相同。为确保每个系统配置的工作量“相同”，可预留一个随机数序列专门用于生成工作量。例如，在比较当前系统和新系统时，可使用表格定义任务来表征工作量，再将任务转换为系统服务时间，同时保留服务时间的基本特征。

3. 实验设计

模拟是一种统计实验，因为使用推断统计来估计本质上随机的性能指标。若 Wt 和 St 构成影响因变量 P（性能指标）的一组自变量，分析师可开发回归或实验设计模型来预测给定 Wt 和 St 值下的 P。由于 P 的表达式只是概念模型，用户需选择性地开发 Wt 和 S