Details

В данной работе рассматривается разработка средств для параллельного дискретно-событийного моделирования (PDES), которые позволяют проводить сравнительный анализ различных алгоритмов синхронизации. Были изучены алгоритмы Null Messages, Time Warp и Window Racer, а также их особенности и области применения в зависимости от параметров модели, таких как lookahead, нагрузка и количество используемых логических процессов (LP). Средства написаны на языке программирования C++ с использованием библиотеки Pthreads. Это обеспечило высокую производительность и гибкость архитектуры. Также использовалась модель PHOLD, которая позволила оценить эффективность имплементированных алгоритмов. Результаты показали, что производительность каждого алгоритма зависит от конфигурации модели, а сами средства позволяют гибко переключаться между ними без необходимости повторной реализации. Реализованные средства успешно протестирована и готовы к использованию для дальнейших исследований и разработок в области PDES. Они предоставляют возможность глубокого анализа и оптимизации дискретно событийного моделирования, а также адаптируются под потребности различных моделей.

This paper discusses the development of tools for parallel discrete event simulation (PDES), which allow for a comparative analysis of various synchronization algorithms. The Null Messages, Time Warp, and Window Racer algorithms were studied, as well as their features and applications, depending on model parameters such as lookahead, load, and the number of logical processes (LP) used. The tools are written in the C++ programming language using the Pthreads library. This ensured high performance and flexibility of the architecture. The PHOLD model was also used, which made it possible to evaluate the effectiveness of the implemented algorithms. The results showed that the performance of each algorithm depends on the model configuration, and the tools themselves allow for flexible switching between them without the need for re-implementation. The implemented tools have been successfully tested and are ready to be used for further research and development in the field of PDES. They provide an opportunity for in-depth analysis and optimization of discrete event simulation, as well as adapt to the needs of various models.