- •1.Основные определения и типы моделей
- •2. Понятие комп. Мод. Основные функции.
- •3. Типовые задачи, решаемые средствами компьютерного моделирования.
- •4. Системы имитац. Мод. Исторический путь развития инструментальных средств мод.
- •5. Структурный анализ. Формализованное описание. Построение модели. Проведение эксперимента
- •6. Понятие и сущность корреляционного анализа
- •7. Понятие и сущность регрессионного анализа
- •8. Определение параметров линейного однофакторного ур-я регрессии.
- •9. Оценка величины погрешности линейного однофакторного уравнения
- •10. Проблема автокорреляции остатков. Критерий Дарбина-Уотсона
- •11. Построение уравнения степенной регрессии
- •12. Двухфакторные и многофакторные уравнения регрессии
- •13. Оптимизация. Основные понятия.
- •14. Одномерный поиск оптимума.
- •15. Понятие оптимизац задач и оптимиз моделей
- •16. Оптимизационные задачи с линейной зависимостью между переменными
- •17. Геометрическая интерпретация оптимизационной задачи линейного программирования.
- •18. Симплексный метод решения оптимизационной задачи линейного программирования.
- •19. Пример решения оптимизационной задачи линейного программирования симплексным методом
- •20. Двойственная задача линейного програмирования
- •21. Решение двойственной задачи линейного программирования
- •23. Понятие систем массового обслуживания.
- •24. Одноканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с отказами.
- •25. Одноканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •26. Одноканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с ожиданием без ограничения длины очереди
- •27. Многоканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с отказами.
- •28. Многоканальная модель смо с пуассоновским входным потоком и экспоненц распределением длительности обслуживания с ожиданием.
- •29. Вероятностные характеристики функционирования в стационарном режиме системы массового обслуживания.
- •30. Параллельное и распределенное моделирование
- •32. Непрерывное моделирование
- •33. Комбинированное непрерывно-дискретное моделирование
- •34. Моделирование по методу Монте-Карло.
- •35. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло.
- •39. Алгоритм метода потенциалов решения транспортных задач
- •40. Теория принятия решений. Основные понятия.
- •41. Принятие решений в условиях полной определенности. Метод аддитивной оптимизации.
- •42. Принятие решений в условиях риска
35. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло.
для оценки качества функционирования систем обслуживания используют метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Основой решения задачи исследования функционирования СМО в реальных условиях является статистическое моделирование входящего потока требований и процесса их обслуживания. Для решения задачи статистического моделирования функционирования СМО должны быть заданы следующие исходные данные: описание СМО; параметры закона распределения периодичности поступлений требований в систему; параметры закона распределения времени пребывания требования в очереди; параметры закона распределения времени обслуживания требований в системе. Решение задачи статистического моделирования функционирования СМО складывается из следующих этапов. Вырабатывают равномерно распределенное случайное число ξi. Равномерно распределенные случайные числа преобразуют в величины с заданным законом распределения: интервал времени между поступлениями требований в систему (ΔtTi); время ухода заявки из очереди; длительность времени обслуживания требования каналами (ΔtОi) Определяют моменты наступления событий: поступление требования на обслуживание; уход требования из очереди; окончание обслуживания требования в каналах системы. Моделируют функционирование СМО в целом и накапливают статистические данные о процессе обслуживания. Устанавливают новый момент поступления требования в систему, и вычислительная процедура повторяется в соответствии с изложенным. Определяют показатели качества функционирования СМО путем обработки результатов моделирования методами математической статистики.
38. Транспортные задачи линейного програмирования. Постановка задачи.
Под термином «транспортные задачи» понимается широкий круг задач не только транспортного характера. Общим для них является, как правило, распределение ресурсов, находящихся у т производителей, по п потребителям этих ресурсов. На автомобильном транспорте наиболее часто встречаются следующие задачи, относящиеся к транспортным: прикрепление потребителей ресурса к производителям; привязка пунктов отправления к пунктам назначения; взаимная привязка грузопотоков прямого и обратного направлений; отдельные задачи оптимальной загрузки промышленного оборудования; оптимальное распределение объемов выпуска промышленной продукции между заводами-изготовителями и др. Транспортная задача называется закрытой, если суммарный объем отправляемых грузов равен суммарному объему потребности в этих грузах по пунктам назначения . Если такого равенства нет, задачу называют открытой. Для написания модели необходимо все условия и целевую функцию представить в виде математических уравнений. Все грузы из i-х пунктов должны быть отправлены. Все j-е пункты (потребители) должны быть обеспечены грузами в плановом объеме. Суммарные объемы отправления должны равняться суммарным объемам назначения. Должно выполняться условие неотрицательности переменных: xij ≥0, , i = , j = . Перевозки необходимо осуществить с минимальными транспортными издержками. Транспортным задачам присущи следующие особенности: распределению подлежат однородные ресурсы; условия задачи описываются только уравнениями; все переменные выражаются в одинаковых единицах измерения; во всех уравнениях коэффициенты при неизвестных равны единице; каждая неизвестная встречается только в двух уравнениях системы ограничений. Транспортные задачи могут решаться симплекс-методом.