- •Шпаргалки по имэп
- •Вопрос 1. Системы: основные понятия и определения.
- •Вопрос 2. Понятие модели. Классификация систем и моделей.
- •Классификация систем и моделей.
- •Вопрос 3. Принципы системного подхода в моделировании систем.
- •Вопрос 4. Имитационное моделирование. Метод статистического моделирования.
- •Вопрос 5. Основные подходы к построению математических моделей систем.
- •Вопрос 6. Дискретно-событийные системы и модели. Схема алгоритма моделирования стохастических дискретно-событийных систем.
- •Вопрос 7. Основные математические схемы моделирования систем и процессов (d,f,p,q – схемы).
- •Вопрос 8. Случайные потоки однородных событий: основные определения и свойства.
- •Вопрос 14. Системы массового обслуживания: основные определения и свойства.
- •Заявки принимаются к обслуживанию
- •Вопрос 18. Моделирование случайных событий и дискретных величин.
- •Вопрос 24. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем.
- •Вопрос 26. Задачи обработки результатов моделирования.
- •Вопрос 30. Регрессионный анализ результатов моделирования.
- •Вопрос 33 Общие сведения о формате операторов gpss. Формат и действие блоков generate и terminate.
- •Вопрос 34 Элементы gpss, отображающие одноканальные обслуживающие устройства. Блоки seize, release, advance.
- •Вопрос 35 Сбор статистики об ожидании. Блоки queue, depart.
- •Вопрос 36 Переход транзакций в блок, отличный от последующего. Блок transfer (все режимы).
- •Вопрос 37 Моделирование многоканальных устройств. Определение емкости мку. Формат и действие блоков enter и leave.
- •Вопрос 41 Стандартные числовые атрибуты системы и транзактов, параметры транзактов.
- •Вопрос 42 Блоки assign, mark,loop (формат и примеры использования).
- •Вопрос 44 Сохраняемые величины. Операторы initial и savevalue.
- •Вопрос 46 Проверка числовых выражений. Блок test.
- •Вопрос 50 Логические ключи. Блоки управления потоками транзактов: logic, gate lr,gate ls и gate.
Шпаргалки по имэп
Вопрос 1. Системы: основные понятия и определения.
Система – целенаправленная совокупность взаимодействующих элементов, объединенных единой целью. В результате образования системы возникает системный (синергетический) эффект. В каждый определенный момент времени система обладает определенным состоянием.
Состояние системы – множество переменных, которые содержат всю информацию, необходимую для описания свойств системы в любое время.
Система обладает следующими свойствами:
Целостность и делимость. Система — это прежде всего целостная совокупность элементов. Это означает, что, с одной стороны, система - целостное образование и, с другой — в ее составе отчетливо могут быть выделены целостные объекты (элементы). При этом следует иметь в виду, что элементы существуют лишь в системе. Элементы, существующие вне системы – объекты.
Наличие устойчивых связей. Наличие существенных устойчивых связей (отношений) между элементами или (и) их свойствами, превосходящих по мощности (силе) связи этих элементов с элементами, не входящими в данную систему, является следующим атрибутом системы. Система существует как некоторое целостное образование, когда мощность (сила) существенных связей между элементами системы на интервале времени, не равном нулю, больше, чем мощность связей этих же элементов с внешней средой.
Организация. Это свойство характеризуется наличием определенной организации, что проявляется в снижении энтропии (степени неопределенности) системы.
Эмерджентность. Эмерджентность предполагает наличие таких качеств (свойств), которые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности.
При рассмотрении систем управления к свойствами систем добавляют:
Свойство самоорганизации (развития);
Способность выработки целей.
Основной парадигмой современной науки является системный подход, когда изучаемые объекты рассматриваются как системы, т.е. в ходе их изучения они разбиваются на части и описывается взаимодействие этих элементов.
Классический системный подход получил дальнейшее развитие, при котором изучаемая система рассматривается как подсистема более общей системы, рассматривается взаимодействие системы со внешней средой.
Вопрос 2. Понятие модели. Классификация систем и моделей.
Современный научный подход предполагает изучение объектов посредством их моделирования.
Моделирование – замена исследуемой системы другой аналогичной системой, в которой отражаются существенные свойства моделируемой системы.
Отнесение свойства к множеству существенных является в определенной мере условным и зависит от целей исследования.
Модель – это физическое или абстрактное представление реального объекта, которое позволяет отражать свойства этого объекта. Модель, которая правильно отражает изучаемые свойства системы, называется адекватной.
Модель служит необходимым средством в понимании или совершенствовании реальной системы. С философской точки зрения, модель может представляться эффективным средством общения и осмысления действительности.
Известны 4 случая применения моделей:
Модель как способ осмысления действительности помогает выявить взаимозависимости, необходимые мероприятия, временные соотношения, требуемые ресурсы и т.д.
Модель как средство обучения (тренажеры) - это средство обучения, когда обучаемые лица должны уметь применять правильные решения в критических ситуациях, возникающих в реальных объектах.
Модель как инструмент прогнозирования.
Модель как процедура организации эксперимента позволяет проводить эксперименты в таких ситуациях, когда на реальном объекте это невозможно.
В настоящее время существует большое разнообразие моделей, которые могут применяться при исследовании одного объекта. Принято различать физические (реальные) модели, совпадающие по физической сущности с объектом и мысленные (абстрактные) модели, которые не отражают реальную действительность самого объекта. Мысленные модели, в свою очередь, делятся на наглядные, символические и математические.
1. В основе гипотетической модели лежит некоторая гипотеза о реальном объекте. Такие модели применяют в тех случаях, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальной модели.
Аналоговые модели основаны на применении аналогий различного уровня.
В тех случаях, когда сами объекты или протекающие в них процессы не поддаются физическому моделированию используют мысленные макеты (в основе выполненного макета лежит аналогия причинно-наследственных связей).
2. Знаковые модели подразумевают использование специальной системы знаков (математической модели). При описании знаковых моделей используется специальный язык. Модель может быть описана на естественном языке и называется словесной (семантической).
Языковые модели подразумевают использование тезауруса. Тезаурус образуется из набора понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Здесь необходимо отметить, что между словарем и тезаурусом существуют принципиальные отличия. Тезаурус в отличие от словаря лишён неоднозначности, присущей словарю, т. е. в тезаурусе каждому слову соответствует лишь единственное понятие.
3. Аналитические модели – мат. модели, которые представлены аналитическими математическими объектами (дифференциальные уравнения или их системы, интегральные уравнения т.д.)
Для построения аналитических моделей существует мощный математический аппарат - алгебра, функциональный анализ, разностные уравнения, теория вероятности, математическая статистика, теория массового обслуживания и т.д.
Имитационное моделирование используется, когда для описания сложной системы недостаточно аналитического моделирования. В имитационной модели поведение компонент сложной системы описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуациях, которые возникают в реальной системе. Алгоритмы, которые моделируют по исходным данным и фактическим значением параметров сложной системы позволяют отобразить явления в системе и получить информацию о возможном поведении сложной системы. На основе этой информации исследователь может принять соответствующее решение.
Комбинированное моделирование – когда процессы функционирования одних элементов системы моделируются аналитически, а процессы функционирования остальных — имитационно.