
- •1. Система, системные признаки, классификация систем.
- •2. Целостные и суммативные системы.
- •3. Моделирование как метод научного познания и подход к анализу и синтезу сложных систем.
- •4. Назначение моделирования и его место среди других наук.
- •5. Сложные системы как объекты моделирования.
- •6. Системный подход в моделировании сложных систем.
- •7. Модели: параметры и характеристики.
- •8. Адекватность моделей.
- •9. Виды моделей, иерархия моделей.
- •10. Характеристика и классификация абстрактных моделей.
- •11. Имитационные модели (общее описание).
- •12. Примеры математических моделей (анал. И имитационных).
- •13. Методы расчета математических моделей.
- •14. Харарактеристика имитационных методов расчета матем моделей.
- •15.Сравнительный анализ аналитических и имитационных моделей.
- •16.Классификация и характеристика типовых математических моделей.
- •17.Общая хар-ка q-моделей.
- •18. Общая характеристика обобщенных (агрегатных) моделей.
- •19. Технология моделирования. Основные этапы.
- •20. Концептуальные модели.
- •21. Формирование критериев при моделировании.
- •22. Планирование экспериментов с моделью
- •23. Общая характеристика метода статистических испытаний (Монте-Карло).
- •24. Примеры использования метода статистических испытаний.
- •25. Стохастические сетевые модели: параметры и характеристики.
- •26. Сети массового обслуживания: параметры, характеристики, классификация.
- •27.Теоретические основы статич моделирования
- •28.Выбор длительности машинного эксперимента.
- •29.Оценка результатов имитационного моделирования: статические оценки и доверительные интервалы
- •31.Псевдослучайные числа и их использование в моделировании.
- •32.Алгоритмические способы генерации псевдослучаных чисел.
- •33.Моделир-е случайных событий, групп событий.
- •34.Моделирование зависимых и независ событий.
- •35. Моделирование дискретных случайных величин
- •36.Моделирование непрерывных случайных величин.
- •37.Метод обратных функций.
- •38. Моделирование случайных векторов(для случая двухмерных случайных величин)
- •39.Генерация типовых распределений (равномерного, показательного, гаусса и др.)
- •40.Основные задачи имитационного моделирования
- •41.Оценка характеристик моделирования объекта, по результатам статистического моделирования
- •42.Оценка характеристик нестационарного объекта по результатам статистическ моделирования.
- •43. Типовая структура имитационной модели
- •44. Компоненты, функциональные действия, активности и события
- •45. Порядок функционирования имитационной модели
- •4 6. Методы продвижения модельного времени
- •47. Алгоритм и особенности моделирования нестационарных объектов.
- •48. Общая характеристика и сравнительный анализ методов моделирования псевдопараллельностей.
- •49. Псевдопараллельность: смысл и способы реализации.
- •50. Моделирование активностей.
- •52. Укрупненный алгоритм имитационного моделирования одноканальной смо.
- •53. Программные средства имитационного моделирования.
- •54. Аппаратные средства имитационного моделирования.
- •55. Состав системы моделирования gpss.
- •56. Состояния транзактов и узлов. Списки gpss.
- •57. Укрупненный алгоритм обработки событий в языке gpss.
- •58. Укрупненный алгоритм продвижения тразактов в языке gpss.
- •60. Характеристика входного языка системы gpss.
- •61. Стандартный набор статистики gpss. Управление сбором статистики.
- •62. Управление сбором статистики в gpss с помощью table, qtable.
- •63. Именование и адресация объектов в языке gpss
- •64. Вычислимые и хранимые объекты gpss.
- •65. Характеристика объектов языка gpss.
- •66. Управление приоритетными дисциплинами обслуживания в gpss.
- •67. Стандартные числовые атрибуты gpss. Назначение и использование.
- •68. Управление потоками транзактов в языке gpss.
- •69. Устройства и организация приоритетного обслуживания в gpss.
- •70. Управление узлом типа память в gpss. Описание многоканальных смо.
- •72. Управление маршрутами транзактов в языке gpss.
- •73. Использование операторов test, gate. Логические ключи.
- •74. Управление семействами транзактов в языке gpss.
- •75. Характеристика аналитических методов расчета математических моделей.
- •76. Математические модели сложных систем (общее описание).
- •77. Аналитическое решение математической модели.
- •78. Потоки заявок в стохастических сетевых моделях.
- •79. Типы смо, используемых в стохастических сетевых моделях.
- •80. Моделирование смо м/м/1 и м/м/к.
- •81. Моделирование смо м/м/1 и м/м/к.
- •82. Параметры и характеристики сетей мо.
- •83.Экспоненциальные сети мо.
- •84. Расчёт интенсивностей потоков и , сама сеть в соотв. Фициент мкнутой сети.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000коэффициентов передач сетей мо.
- •85. Расчёт вероятностей состояний разомкнутых сетей мо.
- •86. Расчёт вероятностей состояний замкнутых сетей мо.
- •87. Моделирование узловых характеристик объекта на основе разомкнутых сетей мо.
- •88. Моделирование системных характеристик объекта на основе замкнутых сетей мо.
- •89. Моделирование узловых характеристик объекта на основе замкнутых сетей мо.
- •90. Общая методика моделирования объекта на основе разомкнутых сетей мо.
- •91. Общая методика моделирования объекта на основе замкнутых сетей мо.
- •92. Предельные оценки характеристик стохастических сетевых моделей
- •93. Моделирование систем обработки информации стохастическими сетями.
- •Система, системные признаки, классификация систем.
- •Целостные и суммативные системы.
- •Моделирование как метод научного познания и подход к анализу и синтезу сложных систем.
42.Оценка характеристик нестационарного объекта по результатам статистическ моделирования.
Если в объекте происх нестационарные процессы , значит поведение объекта существенно меняется с течением времени
-
стационарно
-
не стационарно
Сам з-н поведения меняется , данные подчиняются разным з-нам распределения. Берутся временные среды на всем промежутке модел-ия ил выдел промежутки времени , в кот поведение объекто стационарно
t=t1
Происх статистич обработка для кажд з-на . Кол-во возрастных оценок существенно возрастает. Если объект не стационарен , то длительность модел-ия возрастает
(еще см 48)
43. Типовая структура имитационной модели
С
труктура
типовой имитационной модели представлена
на рисунке.
О
на
включает подсистему моделей (ПМ) и
подсистему организации моделирования
(ПОМ), состоящую из модуля пользовательского
интерфейса (ИП), модуля инициализации
модели (ИнМ), модуля статистической
обработки результатов моделирования
(СО), модуля загрузки и запуска модулей
(ЗЗМ) подсистемы моделей и др. Подсистема
ПМ включает модули модели объекта (Мо),
модели окружающей среды (Мс) и модуль
АУМ, реализующий алгоритм управления
их взаимодействием. Модули Мо и Мс
образуют переменную часть подсистемы
моделей Мн, настраиваемую на конкретный
объект, а АУМ ее фиксированную часть
(Мф), в которой "зашит" выбранный
способ продвижения модельного времени
и реализации псевдопараллельностей.
Характер взаимодействия подсистем и модулей приведен на рисунке:
Модули Мн взаимодействуют друг с другом через общую информационную базу ИБ, внося в нее изменения и анализируя ее состояние. Основу ИБ составляет информация, отображающая процесс изменения состояния модели (объекта) и хранящаяся в виде временных списков (цепей) и других информационных структур.
Пользователь П через модуль ИП вводит исходные данные:- описание объекта в табличной, графической или языковой форме для после-дующей генера-ции или наст-ройки модулей Мн; - описание ре-жимов моделирования, включая план эксперимен-та, число прого-нов, длительность моделирования; - требования к результатам моделирования, их полноте, составу, точности. Модуль ИнМ готовит систему к моделированию: - по исходному описанию объекта при необходимости генерирует и настраивает модуль Мн; - устанавливает модель и соответствующие модули в заданное исходное состояние. Модуль ЗЗМ передает управление АУМ.
44. Компоненты, функциональные действия, активности и события
При моделировании объект (систему) можно рассматривать как набор компонентов (элементов), подсистем, взаимодействующих друг с другом в определённой среде. Они могут находиться в различных состояниях, например, в активном состоянии или в состоянии ожидания. Активное состояние соответствует некоторой деятельности в системе. Изменение состояний системы происходит под влиянием событий. События в исследуемой системе наступают, как правило, в непредсказуемые моменты физического времени, происходят мгновенно в системном времени и требуют конечных затрат машинного времени. Системное, модельное время необходимо, для синхронизации происходящих в модели событий и процессов. Системное время - дискретное.
В системах с параллельно функционирующими элементами может происходить одновременное выполнение ряда процессов. Соответственно в моделях таких систем в некоторые моменты системного времени в активном состоянии оказывается одновременно несколько объектов, выполняющих свои функции одновременно. Параллельные процессы могут быть асинхронными и синхронными, подчиненными и независимыми.
Поведение каждого элемента характеризуется последовательностью отрабатываемых им функций - функциональных действий ФДij. Функциональное действие характеризуется алгоритмом АЛij и временем его выполнения ij, образующими активность, а также набором событий Сij, к которым приводит его выполнение. (См. рисунок) Активность - это единичное действие системы по обработке, преобразованию входных данных. Результаты обработки событий учитываются компонентами при запуске и выполнении очередного функционального действия.