- •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.
50. Моделирование активностей.
Метод активностей применяется, если функциональные действия компонентов существенно отличаются и слабо связаны друг с другом. Структура всей модели приведена на рисунке, где модуль Мф реализует алгоритм моделирования по методу активностей и определяет порядок запуска модулей активностей. Блок 1 в каждом такте: 1)анализирует временные списки событий в ИБ и определяет список наступивших событий, которые должны быть обработаны; 2)если такие события есть, то блок 5 поочередно, пока не будет исчерпан их список, анализирует условия запуска активностей и инициирует выполнение тех модулей, чьи условия запуска "сработали"; 3)управление передается модулю активности, он выполняется, корректирует состояние ИБ и может создать условия для запуска других активностей; по завершении выполнения все модули активностей возвращают управление в модуль Мф; - если все события обработаны, все активности выполнены, то блок 3 продвигает модельное время tM 4) если прогон завершился, то блок 6 производит статистическую обработку результатов, в противном случае выполняется переход на блок 1 и начинается следующий такт моделирования.
51. Моделирование процессов.
Наиболее универсальный подход. Позволяет описывать модель в виде наборов взаимодействующих процессов, предполагается, что в компоненте процесса допустимо любое алгоритм. описание, т.е. допустимо исп-е всех средств ЯП.
Кроме этого вводятся доп. операторы, необх. для учета работы парал. процессов, чтобы отобразить синхр. процессов. Процессы могут развив. последовательно, парал., послед-парал., синхр. и асинхр., они могут запуск. друг друга, ослеж. сост. друг друга. В процессах, кроме этого, вводят доп. объект (например, сигналы. Процессы могут менять знач. сигналов, процессы могут быть чувствит. а изменен. сигналов). Все это позволяет отобразить связь процессов по управлен.
В общем случае, процесс представл. собой набор функц. действий, выполненных одним узлом.
Для 4-х станков – 4 процесса:
В ИБ необх хран. тек. сост. кажд. процесса, если процессы взаимод. через сигналы, то временные диаграммs/
В процессе раб. кажд. алг-м может влиять на ИБ. АУМ делает попытку выполн. кажд. процесс.
В начале моделир. все процессы счит-ся активн. и делается попытка запустить их поочередно.
Сост. модели – сост. Инф. Базы, в том числе тек. сост. процессов, где под сост. процесса понимается номер команды, в кот. он был приостановлен. В след. такте попытка запуска процесса вып-ся из его тек. сост.
В нашем примере процесс может нах. в команде ЖДАТЬ.
Предполож, что моделир. нач. с точки 0, когда транзактов нет.
52. Укрупненный алгоритм имитационного моделирования одноканальной смо.
Алгоритм работы модели на уровне модулей включает следующие этапы: ввод исходных данных (параметров среды и объекта), задание режимов моделирования (описание набора вычисляемых характеристик и требований к ним; задание длительности моделирования); настройка и инициализация моде моделирование (многократный чередующийся запуск модулей М1-МЗ, М5);
При построении имитационной модели должны быть определены: - ее состояния; - события; - структура временных цепей (списков).
Событие - факт, который может привести к изменению состояния мо ли. Здесь события: поступление на обслуживание новой заявки и завершение обслуживания текущей заявки.
Состояние модели укрупнё'нно описывается числом заявок г(Х), находящихся в ней. Для детального описания необходимо фиксировать временные параметры и характеристики заявок (времена появления заявок, их типы, номера, трудоемкости, время дообслуживания текущей заявки и т.п.), позволяющие прогнозировать последующие состояния при наступлении новых событий.
Временная цепь (список) - описывает распределение во времени после, вательности событий и может храниться, например, в виде списковой структуры. Включает цепь прошлых, настоящих и будущих - прогнозируемых событий. По мере продвижения модельного времени настоящие события становятся прошлыми, а будущие настоящими. Текущие события обрабатываются, могут изменять состояние модели, приводить к новым событиям в будущем и еле, вательно изменять цепь будущих событий.
