- •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.
- •10. Характеристика и классификация абстрактных моделей.
- •7. Модели: параметры и характеристики.
- •8. Адекватность моделей.
- •9. Виды моделей, иерархия 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.
4. Назначение моделирования и его место среди других наук.
Модел-ие объекта произв-ся для выявления его св-в: -прогнозир-ие будущ. состояния или поведения объекта; -колич-й оценки эффект-ти объекта; -нахожд-е зав-ти м/у хар-ми и пар-ми; -отыскание оптим-х знач-й пар-ов; -обучение специалистов.
К
ибер-ка
– наука об общих законах получ-я,
хранения, преобраз-ия инфы в сл. управл-х
системах незав-мо от их природы. Теоретич
киб-ка: теория инфы, автоматов, алгоритмов,
распозн. образов, оптим. упр-ия.
Сист-ка – направл. в киб-ке, изуч-ее вопросы проект-ия, констр-ия, поведения всех сл. инф-х систем, основу кот. составл-т выч. ср-ва. Осн. принцип исслед-ия – сист. подход. Аппарат сист-ки: теория вер-ей, статистика, теория игр, т. графов, т. сетей.
ИО – аппарат колич-го обоснов-ия прним-х решений, что обеспеч-т достиж-е задан. целей.
ОТС – научн. направл-е, связ-е с разраб-й филос-х, методологич. конкретно научных и прикладных проблем анализа и синтеза сл. систем произв. природы.
5. Сложные системы как объекты моделирования.
Признаком сл. сист. явл. наличие у нее св-ва энерджентности (т.е. св-ва или хар-ки сист-ы не выводятся напрямую из св-в составл-х ее эл-ов или подсистем. Объед-ие эл-ов в сл. сист. приводит к появл. нов. качеств )
Пр: коммуникативная сеть
Ц
ель:
надежность прохожд-я сообщения.
Дост-но, чтобы работал хотя бы один канал.
Д
екомпозируем
сист. на составляющие.
P – вер-ть надежной работы
P(не раб.1)*P(не раб2)*P(не раб3)=
(1-P1)( 1-P2)( 1-P3)
При построении модели мы применили простой индуктивный подход: 1)выдели одельн. подсист; 2)Кажд. подсист моделир-ли отдельно; 3)Из одельн-х получили общую хар-ку системы.
Признаки сл. сист:
1) больш. кол-во эл-ов, типов эл-ов и связей м/у ними; сложность стр-ры
2)целостность;
3)неопред-ть;
4)стохастичность работы системы;
5)влияние случ-х факторов;
6)сложность функ-й, вып-х сист-й;
7)неполнота исходной инфы о системе;
8)воздействие внешней среды.
6. Системный подход в моделировании сложных систем.
Выделяют классич. (индуктивный) и системный подход к анализу систем. Классич. основан на движении от частного к общему. При этом системы разбив. на отдельн. несвязные подсист, кот исслед. незав-мо. Из получ-х хар-к подсистем опред-ют хар-ки всей сист.
Сист. подход основан на сохранении целост-ти объекта на всех этапах модел-ия. Исх. объект также разбив. на отдельн. подсист. Однако разраб-ся спец. процедура учета их взаимного влияния. Оценив-ся хар-ки подсистем на базе этой процедуры, затем выч-ся хар-ки всего объекта.
Принципы сист. подхода:
1)прапорц.-последоват-ое продвижение по этапами направл-м по созданию моделей;
2)соглас-е ресурсных, инф-х, надежностных и др. хар-к объекта;
3)соблюд-е целостности отдельн. обособлен-х стадий построения моделей;
4)правильное соотнош. отдельн. уровней иерархии в системе модел-ия.
