
- •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.
7. Модели: параметры и характеристики.
Различают собств-е пар-ры и хар-ки модели (опред-т особен-ти построения модели и ее эффект-ть) и пар-ры и хар-ки объекта (опред. универс-ть и полезность).
Осн. пар-ры модели – тип, ограничения, способ расчета, способ продвиж. мод. времени, подход к реализ. псевдопараллельностей и тд.
Осн. хар-ки:
- адекватность: 1)точность или погрешность расчета хар-к объекта на модели; 2)универс-ть или полнота модели.
Для иметац. моделей точность зависит от унив-ти. Точность явл. внешн. оценкой адекв-ти, унив-ть – внутр-й. Унив-ть опред-ся мощностью класса пар-ров стр-р и процессов функц-ия объектов модели. Унив-ть – хар-ка области примен-ия модели, опред-т возм-ть исп-ия модели для прогноз-я хар-к объекта при различн. исх. данных. Унив-ть м. описать ч/з декартово произв-е множ-в значений пар-ов модели.
Модель отображ. n пар-ов объекта. x1 – мн-во значений 1-го пар-ра, x2 – …
X=x1×x2×xn ; X – оценка унив-ти (сколько комбинаций пар-ов объекта предст-но в модели).
-трудоемкость: 1)тр-ть разраб. модели; 2)тр-ть модели (что нужно потратить, чтобы получить рез-т модел-ия).
-стоимость: 1)ст-ть разраб.; 2)ст-ть расчета на модели хар-к объекта.
8. Адекватность моделей.
Одна из осн. задач модел-ия – оценка адекв-ти модели. Вкл с себя: 1)точность или погрешность расчета хар-к объекта на модели; 2)универс-ть или полнота модели.
Для иметац. моделей точность зависит от унив-ти. Точность явл. внешн. оценкой адекв-ти, унив-ть – внутр-й. Унив-ть опред-ся мощностью класса пар-ров стр-р и процессов функц-ия объектов модели. Унив-ть – хар-ка области примен-ия модели, опред-т возм-ть исп-ия модели для прогноз-я хар-к объекта при различн. исх. данных. Унив-ть м. описать ч/з декартово произв-е множ-в значений пар-ов модели.
Модель отображ. n пар-ов объекта. x1 – мн-во значений 1-го пар-ра, x2 – …
X=x1×x2×xn ; X – оценка унив-ти (сколько комбинаций пар-ов объекта предст-но в модели).
9. Виды моделей, иерархия моделей.
Объекту м. соотв-ть одна м-ль, группа м-лей послед-х приближений, для слож. объектов строят иерархич-е разнотипные м-ли. Различают м-ли объектов и м-ли среды, в кот. объекты сущ-т.
1)В зав-ти от области приложения
2)Подобия – модели, кот воспроизв-т стр.-функц-ю организ-ю объекта, его физич. природу. Аналоги – м-ли, функц-ие кот подчин. тем же законам, что и у объекта, но облад-х иной природой.
3) В зав-ти от этапа применения модели
4) В зав. от принципа построения м-ли среды
5) В завис-ти от степени отображ-я стр-но-функц-х св-в
6) В зав. от учета случ. факторов
7) В зав. от учета временного фактора
8) В зав. от хар-ра величин, кот опис. объект
В
зав. от природы замещ-го объекта:
10. Характеристика и классификация абстрактных моделей.
В зав-ти от степени формализ-ции выдел. концепт, символич и математич. модели. Наименее формализ-ы конц. м-ли, предст. собой разнородную инфу об объекте в произвольной форме. Эти модели – рез-т обслед-ия объекта, они конкретизир-т цели исслед-ия, уровень детализации объекта в модели и описание эл-ов, определ. состав пар-ов и хар-к объекта, критерии эфф-ти, осн. законом-ти, присущие работе объекта.
Абстр. мод-ие начин-ся с построения конц. модели.
Символич. модели явл. след. этапом формализации. Они не позволяют решать модели аналитич-ки. В знаковых вводятся обозначения осн. понятий и отношений м/у ними, а модель предст-ся цепочкой символов-понятий и символов-операций. В языковых описание строится на базе фиксир. алфавита и строгих синтаксич и семантич. правил.
В мат. моделях объект заменияется формализ. описанием. В сравнении с натурным экспер-ом и физич. моделями мат. модел-ие отличается экономичностью и универс-ю. Обеспеч. модел-ие опасных или трудновоспроизводимых режимов, позвол. изменять масштаб времени.
В зав-ти от способа расчета хар-к объекта выделяют аналитич., иметацион. и комбинир. модели. В имет. и комбинир. моделях рез-ты получают путем статистич. испытаний с послед-й обработкой накопленных знаний.