2. Агрегативные системы. Понятие кусочно-линейного агрегата

В 1960-х годах было введено понятие класса моделей сложных систем, названных агрегативными. Основным элементом построения таких моделей был кусочно-линейный агрегат (КЛА). Эти модели обладают рядом привлекательных свойств, позволяющих использовать их в рамках общей схемы исследования сложных систем. В работах отечественной научной школы интенсивно исследовались их структурные и поведенческие свойства, создана имитационная система АИС (агрегативная имитационная система), базирующаяся на понятии агрегативной модели.

О пределение кусочно-линейного агрегата (КЛА).

КЛА относится к классу объектов, которые принято изображать в виде преобразователя (рис.1), функционирующего во времени и способного воспринимать входные сигналы х со значениями из некоторого множества X, выдавать выходные сигналы у со значениями из множества Y и находиться в каждый момент времени в некотором состоянии z из множества Z.

Билет 5

1. Комбинированное (непрерывно-дискретное) моделирование. Основные проблемы реализации.

2. Основные методы генерации псевдослучайных величин. Метод отбраковки

Метод отбраковки

В некоторых случаях требуется точное соответствие заданному за­кону распределения при отсутствии эффективных методов генера­ции. В такой ситуации для ограниченных с.в. можно использовать следующий метод. Функция плотности распределения вероятностей с.в. f_n(x) вписывается в прямоугольник (а, b) х (0, с), такой, что а и b соответствуют границам диапазона изменения с.в. n, а с - мак­симальному значению функции плотности её распределения. Тогда очередная реализация с.в. определяется по следующему алгоритму:

Шаг 1. Получить два независимых случайных числа КСИ1 иКСИ2.

Шаг 2. Если f_n(а + (b — a) КСИ 1 < с*КСИ 2) то выдать а + (b — a) КСИ 1 в качестве результата. Иначе повторить Шаг 1.

Билет 6

1. Графы событий. Определение. Основные решаемые задачи

Графы событий (ГС) – это средство описания системы с дискретными событиями.

ГС состоит из вершин E_i, соответствующих событиям, и дуг U_ij, соответствующих причинно-следственным связям по планированию и отмене событий.

Событие определяется изменением переменных состояния систе­мы, происходящим при наступлении этого события. Множество пе­ременных, которое может изменяться при наступлении события Ei обозначим O_i. Переменные состояния могут быть как детерминиро­ванными, так и случайными.

Связь событий может быть условной и занимать время срабаты­вания перехода.

обозначения:

O_i - множество переменных модели, которые могут быть изменены событием i, O=ОбъединениеO_i.

E_i - множество переменных модели, которые вовлечены в принятие решений на дугах, исходящих из вершины i, E =ОбъединениеEi

L_i – множество переменных модели, которые вовлечены в принятие решений внутри правила обработки события i

E'_i - объединение E_i и L

Mj - множество всех переменных модели, используемых событием

1. какое подмножество переменных состояния абсолютно необхо­димо для функционирования модели;

2. присутствуют ли в модели неосуществимые события;

3. какие события должны быть запланированны к моменту запус­ка модели;

4. можно ли уменьшить количество событий и, соответственно, процедур их обработки.