- •1. Понятие системы
- •3.Аналогия. Связь с понятием «система»
- •5.Черный ящик. Основная проблема моделирования.
- •9.Виды математического моделирования. Примеры
- •11. Получение случайных чисел, подчиняющихся экспоненциальному закону
- •10.Получение случайных чисел с произвольным законом распределения методом обратных функций
- •8.Классификация видов моделирования
- •6. Общая схема моделирования
- •4. Взаимосвязь эксперимента и модели.
- •2. Моделирование как метод научного познания.
- •13. Методы получения равномерно распределенных случайных чисел.
- •15. Общие свойства программных датчиков псевдослучайных чисел
- •17.Мультипликативный конгруэнтный метод получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел
- •19. Программный датчик randu. Общая характеристика, принцип работы, особенности
- •21. Требования к базовому датчику. Проверка их соблюдения.
- •4. Простейшие проверки
- •23. Проверка равномерности распределения псевдослучайной последовательности по критериям согласия
- •23.Проверка равномерности распределения псевдослучайной последовательности по критериям согласия
- •22. Проверка равномерности распределения псевдослучайной последовательности по ее числовым характеристикам.
- •20. Имитация случайных величин и процессов
- •18. Смешанный и аддитивный конгруэнтный методы получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел. Методы увеличения периода датчика
- •16. Конгруэнтные методы получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел
- •14. Метод середины квадрата. Общая характеристика, основные недостатки. Требования к функции рекуррентной формулы
- •24. Проверка независимости чисел в псевдослучайной последовательности. Критерий автокорреляции.
- •26. Получение случайных чисел с произвольным законом распределения методом отбора
- •30. Понятие системы массового обслуживания, назначение, общая характеристика, разновидности, примеры.
- •32.Цели и методы моделирования систем массового обслуживания.
- •34. Уравнения Колмогорова для одноканальной системы массового обслуживания с отказами.
- •28.Получение случайных чисел, подчиняющихся закону Вейбулла
- •35. Имитационное статистическое моделирование смо.
- •33. Основы моделирования систем массового обслуживания. Поток событий. Свойства потоков событий.
- •31.Классификация систем массового обслуживания
- •27. Моделирование нормально распределенной случайной величины
- •25. Проверка независимости чисел в псевдослучайной последовательности. Критерий разностей
- •29.Распределение хи-квадрат .
5.Черный ящик. Основная проблема моделирования.
Понятие «черного ящика» У.Р.Эшби.
П
*
* - Внутренне содержимое скрыто от наблюдателя
Понятие черного ящика- система, внутреннее содержание которой скрыто от наблюдателя.
Выбор входа и
выходов есть утвержд-я часть модели.
Конечной целью свл-ся настроение
математической модели-зависимости
от
.
Нужно максимально разнообразить входящие
воздействия и фиксировать соответствие
реакции системы.
Компонент называется факторами или предикаторами. Реакция системы -откликом. Неизвествую функцию связ.факторы и отклики – функция отклика. Описание функционирования черного ящика сводится к установлению соответствия входа и выхода. Построение модели по результатам такого эксперимента называется идентификацией или стуктр-ей системы.
Главная проблема-мы не знаем как устроена система, т.е ее внутр-я структура. Пример:
7→14,домысел
2n-отклик
2n+ (n-1)(n-2)* (n-6). Этот случай наз.идентиф-ей в широком смысле. Отс-ет выбор и параметр.и стр-ры.
Благоприятный случай идеен-я серого ящика,где известна стр-ра, точно известна ф-я, необх.найти парметры.
7. неопределенность. Основные виды неопределенности.
В общем случае неопределенность в моделях принятии решений следует понимать как наличие нескольких возможных исходов каждой альтернативы.
Рассмотрим два признака классификации — источник и природа неопределенности.
1)По источнику неопределенности различают факторы неопределенности среды и факторы личностной неопределенности.
Неопределенность среды возникает в условиях неполной информации о значениях факторов внешней или внутренней среды организации. Это объясняется двумя основными причинами. Во-первых, неопределенность среды возникает при наличии целенаправленного противодействия других лиц или организаций, способы действий которых неизвестны. В этом случае говорят о «целенаправленной» среде, а связанную с ней неопределенность, обусловленную поведением других лиц, которые преследуют собственные цели, называют поведенческой неопределенностью или игровой (поведение конкурентов). Во-вторых, неопределенность среды возникает в силу недостаточной изученности некоторых явлений, имеющих объективный характер и сопровождающих процессы принятия управленческих решений. В этом случае имеет место так называемая объективная среда, а связанная с ней неопределенность называется природной (экономические условия, политическая обстановка, поведение потребителей, социокультурные, природно-географические и другие факторы)
Личностная неопределенность - понимается как неопределенность психических процессов, состояний и свойств личности. В частности, можно говорить о таких проявлениях личностной неопределенности, как неопределенность восприятия, представления, мышления, памяти, воображения, эмоциональных состояний.
Целевая неопределенность- выражается в нечеткой, расплывчатой формулировке ЛПР цели принятия решения или наличии у него нескольких противоречивых целей.
2)Второй признак классификации неопределенных факторов - это природа неопределенности. По этому основанию выделяют вероятностную неопределенность и неопределенность уверенности.
К вероятностной неопределенности относят влияние случайных факторов, т.е. таких неопределенных факторов, которые при массовом появлении обладают свойством статистической устойчивости и описываются некоторым законом распределения вероятности. Если закон распределения и числовые характеристики случайной величины известны, то с их помощью можно относительно легко вычислить вероятность любого события, которое этому закону подчиняется. Когда закон распределения неизвестен, то решение принимается в условиях статистической неопределенности, которая, в свою очередь, делится на два вида — с известными и неизвестными параметрами распределения (числовыми характеристиками) Случайные факторы – это самый «удобный» вид неопределенности, поскольку при массовом появлении они подчиняются определенным закономерностям и становятся предсказуемыми в среднем, хотя и остаются непредсказуемыми в каждом конкретном проявлении. Неопределенность уверенности характеризуется влиянием неслучайных факторов, т.е. таких факторов, которые не обладают свойством статистической устойчивости. Другими словами, неопределенность уверенности — это неизвестность, которая обусловлена нехваткой или отсутствием информации о личностных или ситуационных факторах, не подчиняющихся законам теории вероятностей.
Полная неопределенность имеет место когда отсутствует вообще какая-либо информация о факторах, влияющих на принятие решений. На практике очень немногие управленческие решения приходиться принимать в условиях полной неопределенности. Это объясняется следующими причинами. Во-первых, у ЛПР всегда существует принципиальная возможность получения дополнительной информации о неизвестных факторах. Во-вторых, ЛПР может действовать по аналогии с прошлым опытом, чтобы сделать предположения о вероятности или об ожидаемых значениях неопределенных факторов. В-третьих, неслучайные факторы иногда удается перевести в разряд случайных с помощью рандомизации. Рандомизация- искусственное введение случайности в ситуацию, где она отсутствует. Далее, после рандомизации, проблемную ситуацию можно исследовать, используя методы теории вероятностей и математической статистики.
