- •Суть, основные достоинства и недостатки.
- •2) Системный анализ, методология, решаемые задачи.
- •3) Моделирование как аппарат системного анализа.
- •4) Системный подход в моделировании.
- •5) Задать математическую модель – это:…
- •1) Дискретная цепь Маркова. Дать определение. Указать основное свойство.
- •2) Указать закон распределения вероятности, протекающий в системе с Марковским процессом.
- •3) Указать взаимосвязь стационарного режима и предельных вероятностей.
- •5) Нормировочное уравнение. Вид. Где используется?
- •1) Непрерывно - стохастические модели. Определение
- •2) Системы массового обслуживания (смо). Определение. Цель использования. Типы.
- •3) Задачи теории массового обслуживания.
- •4) Понятие потока событий. Чем характеризуются поток требований и поток обслуживания.
- •5) Общий вид структуры смо.
- •Нотация Кендала. Определение. Общий вид.
- •3) Непрерывные Марковские цепи. Определение. Основное отличие от Марковского случайного процесса.
- •4) Граф состояний. Определение. Цель(и) его построения.
- •5) Дип. Цель использования. Основное условие для применения дип вместо графа марковского процесса.
- •Суть, основные достоинства и недостатки
- •Случайные элементы в имитационных моделях.
- •3) Что является базовой последовательностью случайных чисел?
- •4) Последовательность создания и исследования имитационной модели.
- •5) Модельное время. Методы реализации механизма модельного времени. Перечислить. Суть методов (кратко)
- •Определение. Цель проведения.
- •Факторы, реакции, функция реакции, «черный ящик» - схематично. Требования, предъявляемые к факторам (совокупности факторов).
- •Факторное пространство, поиск плана эксперимента, значение функции реакции.
- •Стратегическое и тактическое планирование эксперимента. Цель методов стратегического планирования.
- •5) Варианты построения планов факторного эксперимента.
4) Системный подход в моделировании.
При системном подходе предполагается последовательный переход от общего к частному, когда в основе построения модели лежит цель исследования. Именно из нее исходят, создавая модель. Подобие процесса, протекающего в модели, реальному процессу является не целью, а лишь условием правильного функционирования модели, поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта. Для правильно построенной модели характерно то, что она выявляет только те закономерности, которые нужны исследователю и не рассматривает те свойства системы, которые не существенны для данного исследования. Качество моделирования определяется тем, в какой степени решаются задачи, поставленные исследователем.
5) Задать математическую модель – это:…
Для перечисленных целей в математической модели программы достаточно задать порядок следования действий, определяемый операциями или командами. Тогда программа представляется ориентированным графом , множество Х вершин которого соответствует линейным участкам программы, а дуги U указывают на связи между участками.
В-2. Дискретно - стохастические модели
1) Дискретная цепь Маркова. Дать определение. Указать основное свойство.
Дискретная цепь Маркова - случайный процесс, протекающий в системе, если для каждого момента времени ti вероятность любого последующего состояния системы зависит только от текущего состояния и не зависит от того, когда и каким путем система пришла в это состояние.
Основное свойство - отсутствия последствия. Это означает, что вероятность перехода в следующее состояние не должна зависеть от того, сколько времени процесс пребывал в текущем состоянии.
2) Указать закон распределения вероятности, протекающий в системе с Марковским процессом.
Распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их принятия.
3) Указать взаимосвязь стационарного режима и предельных вероятностей.
Сумма предельных вероятностей должна давать единицу p0(t),p1(t),…,pn(t). Соответственно t стремится к бесконечности. Таким образом в системе устанавливается стационарный режим: пусть система случайным образом и меняет свои состояния, но вероятность каждого из них не зависит от времени и каждое из состояний осуществляется с некоторой постоянной вероятностью, которая представляет собой среднее относительное время пребывания системы в данном состоянии. Режим функционирования системы называют стационарным, если вероятности состояний не зависят от времени, и система случайным образом меняет состояния.
4) Граф состояний. Определение. Цель(и) его построения.
Граф состояний - граф, вершинами которого являются состояния Si, а направленные дуги описывают переходы между состояниями.
Число состояний конечно и равно k. Строится матрица перехода системы. На основе матрицы перехода системы можно построить так называемый граф состояний системы. Построение графа состояний удобно для наглядного представления цепи.
На графе не отмечаются вероятности перехода системы из одного состояния в то же самое. При рассмотрении конкретных систем удобно сначала построить граф состояний, затем определить вероятность переходов системы из одного состояния в то же самое (исходя из требования равенства единице суммы элементов строк матрицы), а потом составить матрицу переходов системы.