- •1. Сущность понятий модель и моделирование. Роль моделей в процессе познания.
- •2. Характеристика модели как системы.
- •3. Классификация видов моделирования
- •5. Формальная модель системы
- •6. Типовые математические схемы моделей. Особенности d-схем и a-схем.
- •7. Типовые математические схемы моделей. Особенности f-схем и p-схем.
- •8. Основные понятия теории массового обслуживания.
- •9. Поток заявок и его характеристики.
- •10. Простейший поток заявок и его особенности
- •11. Стратегии управления потоками заявок в смо
- •12. Базовые модели смо. Обозначения смо
- •13. Параметры и характеристики смо
- •14. Аналитические модели одноканальных смо с отказами и с ожиданием
- •15. Аналитические модели многоканальных смо с отказами и с ожиданием.
- •16. Сущность имитационного моделирования. Различия имитационных и аналитических моделей.
- •17. Принципы построения моделирующих алгоритмов.
- •18. Сущность метода статистического моделирования
- •19. Способы формирования случайных чисел. Аппаратный и физический.
- •20. Способы формирования случайных чисел. Алгоритмический метод.
- •21. Моделирование случайных событий
- •22. Моделирование дискретных случайных величин
- •23. Методы моделирования непрерывных случайных величин. Сущность метода обратной функции.
- •26. Моделирование случайных величин, распределенных по нормальному, равномерному, экспоненциальному законам.
- •27. Основные требования к моделям
- •28. Основные этапы моделирования систем
- •29. Концептуальная модель системы
- •31. Правила и способы формализации процессов обработки информации.
- •32. Алгоритмизация процессов обработки информации. Последовательность разработки алгоритмов.
- •33. Основные свойства моделей.
- •34. Понятие адекватность» модели. Особенности оценки адекватности моделей.
- •35. Базовые принципы оценки адекватности моделей. Методы обеспечения адекватности моделей.
- •36.Схема оценки адекватности моделей о. Балчи.
- •37. Методика оценки адекватности моделей.
- •38. Основные этапы проведения экспериментальных исследований с помощью моделей. Типы вычислительных экспериментов.
- •39. Стратегическое и тактическое планирование машинных экспериментов.
- •40. Сущность активного эксперимента, его преимущества.
- •41. Основные понятия теории планирования экспериментов.
- •42. Классификация средств моделирования, сравнительная оценка основных классов средств моделирования.
- •43. Основные требования к инструментальным средствам моделирования
- •44. Общая характеристика gpss World, построение программ в gpss World.
- •45 Общая характеристика системы arena, построение моделей в системе arena .
- •46 Содержание обработки результатов экспериментов.
- •47 Оценка точности и достоверности результатов моделирования.
- •48 Проверка гипотез о равенстве средних и о равенстве дисперсий.
- •49 Методы понижения дисперсии.
- •50 Анализ и интерпретация результатов моделирования на эвм. Дисперсионный анализ результатов экспериментов.
36.Схема оценки адекватности моделей о. Балчи.
Терминология: Верификация модели( V ) – подтверждение ее преобразования из одной формы в другую в соответствии с намерениями разработчика и с достаточной точностью
Валидация модели – ( V ) – подтверждение поведения модели в области применения в соответствии с целями и с удовлетворительной точностью
Тестирование модели ( T ) – планируемый интерактивный процесс, направленный на поддержку процедуры верификации и валидации модели, в то числе на поиск ошибок.Все вместе: VV & T Проектирование и разработка модели ( M );
Реализация имитационных экспериментов ( Симуляция - S). Все вместе – M&S
Базовые принципы оценки достоверности модели:
1. Оценка достоверности должна осуществляться на всех этапах процесса M&S
2. Достоверность рассматривается только по отношению к определенным целям M&S, для которых разрабатывается соотвествующая модель
3. Полученные оценки достоверности могут быть предписаны только для предписанных сценарием эксперимента условий, в рамках которых модель или результат прогонов тестируются, верифицируются и валидируются
4. В процедуры V&V необходимо включать элементы независимого анализа( т.е. привлекать нескольких экспертов или разработчиков), чтобы исключить субъективный подход. 5. Проводимые в процессе VV&T мероприятия необходимо планировать и документировать.
М
етоды
верификации:
1.Разработка и отладка моделирующей программы по модулям.
2. Привлечение нескольких человек к проверки программы.
3. Выполнение прогонов модели с тестовыми исходными данными
4. Трассировка модели. Фиксация событий и переменных состояний.
5.Прогон имитационной модели при упрощающих допущениях, для которых известны или могут быть легко вычислены истинные характеристики системы.
6. Просмотр анимационного процесса моделирования
7. Сравнение статистических характеристик выходных величин с требуемыми
8. Применение инструментальных средств имитационного моделирования.
37. Методика оценки адекватности моделей.
Признаки адекватности модели:
Корректность концептуальной модели(постановки задачи и выбора метода моделирования в рамках установленных ограничений и допущения)
Корректность элементов модели
Коррек-сть структуры модели как способа объединения элементов в единое целое
Отсут-ие абсурдных рез-ов при исследовании границ факторного пространства
Идентичность результатов, получаемых на наборе исходных параметров, для которых исход процесса моделирования известен(подтвержден практикой или теоретическими расчетами)
Совпадение результатов, полученных в одних и тех же точках факторного пространства с помощью данной модели и других, уже апробированных моделей
Идентичность зависимостей, получаемых в одинаковом факторном пространстве, с помощью данной модели и других моделей, адекватность которых на рассматриваемом пространстве не отвергнута.
Методика оценки адекватности модели:
(Анализ концептуальной модели)
(Верификация программной реализации)
(Сравнение с другими моделями)
(
Оценка
чувствительности)
