- •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.
42. Классификация средств моделирования, сравнительная оценка основных классов средств моделирования.
В настоящее время насчитывается около 350 языков и программ моделирования, 13 из них являются наиболее популярными.
Классификация средств моделирования
Языки и пакеты моделирования в настоящее время сходятся.
Сравнение универсальных ЯП и систем моделирования:
Система моделирования |
Универсальный ЯП |
Система моделирования обеспечивает естественную среду для разработки моделей |
Скорость выполнения прогонов модели написанной на ЯП выше, чем на языке мод. |
М. созданную с помощью сист. мод. проще модифицировать и использовать. |
Обеспечивает большую гибкость моделей |
Обеспечивает более совершенный механизм отладки |
ЯП знает большинство разработчиков |
Обеспечивает сокращение стоимости и времени разработки |
|
Сравнение языка моделирования и пакета моделирования
Язык |
Пакет |
Универсальны |
Ориентированны на решение определенных задач |
Разработка м. подразумевает написание кода |
Разработка с использованием граф. интерф. |
Предоставляют широкие возможности |
Не могут обеспечить достаточную гибкость |
Сравнение универсальных и предметно-ориентированных пакетов
Универсальные |
Предметно-ориентированные |
Предназначены для мод. различных систем |
Для мод. определенных систем |
Arena Simple+ Modsim III Extend Awesim |
AutoMod – производств. системы ModModel – мед учреждения и т.д. |
43. Основные требования к инструментальным средствам моделирования
1. Гибкость при моделировании – возможность моделирования систем с разным уровнем сложности.
возможность определения и изменения атрибутов, объектов, глобальных переменных, а также применять их в логике программирования
возможность создавать новые моделирующие конструкции и изменять уже существующие
возможность использования математических выражений и функций
2. Простота в изучении и применении – наличие графического интерфейса, с моделирующими элементами.
3. Поддержка иерархически-структурированных моделей – группировка нескольких базовых структурных элементов в новую структуру.
4. Возможность интерактивной отладки моделей
отслеживание отдельных объектов модели
проверка состояния системы при каждом возникновении определенного события
установка значений определенных атрибутов или переменных, чтобы заставить объект пройти по логическому пути, который встречается редко
5. Высокая скорость работы модели.
6. Наличие удобного интерфейса, обеспечивающего работу не специалиста.
7. Возможность импортировать данные из других приложений и осуществлять экспорт.
8. Возможность запускать внешние программы (для использования блоков, написанных на др. языках)
9. Возможность управлять данными для моделирования (изменять исходные данные в соответствии с планом эксперимента, осуществлять начальную инициализацию)
10. Минимальная стоимость
11. Наличие встроенных средств анимации и динамической графики (для анализа, отладки, проверки адекватности)
12. Наличие встроенных средств статистического анализа (генерация случайных чисел, возможность прогонов модели для наборов статистических данных, статистическая обработка результатов)
13. Наличие средств оптимизации моделируемой системы (средства изменения исходных данных для получения оптимального на выходе результата)
С
хема
решения задачи нелинейного программирование
при неизвестном виде целевой функции
Формирование исходных данных
Имитация исследуемой системы
Расчет показателей эффективности
Алгоритм поисковой оптимизации
14. Возможность формирования стандартных отчетов о результатах моделирования.
