1Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО

«Уральский государственный горный университет»

Б.Б. Зобнин

Моделирование систем

Конспект лекций

по дисциплине «Моделирование систем»

для студентов профилизации

«Автоматизированные системы обработки информации и управления»

направления 09.03.01 Информатика и техника

Екатеринбург, 2017

Оглавление

Введение

1 Общие вопросы теории моделирования

1. Понятия объекта и его модели

2. Что собой представляет оригинал?

1.3 Проблемная ситуация, подлежащая разрешению

1.4 Классификация математических моделей

1.4.1 Классификационные моделирование

1.4.2 Числовые моделирование

1.4.3 Классификация моделей АИС по этапам их создания и сопровождения

1.4.4 Прототипы, позволяющие подключить пользователя к разработке системы

1..4.5 Примеры статической и динамической моделей

1.4.6 Математическая модель измерительного устройства

1.4.7 Оценка погрешности рентгенофлуоресцентного контроля химического состава продуктам

1.4.8 Глоссарий 1

2 Концептуальная модель автоматизируемого объекта-оригинала

2.1 Содержательное описание объекта и характеристика проблемной ситуации

2.2 Построение диаграммы потоков данных DFD

2.3 Построение сети бизнес-процессов

2.4 Декомпозиция управления бизнес- процессами

2.5 Методика проведения обследования бизнес-процессов компании

2.5.1 Обследование общих закономерностей функционировании компании

2.5.2 Обследования деятельности каждого автоматизируемого подразделениями

2.5.3 Детальное обследование бизнес-процессов

2.6 Функциональная модель проектируемой системы

2.7 Информационно-логическая модель проектируемой системы

2.8 Пользовательский интерфейс

2.9 Описание интерфейса

2.10 Глоссарий 2

3 Моделирование бизнес-процессов

3.1 Структурное моделирование

3.2 Детальное моделирование бизнес-процессов

3.3 Форма запроса данных об общей деятельности организации

3.4 Формы запроса данных о выполнении бизнес-процессов подразделениями

3.5 Структуры документов, содержащих результаты обследования

3.6 Состав документов Положения по управлению

3.7 Состав документов Регламента бизнес- процессов

3.8 Классификация бизнес-процессов

3.8.1 Бизнес-процессы (общие сведения)

3.8.2 Бизнес-процессы ведения основной деятельности

3.8.3 Бизнес-процессы вспомогательные

3.9 Бизнес-процессы контроля качества сырья и товарной продукции

3.10 Бизнес-процессы мониторинга компьютерной сети предприятия

3.11 Глоссарий 3

4 Технология обработки и интеграции информации, полученной из различных источников

4.1 Зачем аналитикам облегчать доступ к данным?

4.2 Что такое хранилище данных?

4.3 OLAP и многомерные хранилища данных

4.4 Data Mining

4.5 Средства визуализации OLAP данных и результатов Data Mining

4.6 Средства генерации отчетов

4.7 Глоссарий 4

5 Построение формализованных моделей процессов

5.1 Технология построения математических моделей процессов

5.2 Концептуальная постановка задачи о баскетболисте

5.3 Математическая постановка задачи о баскетболисте

5.4 Обоснование метода решения задачи о баскетболисте

5.5 Глоссарий 5

Библиография

Введение

Целью дисциплины "Моделирование систем" является обучение студентов основам построения математических моделей технологических и информационных процессов, характерных для горного производства.

При планировании содержания курса мы исходим из следующего.

Профессиональные интересы специалистов по автоматизированным системам управления в значительной мере связаны с разработкой автоматизированных информационных систем (АИС), относящихся к классу организационно- технических систем, что подразумевает наличие функций, выполняемых оператором.

Одной из важнейших причин неудовлетворительного качества управленческих решений, в том числе и проектных, является низкая эффективность существующих информационных систем.

Основной вопрос, на который должен уметь ответить специалист по АИС заключается в том, какие математические модели должны быть использованы и какой информацией они должны быть обеспечены для того, чтобы гарантировать требуемое качество функционирование конкретного объекта (производственного комплекса, системы передачи данных и т.д.). Ответ на этот вопрос подразумевает, что специалисту известна технология построения таких моделей, методы определения их параметров и интерпретации полученных результатов.

Поэтому построение математических моделей производственных процессов, а также процессов сбора и обработки информации о ходе этих процессов или о явлениях природы является основой разработки АИС.

Для изучения моделирования студентам необходимо знать разделы предшествующих дисциплин учебного плана:

-из "Высшей математики" : элементы линейной алгебры, функции нескольких переменных, частные производные, неопределенный и определенный интегралы, дифференциальные уравнения, элементы теории вероятности и математической статистики, планирование эксперимента;

-из "Информационного обеспечения АИС": формирование баз данных результатов наблюдений;

-из "Компьютерной графики": графическое отображение результатов наблюдений;

-из "Прикладного программного обеспечения": работа с пакетами прикладных программ.

После изучения курса студент должен уметь:

-содержательно описывать проблемные ситуации, для разрешения которых создается автоматизированная система управления;

-строить формализованные модели по содержательному описанию и разрабатывать программы-имитаторы;

-строить математические модели по экспериментальным данным и интерпретировать полученные результаты;

-программно реализовывать основные процедуры накопление, преобразования, обработки и графического представления информации;

-проводить вычислительные эксперименты и анализировать их результаты.

Умение строить математические модели предполагает:

-знание методов регистрации и хранения информации, допускающих совместную обработку результатов наблюдений (пространственную и временную привязку замеров, согласование контролируемых переменных по частотному диапазону и т.д.), в частности, использование избыточной информации для повышения достоверности контроля;

-знание основных приемов обработки и интерпретации результатов наблюдений (статистической обработки, выделения отдельных фаз состояния процесса и т.д.), позволяющих выделить основные закономерности, содержащиеся в результатах наблюдений;

-умение планировать активные и пассивные эксперименты для построения моделей;

-умение представлять в наглядном виде информацию об объекте;

-умение воспроизводить (имитировать) информационные процессы, происходящие в реальной обстановке.