- •Тульский государственный университет
- •Конспект лекций
- •Моделирование систем
- •Оглавление
- •Лекция 1 введение Имитационное моделирование – метод научного познания
- •1. Предмет курса, его цели и задачи
- •2. Имитационное моделирование как метод научного познания. Философские аспекты теории моделирования.
- •3. Основные понятия курса
- •Лекция 2 введение Сложные системы
- •1. Понятие сложной системы
- •2. Факторы, действующие на процесс функционирования сложной системы
- •3. Показатели, характеризующие свойства сложных систем
- •4. Задачи исследования сложных систем
- •Лекция 3 имитационное моделирование
- •1 Модели и их роль в изучении процессов функционирования сложных систем
- •2 Классификация видов моделирования систем
- •3 Математическое моделирование процессов функционирования систем
- •4 Аналитические и имитационные модели
- •Лекция 4
- •1. Основные подходы к описанию функционирования сложных систем
- •2. Дискретно - детерминированные модели
- •3. Непрерывно - детерминированные модели
- •4. Дискретно - стохастические модели
- •5. Непрерывно - стохастические модели
- •Лекция 5 обобщенная схема построения модели сложной системы
- •1. Основные этапы формализации: концептуальная модель, формализованная схема, математическая модель
- •2. Пример описания системы
- •3. Проверка адекватности модели и объекта
- •Лекция 6 принципы построения моделирующих алгоритмов
- •1. Формы представления логической структуры модели
- •2. Методы построения моделирующих алгоритмов
- •3. Формы представлений логической структуры моделей
- •4. Проверка адекватности модели и объекта моделирования
- •Лекция 7 роль времени в имитационных моделях
- •1. Масштабы времени
- •2. Способы управления модельным временем
- •Лекция 8 моделирование дискретных случайных воздействий на систему и событий
- •1. Общая характеристика метода статистического моделирования на эвм
- •2. Методы получения случайных чисел и их машинная генерация
- •3. Проверка качества псевдослучайных последовательностей чисел
- •4. Моделирование случайных событий
- •Лекция 9 моделирование непрерывных случайных величин
- •1. Метод обратной функции.
- •2. Метод исключения
- •3. Моделирование нормального распределения
- •4. Обобщенное распределение Эрланга
- •5. Треугольное распределение.
- •6. Моделирование случайной величины со ступенчатой плотностью
- •Лекция 10 формирование реализаций случайных векторов и процессов
- •1. Имитация случайного вектора, заданного совместной плотностью распределения вероятностей
- •2. Имитация нормально распределенного случайного вектора
- •3. Моделирование вектора, заданного распределением компонент и коэффициентами корреляции.
- •4. Моделирование случайных функций (процессов)
- •Лекция 11 точность и качество испытаний при статистическом моделировании
- •1. Общая схема фиксации и обработки результатов моделирования
- •2. Статистическая обработка независимых реализаций критерия интерпретации
- •3. Оценка точности и необходимого количества реализаций модели
- •4. Использование правил автоматической остановки
- •Лекция 12 общая характеристика языков моделирования
- •1. Общая характеристика языков моделирования
- •2. Основные понятия и средства языков моделирования
- •Лекция 13
- •1. Диалоговые системы моделирования
- •2. Банки данных моделирования
- •3. Моделирование на аналоговых вычислительных машинах и гибридных моделирующих комплексах
- •Лекция 14 планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •1. Цели и задачи планирования машинных экспериментов.
- •2. Основные понятия теории планирования экспериментов
- •3. Модели планирования эксперимента
- •4. Стратегическое планирование машинных экспериментов
- •5. Тактическое планирование машинных экспериментов
- •Лекция 15 общая схема фиксации и обработки результатов моделирования систем
- •1. Особенности фиксации и обработки результатов моделирования
- •2. Оценка моментов распределения
- •3. Оценка функции распределения
- •Лекция 16 методы понижения дисперсии результатов моделирования
- •1. Критерии сравнительной оценки вариантов систем
- •2.Методы понижения дисперсии результатов.
- •Лекция 17 сравнение вариантов сложных систем по результатам моделирования
- •1. Сравнение вариантов сложных систем при моделировании
- •Г радиентные методы . Метод также заключается в последовательной проверке значений в точках o, 1, 2,... m
- •Часть 2 Лекция 18 формализация процессов функционированиия систем схемами систем массового обслуживания
- •1. Общая характеристика систем массового обслуживания.
- •2. Формализация входного потока
- •Лекция 19 моделирующие алгоритмы системы массового обслуживания
- •1. Одноканальная смо с ожиданием
- •2 Однолинейная смо с приоритетным обслуживанием
- •3. Особенности построения моделирующего алгоритма многофазных многоканальных смо
- •Лекция 20 агрегаты и агрегатные системы
- •1.Понятие агрегата.
- •2. Математическое описание агрегата.
- •Лекция 21 построение моделирующих алгоритмов в виде агрегатов
- •1. Моделирование функционирования агрегата при заданных входных и управляющих воздействиях.
- •2. Моделирование функционирования агрегата при вырабатываемых в процессе моделирования воздействиях
- •Лекция 22 агрегативные системы
- •1. Основные понятия и определения агрегативных систем
- •2. Моделирование агрегативных систем.
- •3. Регистровый метод моделирования а-систем
- •4. Автоматизация имитационного моделирования с использованием агрегативного подхода.
- •Лекция 23 основные направления использования моделирования при проектировании и эксплуатации асу
- •1. Универсальная автоматизированная модель в асу
- •2. Применение универсальных автоматизированных моделей в сфере
- •3.Использование имитационного моделирования при проектировании сложных систем.
- •Лекция 24
- •1. Особенности формализации функционирования асу
- •2. Особенности моделирования асу на эвм
- •3. Пример моделирования асу предприятием
- •Лекция 25 моделирование производственных процессов
- •1.Понятие о дискретном производственном процессе.
- •2. Формализованные обобщенные операции
- •3. Формализация операции обработки
- •4. Формализация операции сборки.
- •Лекция 26 моделирование производственных процессов
- •5. Формализация операции управления
- •6. Моделирование операций обработки
- •7. Моделирование операции сборки.
- •Лекция 27 формализация нарушений производственного процесса
- •1. Общая схема нарушений производственного процесса.
- •2. Формализация брака
- •Лекция 28 формализация нарушений производственного процесса
- •3. Формализация процессов отказа оборудования
- •Лекция 29 моделирование непрерывных производственных процессов
- •1. Особенности формализации и методика моделирования
- •Лекция 30 динамические модели процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей экономики.
- •1. Модель производственной фирмы
- •1.4. Пример решения задачи моделирования
- •Лекция 31 динамические модели процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей экономики.
- •1. Содержательное описание финансовой деятельности фирмы
- •2. Концептуальная модель
- •3. Алгоритм модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Лекция 32 перспективы развития машинного моделирования сложных систем
- •Применение имитационного моделирования
- •Направления развития имитационного моделирования
- •Области применения имитационного моделирования
- •Библиографический список
Министерство образования и науки РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Тульский государственный университет
КАФЕДРА
Автоматизированных информационных и управляющих систем
Е.А. Семенчев
Доц., доц.
Конспект лекций
по дисциплине
Моделирование систем
Направление подготовки 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника
Форма обучения - очная
Тула 2015
Рассмотрено на заседании кафедры ВТ ИПМКН
протокол № от " " января 2015 г.
Заведующий кафедрой _______________ А.Н. Ивутин
Оглавление
Тульский государственный университет 1
Лекция 1 5
Лекция 2 11
Лекция 3 16
Лекция 4 21
Для задания Q - схемы необходимо описать также алгоритмы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в различных неоднозначных ситуациях. Неоднородность заявок учитывается с помощью введения классов приоритетов. 27
Лекция 5 28
Лекция 6 34
Лекция 7 39
Лекция 8 45
Лекция 9 55
Лекция 10 63
Лекция 11 68
Лекция 12 76
Лекция 13 80
Лекция 14 86
Лекция 15 95
Лекция 16 101
Лекция 17 105
Лекция 18 110
Лекция 19 116
Лекция 20 123
Лекция 21 128
Лекция 22 135
Лекция 23 143
Лекция 24 149
Лекция 25 156
Лекция 26 160
Лекция 27 166
Лекция 28 170
Лекция 29 174
Лекция 30 179
Лекция 31 188
Лекция 32 196
Библиографический список 203
Лекция 1 введение Имитационное моделирование – метод научного познания
План лекции
1. Предмет курса, его цели и задачи.
2. Имитационное моделирование как метод научного познания. Философские аспекты теории моделирования.
3. Основные понятия курса
1. Предмет курса, его цели и задачи
Курс " Моделирование систем " не относится к числу классических. Это сравнительно молодой предмет. Его интенсивное развитие произошло в 50-60-х годах нашего века и непосредственно связано с современным этапом научно-технической революции. Основной чертой этого этапа является постановка задач комплексного характера. Если раньше наука занималась в основном отдельными изолированными явлениями, а в области техники ставились задачи разработки и создания машин и приборов со специфической и достаточно узкой сферой применения, то в настоящее время мы являемся свидетелями таких разработок, когда предметом исследования становится крупное предприятие или отрасль, или даже экономика страны в целом. Разрабатываются и строятся такие объекты, как топливно-энергетические комплексы, крупные гидротехнические сооружения, сложные управляющие системы автоматического типа.
Как отражение этого фактора, в науке возникло понятие сложной или большой системы и так называемый системный подход к решению комплексных задач. Сущность системного подхода заключается в том, что в первую очередь ставятся и решаются задачи, относящиеся не к отдельным элементам, составляющим систему, а к системе в целом. Основные усилия направляются на решение системных вопросов.
Характерной чертой сложных систем является невозможность прямого применения традиционного классического метода исследования: накопление экспериментальная проверка теории. Мы не можем проводить эксперименты с промышленным предприятием. Нельзя провести эксперимент с объектом, который только разрабатывается.
Все возрастающая сложность систем и устройств требует поиска новых методов исследования, прогнозирования развития этих систем, их проектирования и эксплуатации. В связи с этим в последние годы все более увеличивается роль имитационного похода при выполнении исследовательских и проектных работ по созданию эффективных систем различного назначения и большой сложности, гибких автоматических производств и ускорению поиска рациональных решений в промышленности. Имитационное моделирование становится признанным, порой и единственным, методом решения сложных задач анализа, оптимизации и проектирования систем управления производством, технологическими процессами, автоматизированных систем научных исследований.
Метод имитационного моделирования и является предметом изучения в курсе " Моделирование систем ", а овладение этим инструментом исследования и создания сложных систем - целью изучения дисциплины. Главными задачами курса являются : Овладение приемами формализации и построения системных моделей сложных систем, овладение приемами алгоритмизации и программирования моделей объектов, овладение приемами имитационных экспериментов на ЭВМ.