- •1. Моделирование как метод научного познания. Процессы получения и обработки информации. Формирование и проверка гипотез.
- •2. Объект оригинал. Объект заместитель. Уровень абстрагирования. Существенность сходства. Воздействие и отклик.
- •3. Понятие системы, внешней среды, воздействия, управления. Структурный и функциональный подходы к моделированию систем.
- •4. Классический подход к моделированию систем.
- •5. Системный подход к моделированию систем.
- •6. Макро- и микропроектирование.
- •7. Характеристики моделей системы: цель, целостность, сложность, поведенческая страта, неопределенность.
- •8. Характеристики моделей систем: адаптивность, организационная структура, управляемость, возможность развития.
- •9. Активный и пассивный эксперименты. Цели моделирования. Иерархия целей моделирования.
- •10. Проблемы моделирования систем.
- •11. Классификация видов моделирования по характеру изучаемых процессов.
- •12. Классификация видов моделирования по форме представления системы.
- •13. Общая математическая модель системы. Классификация параметров модели.
- •14. Динамическая и статическая модели объектов.
- •15. Состояние системы. Множество состояний системы. Детерминированная и стохастическая модели системы.
- •16. Схемы общего вида. Типовые схемы. Классификация типовых схем.
- •17. D-схемы.
- •18. F-схемы.
- •19. Р-схемы.
- •20. N-схемы.
- •21. Q-схемы.
- •22. А-схемы
- •23. Моделирование случайных процессов. Подходы к моделированию случайности. Метод Монте-Карло.
- •24. Моделирование события, группы несовместных событий, условного события.
- •25. Определения: случайная величина, вероятностная мера, плотность вероятности, функция распределения. Связь функции распределения с плотностью вероятности (вероятностной мерой).
- •26. Общая схема генерации св u(0,1). Понятия периода и апериодического участка последовательности псевдослучайных чисел. Лкг.
- •27. Метод генерации св произвольного распределения. Моделирование случайной дискретной величины. Генерация св u(a,b) и экспоненциального распределения.
- •28. Понятия аналитической, имитационной, машинной и программной модели. Формальные категории и неформальные категории. Целесообразность проведения машинного эксперимента.
- •29. Требования к программным моделям.
- •30. Этапы моделирования. Краткая характеристика.
- •31. Этап построения концептуальной модели системы. Формализация концептуальной модели.
- •32. Этапы алгоритмизации модели и ее машинной реализации:
- •33. Понятие прогона. Принцип Δt и Δz. Алгоритм фиксации и обработки результатов моделирования.
- •34. Этап получения результатов и их интерпретация.
- •35. Моделирование в устоявшемся режиме. Метод Велча.
- •36. Требования к проведению машинного эксперимента. Проблемы при проведении машинного эксперимента.
- •37. Планирование имитационных экспериментов с моделями систем. Основные понятия.
- •38. Событийно – ориентированное имитационное моделирование. Процессное имитационное моделирование (ориентация на транзакты).
- •39. Событийно ориентированное имитационное моделирование. Алгоритм модели 1 прибор – 1 очередь.
- •40. Оценки характеристик работы смо.
- •41. Архитектура языков моделирования. Требования к языкам имитационного моделирования.
- •42. Дерево решений выбора языка для моделирования системы.
- •43. Виды моделирующих комплексов. Их особенности.
- •44. Система имитационного моделирования gpss. Краткая характеристика системы. Возможности системы.
- •45. Gpss. Одноканальные и многоканальные компоненты обслуживания.
- •46. Gpss. Параметрическая настройка транзактов.
- •Index a, b
- •47. Gpss. Эмпирические функции. Пользовательские переменные, сохраняемые ячейки.
- •48. Gpss. Методы изменения маршрутов движения транзактов. Режимы Transfer.
- •49. Gpss. Методы изменения маршрутов движения транзактов. Test.
- •50. Gpss. Методы изменения маршрутов движения транзактов. Организация циклов.
- •51. Gpss. Работа с таблицами. Работа с оку / мку в режиме прерывания.
- •52. Gpss. Перевод оку / мку в недоступное состояние и восстановление доступности.
- •53. Gpss. Косвенная адресация. Пример косвенной адресации.
- •54. Gpss. Работа с копиями транзактов. Синхронизация движения транзактов.
32. Этапы алгоритмизации модели и ее машинной реализации:
1. Построение логической схемы модели.
2. Получение математических соотношении.
3. Проверка достоверности модели системы.
4. Выбор инструментальных средств для моделирования.
5. Составление плана выполнения работ по программированию.
6. Спецификация и построение схемы программы.
7. Верификация и проверка достоверности схемы программы.
8. Проведение программирования модели.
9. Проверка достоверности программы.
10. Составление технической документации по второму этапу.
33. Понятие прогона. Принцип Δt и Δz. Алгоритм фиксации и обработки результатов моделирования.
Повтор – однократное проведение эксперимента (моделирования). Результатом повтора является отклик.
Прогон - определенное количество повторов.
Принципы построения моделирующих алгоритмов:
Принцип t (трата машинного времени)
Изначально определяются временные границы мод-я и интервал времени между предыдущим и последующим фазовым состоянием системы. В последующий момент времени определяется отклик. Определяется большое кол-во фаз. Часть фаз могут быть не актуальными для исследования системы и д.б. отброшены. Всё приводит к нерациональному расходу машинного ресурса и к затруднению анализа данных.
Принцип особых состояний z
Моделирование происходит в направлении от состояния к модельному времени. В начале эксперимента определяется оптимальный набор состояний для поставленных задач исследования. Известная последовательность состояний и интервалы времени между состояниями (детерминированные или стохастические). Снижается расход машинного ресурса и определяются только необходимые данные в системе.
Алгоритм фиксации и обработки результатов моделирования.
34. Этап получения результатов и их интерпретация.
На этапе получения и интерпретации результатов моделирования ЭВМ используется для проведения рабочих расчетов по составленной и отлаженной программе. Результаты этих расчетов позволяют проанализировать и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы.
35. Моделирование в устоявшемся режиме. Метод Велча.
Пусть Y1,Y2,… представляют выходной стохастический процесс, который получен в результате одного прогона мод-я. Необходимо определить установившийся параметр, который является характеристикой Y. Сложность оценки установившегося параметра состоит в том, что функция распределения Yi отличается от функции распределения начальных параметров, поскольку нельзя выбрать начальные условия, которые бы являлись отражением «установившегося поведения». Описанная проблема называется проблемой начального переходного процесса или проблемой запуска.
Допустим, нам необходим оценить установившееся среднее v=E(Y):
Таким образом, переходные средние стремятся к установившемуся среднему. Наиболее серьезное последствие проблемы начального переходного процесса состоит в том, что E[Y(m)]v при любом значении m. Метод, чаще всего применяемый для решения этой проблемы, называется переходным периодом работы модели или удалением начальных данных. Его задача – удалить некторое кол-во данных наблюдений, полученных в начале прогона имитационной модели, а для оценки v использовать только оставшиеся данные наблюдений. Возникает вопрос, как выбрать переходный период (или кол-во данных, к-рые будут удалены) l. Нужно выбрать такое кол-во l, когда E[(l)]v.
Наиболее простой и универсальный метод определения l – это графическая процедура, описанная Велчем. Характерная цель это процедуры – определить временной индекс l, для к-рого E(Yi) v при i>l, где l является переходным периодом работы (что эквивалентно определению момента, когда кривая переходного среднего E(Yi) «выравнивается» на уровень v). Процедура Велча основана на n независимых повторных прогонах имитационной модели и осуществляется посредством след. шагов:
1.Выполнение n повторных прогонов имитационной модели, продолжительностью m повторов экс-та (n5, m- большое число). Пусть Yji представляет данные i-ого наблюдения в ходе j-ого повторения прогона имитационной модели (j=,i=).
2.Найти усредненный процесс .
3.Определить скользящее среднее :
4. Создать график дляi = и выбратьl как значение i, за которым очевидно схождение процесса, т.е. выравнивание кривой.