- •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.
39. Событийно ориентированное имитационное моделирование. Алгоритм модели 1 прибор – 1 очередь.
Событийно-ориентированное моделирование
В событийно-ориентированных системах моделирования приняты следующие соглашения:
1) модель продвигается во времени от события к событию, которые изменяют состояние модели,
2) логика наступления событий определяет последовательность смены
состояний модели, которые связаны с наступлением этих событий;
3) время продвигается от события к событию;
Эта парадигма широко использовалась в 60-70 годы.
Примером событийно-ориентированных систем является системы моделирования SIMSCRIPT, SMPL.
40. Оценки характеристик работы смо.
Одноканальные СМО
Абсолютная пропускная способность (среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени): где– интенсивность потока заявок (величина, обратная среднему промежутку времени между поступающими заявками);– интенсивность потока обслуживаний (величина, обратная среднему времени обслуживания)
Относительная пропускная способность (средняя доля заявок, обслуживаемых системой):
Вероятность отказа (вероятность того, что заявка покинет СМО необслуженной): Очевидны следующие соотношения:и.
N – канальная СМО с отказами
Абсолютная пропускная способность:
где n – количество каналов СМО; – вероятность нахождения СМО в начальном состоянии, когда все каналы свободны (финальная вероятность нахождения СМО в состоянииS0);
При этом
pn – вероятность нахождения СМО в состоянии Sn
Относительная пропускная способность (средняя доля заявок):
;;.
Вероятность отказа: ;.
Среднее число занятых каналов (среднее число заявок, обслуживаемых одновременно): При этом.
41. Архитектура языков моделирования. Требования к языкам имитационного моделирования.
Арх-ру ЯИМ, т.е. концепуцию взаимосвязей элементов языка как сложной системы, и технологию перехода от системы S к ее машинной модели М можно представить следующим образом:
Объекты мод-я (системы S) описываются (отображаются в языке) с помощью некоторых атрибутов языка;
Атрибуты взаимодействуют с процессами, адекватными реально протекающим явл-ям в мод-мой системе S;
Процессы требуют конкретных условий, определяющих логическую основу и последовательность взаимодействия этих процессов во времени;
условия влияют на события, имеющие место внутри объекта мод-ния и при взимодействии с внеш средой E;
События изменяют состояния модели системы М в пространстве и во времени.
Типовая схема архитектуры ЯИМ и технология его использования при моделировании систем:
Требования к ЯИМ.
Совмещение. Паралл-но протекающие в реальных системах процессы представляются с помощью последовательно работающей ЭВМ. ЯИМ позволяют обойти эту трудность путём введения понятий системного времени.
Размер. ЯИМ используют динам-ое распределение памяти (компоненты модели системы появляются в ОЗУ и исчезают в зависимости от текущего состояния). Эффект-ть мод-я достигается так же использованием блочных конструкций: блоков, подблоков и т.д.
Изменения. ЯИМ предусматривают обработку списков, отражающих изменения состояний процесса функционирования мод-мой системы на системном уровне.
Взаимосвязь. Для отражения большого количества взаимосвязей между компонентами модели в статике и динамике ЯИМ включаем системно организ-ые логические возможности и реализации теории множ-в.
Стохастичность. ЯИМ используют специальные программные генерации последовательностей случайных числе, программы преобразования в соответствующие законы распределения.
Анализ. ЯИМ предусматривает системные способы статической обработки и анализа результатов моделирования.