- •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.
17. D-схемы.
D-схемы применяются для моделирования систем, характеристики к-рых меняются с течением времени под воздействием непрерывных потоков входной информации и воздействия окружающей среды. Такие системы должны исключать случайные процессы.
Класс систем-оригиналов: системы автоматического управления.
Задача: поддержание F без участие человека.
Принцип управления:
- принцип разомкнутого управления
- принцип компенсации
- принцип обратной связи
Принцип разомкнутого управления
«+»: простота, системность
«-»: для оптимизации системы необходимо построить новую схему, к-рая подвергается анализу выходных хар-тик. Система самостоятельно не может адаптироваться к возможным изменениям значений характеристик.
Принцип компенсации
«+»:
- возможность адаптации к изменяющимся внеш условиями
- высокая скорость реагирования на изменение внеш условий
«-»: невозможно отслеживать всех возможных внеш воздействий.
Принцип обратной связи
«+»: возможность учета всех видов воздействия внеш среды
«-»: снижение времени реакции на изменение воздействия внеш среды по сравнению с предыдущими схемами.
На практике использует комбинированный подход, при к-ром все внеш воздействия разделяются на 2 группы:
- воздействия, к-рые требуют быстрой реакции САУ
- все остальные воздействия; при обработке изменения параметров событий первой группы используется принцип компенсации, для отслеживания изменений второй группы используется принцип обратной связи.
Идеальная система: h'(t)=0
Динамический процесс в САУ:
F(y, y', y'',…,y(n), h, h', h'',…,h(m), v, v', v'',…,v(k))=0
18. F-схемы.
С помощью F-схем целесообразно моделировать системы с четным кол-вом состояний и дискретным характером вход сигнала.
Формализация: F=<z, x, y, ,,z0>
z – множество внутр состояний
х – мн-во входных состояний
у – мн-во выходных сигналов
- функция переходов
- функция выходов
z0 – начальное состояние
F-схема:
- по зависимости от вх сигнала:
*Автомат Мили
*Автомат Мура
- по наличию памяти
* с памятью
* без памяти
- по кол-ву вх сиганлов и состояний:
*конечный автомат
- по хар-ру отсчета дискретного времени:
*синхронный
*асинхронный
Применение:
19. Р-схемы.
Вероятностный автомат (ВА) - это дискретный потактный преобразователь информации с памятью, функционирование которого в каждом такте зависит только от состояния памяти в нем и может быть описано статистически.
Схемы вероятностных автоматов (Р-схем) применяются:
в проектировании дискретных систем, проявляющих статистически закономерное случайное поведение;
в определении алгоритмических возможностей систем;
в обосновании границ целесообразности их использования;
в решении задач синтеза по выбранному критерию дискретных стохастических систем, удовлетворяющих заданным ограничениям.
Математическое понятие Р-автомата формируется на понятиях, введенных для F-автомата.
Формализация:
bkj – вероятности перехода автомата в состояние zk и появление на выходе сигнала yj, если он находился в состоянии zi и на его вход в этот момент времени поступил сигнал xl.
Применение: