- •Архитектурное моделирование
- •Диаграмма прецедентов
- •Состояние и его графическое изображение
- •Этапы имитационного моделирования
- •Регрессионные модели ------Линейные регрессионные модели
- •Регрессионные модели----Линейные регрессионные модели
- •Линейная множественная модель
- •Нелинейные регрессионные модели Квадратичная модель
- •Обратная регрессионная модель
- •Планирования эксперимента
- •Классификация экспериментов
- •16. Матрица планирования эксперимента.
- •17. Законы распределения случайной величины. Дискретные законы распределения
- •Непрерывные законы распределения
- •18. Описательная статистика и случайная величина.
- •19. Параметрические критерии проверки статистической гипотезы.
- •Критерий Стьюдента (t-критерий) Случай независимых выборок
- •Случай связанных (парных) выборок
- •Критерий Фишера
- •20. Непараметрические проверки статистической гипотезы.
- •Непараметрический анализ выборок---Непараметрические критерии анализа выборок позволяют проводить анализ, не учитывая закон распределения.
- •21 . Стратегическое планирование эксперимента на модели. Планирование эксперимента
- •22. Тактическое планирование эксперимента на модели Планирование эксперимента
- •Физической моделью
- •24. Непрерывно – детерминированные модели. D-Схемы.
- •Автомат Милли---Формальное определение [обработка]
- •Автомат Мура
- •Вероятностный автомат Милли--Пусть элементы множества g порождает некоторые законы распределения на множествах z и y.
- •Дискретно стохастические модели. (p- схемы)
- •Вероятностный автомат Мура---Пусть определение выходного сигнала p–автомата завит лишь от того состояния, в котором находится автомат в данном такте работы.
- •Непрерывно-стохастические модели (q-схемы) Основные понятия и определения
- •Обобщенные модели (а - схемы) Понятие агрегата
- •Структура агрегативной системы
- •Дискретно-событийные системы
- •Системная динамика
- •34. Классификация систем массового обслуживания.
- •35. Параметры системы массового облуживания и оценка ее эффективности.
- •Потоки событий и их описание
- •Обратная задача тмо
- •38 . Построение модели состояний системы массового обслуживания.
- •39. Модель состояний «Зарождение – гибель». Особенности аналитического моделирования смо
- •40. Модель отказов системы массового обслуживания. Анализ надёжности сложных систем и оптимизация их обслуживания
Состояние и его графическое изображение
Моделирование поведения объектов и системы в целом основывается на понятии состояния.
Состояние (state) - условие или ситуация в ходе жизненного цикла объекта, в течение которого он удовлетворяет логическому условию, выполняет определенную деятельность или ожидает события.
Состояние на диаграмме изображается прямоугольником со скругленными вершинами (рис. 9.1). Этот прямоугольник, в свою очередь, может быть разделен на две секции горизонтальной линией. Если указана лишь одна секция, то в ней записывается только имя состояния (рис. 9.1, а). В противном случае в первой из них записывается имя состояния, а во второй - список некоторых внутренних действий или переходов в данном состоянии (рис. 9.1, б). При этом под действием в языке UML понимают некоторую атомарную операцию, выполнение которой приводит к изменению состояния или возврату некоторого значения (например, "истина" или "ложь").
Графическое
изображение состояний на диаграмме
состояний
Переход называется триггерным, если его специфицирует событие-триггер, связанное с внешними условиями по отношению к рассматриваемому состоянию.
В этом случае рядом со стрелкой триггерного перехода обязательно указывается имя события в форме строки текста, начинающейся со строчной буквы. Наиболее часто в качестве имен триггерных переходов задают имена операций, вызываемых у тех или иных объектов системы. После имени такого события следуют круглые скобки для явного задания параметров соответствующей операции. Если таких параметров нет, то список параметров со скобками может отсутствовать. Например, переход на рис. 9.4, а, является триггерным, поскольку с ним связано конкретное событие-триггер, происходящее асинхронно при срабатывании некоторого датчика.
Переход называется нетриггерным, если он происходит по завершении выполнения ду-деятельности в данном состоянии.
Нетриггерные переходы часто называют переходами по завершении ду-деятельности. Для них рядом со стрелкой перехода не указывается никакого имени события, а в исходном состоянии должна быть описана внутренняя ду-деятельность, по окончании которой произойдет тот или иной нетриггерный переход.
Графическое
изображение триггерного (а) и нетриггерного
(б) переходов на диаграмме состояний
Этапы имитационного моделирования систем.
Этапы имитационного моделирования
|
№ |
Этап |
Описание |
|
1 |
Понимание системы |
Понимание того, что происходит в системе, подлежащей анализу, какова ее структура, какие процессы в ней протекают |
|
2 |
Формулировка цели моделирования системы
|
Список задач, которые предполагается решить с помощью будущей модели. Список входных и выходных параметров модели, список исходных данных, критерии завершенности будущего исследования
|
|
3 |
Разработка концептуальной структуры модели
|
Структура модели, состав существенных процессов, подлежащих отображению в модели, зафиксированный уровень абстракции для каждой подсистемы модели (список допущений), описание управляющей логики для подсистем
|
|
4 |
Реализация модели в среде моделирования
|
Реализованные подсистемы, их параметры и переменные, их поведение, реализованная логика и связи подсистем
|
|
5 |
Реализация анимационного представления модели |
Анимационное представление модели, интерфейс пользователя |
|
6 |
Проверка корректности реализации модели
|
Убеждение в том, что модель корректно отражает те процессы реальной системы, которые требуется анализировать |
|
7 |
Калибровка модели
|
Фиксация значений параметров, коэффициентов уравнений и распределений случайных величин, отражающих те ситуации, для анализа которых модель будет использоваться |
|
8 |
Планирование и проведение компьютерного эксперимента |
Результаты моделирования - графики, таблицы и т. п., дающие ответы на поставленные вопросы |
|
|
|
|
Одномерная модель черного ящика и линейная регрессия.
