- •Основы системного анализа Раздел 1. Введение
- •Раздел 2. Имитационное моделирование как метод исследования систем большой сложности
- •Раздел 3. Основы теории систем массового обслуживания
- •Введение
- •1. Системность как всеобщее свойство матери
- •1.1. Определение системы
- •1.2.Сложная и большая система
- •1.3. Классификация систем по их основным свойствам
- •1.4. Искусственная система как средство достижения цели
- •1.5. Системность как всеобщее свойство материи
- •1.6. Системность познавательных процессов
- •1.7. Методология системного подхода
- •1.8. Развитие системных представлений в науке и практике
- •1.9. Контрольные вопросы и упражнения к разделу 1.1.
- •Раздел 2. Имитационное моделирование как метод исследования систем большой сложности
- •2.1. Введение
- •2.2. Основные понятия
- •2.3. Принципы и методы построения имитационных моделей
- •2.4. Вопросы для самопроверки
- •2.5. Упражнения
- •2.6. Случайные события и их имитация
- •2.7. Имитация случайного события
- •2.8. Имитация сложного события
- •2.9. Имитация сложного события, состоящего из зависимых событий
- •2.10. Имитация событий, составляющих полную группу
- •2.11. Вопросы для самопроверки
- •2.12. Упражнения
- •2.13. Имитация непрерывных случайных величин
- •2.14. Метод обратной функции
- •2.15. Метод Неймана (режекции)
- •2.5, Где
- •2.16. Алгоритм получения значения нормально распределенной случайной величины
- •2.17. Алгоритм получения случайной величины, распределенной по Пуассону
- •2.18. Упражнения
- •2.19. Алгоритмы получения значений систем случайных величин (случайных векторов)
- •2.20. Метод аналитических преобразований
- •2.21. Метод разложения по координатным случайным величинам
- •2.22. Алгоритм получения значений системы дискретных случайных величин
- •2.23. Упражнения
- •2.24. Имитация случайных процессов
- •2.25. Имитация нестационарных случайных процессов
- •2.26. Имитация стационарных сп
- •2.27. Имитация стационарных нормальных сп
- •2.28. Обработка результатов моделирования
- •Раздел 3. Основы теории систем массового обслуживания
- •3.1. Введение
- •3.1.1. Историческая справка
- •3.1.2. Примеры систем массового обслуживания. Анализ задач тсмо
- •3.1.3. Понятия, определения, терминология
- •3.1.4. Классификация смо
- •3.1.5.Основная задача тсмо
- •3.2. Математические модели потоков событий
- •3.2.1. Регулярный и случайный потоки
- •3.2.2. Простейший пуассоновский поток
- •3.2.3. Свойства простейшего пуассоновского потока
- •3.2.4. Простейший поток и решение практических задач
- •3.2.5. Нестационарные пуассоновские потоки
- •3.2.6. Потоки с ограниченным последствием (потоки Пальма)
- •3.2.7. Потоки восстановления
- •Термины и определения
- •Литература
2.4. Вопросы для самопроверки
Можно ли все то, что решается с помощью ЭВМ назвать имитационным моделированием? Если – нет, то можно ли указать четкую границу между имитационным моделированием и моделированием с помощью ЭВМ?
Объясните, почему метод имитационного моделирования становиться одним из основных инструментов исследования технологических, социально-экономических, биологических и других видов процессов?
Объясните разницу между принципами t и .Приведите примеры.
В чем вы видите трудности разработки имитационных моделей больших систем? Перечислите их и прокомментируйте.
Имеется квадратная труба с квадратным отверстием внутри нее. По трубе течет горячая жидкость. Труба помещена в ледяную ванну. Распределение температуры в теле трубы в ее сечении удовлетворяет уравнению в частных производных
Uxx+Uyy=0, (3)
а распределение температур на границе трубы задано начальными условиями. Разностные уравнения, соответствующие (3) имеют вид:
Задачу можно решить, задавая начальные условия и задавая i и j в соответствии с необходимым количеством разбиений интервалов в направлениях по координатным осям x и y, при реализации модели (4) с помощью ЭВМ, можно ли считать данную модель имитационной? Дайте ответ на этот вопрос, если вместо (3) имеется уравнение Uxx+Uyy=aUt, учитывающее переходной процесс. А если учитывать понижение температуры вдоль трубы и задачу рассматривать как трехмерную?
К какому классу относятся системы, для которых применим метод имитационного моделирования?
Можно ли отнести модели всех видов процессов, исследуемых с помощью ЭВМ к имитационным?
2.5. Упражнения
Задано уравнение
а) Преобразовать уравнение к виду, позволяющему применить принцип t;
б) Найдите решение уравнения, то есть математическую модель процесса y(t) с шагом h=1, 0.5, 0.25.
в) Сравните результаты с точным решением уравнения , сделайте выводы;
г) Проинтегрируйте пункты а) – в) в терминах банковских операций.
2. Задана модель простейшего цифрового фильтра
Здесь х0, х1. . . входной процесс, заданный дискретными значениями через шагt=const, y0, y1 – соответственно выходной процесс. Составьте программу имитации работы фильтра. Постройте график амплитудно-частотной характеристики. Какой вывод можно сделать? Какой принцип и метод построения ИМ Вами применен?
3. Степень радиоактивности пропорциональна количеству остающегося радиоактивного вещества. Процесс уменьшения радиоактивности с течением времени может быть описан математической моделью
Предположим, что k = 0.01,y0= 100 (г. радиоактивного вещества).
Имитировать процесс распада вещества во времени, построить график процесса, определить сколько вещества останется в момент t=100. Применить принципt. Получите решение одним из методов вычислительной математики и в аналитически замкнутой форме.
4. Закон распределения интервала времени Т между прибытиями автобуса на остановку распределены по равномерному закону (5 мин., 10 мин.). Имитировать процесс прибытия автобусов в течении часа на ЭВМ.
5. В информационную систему поступают требования на выполнение заявок. Интервалы между требованиями Т распределены нормально. Использовав программный датчик и положив М[Т]=2, и дисперсию D[T]=1, имитировать процесс поступления требований. Положить количество требований равным 100 и получить оценки М[T] и D[T], сравнив их с теоретическими оценками.
6. Проанализируйте процесс решения упражнения 5 и составьте его этапы структурной имитационной модели (рис. 2.1.)