
- •В. Ф. Ситник н. С. Орленко
- •252057, М. Київ, проспект Перемоги, 54/1
- •1. Типова програма
- •Таким чином, якщо на фізичній моделі знайдено числове значення характеристики , то воно може бути перераховано на натурне явище за формулою
- •Література до теми Основна
- •1.2. Практичне заняття
- •1.3. Термінологічний словник
- •1.4. Завдання для перевірки знань
- •Тема 2. Сутність імітаційного моделювання
- •2.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Програмне забезпечення
- •2.2 Практичне заняття
- •2.3. Термінологічний словник
- •2.4. Навчальні завдання
- •2.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 3. Основні етапи побудови імітаційної моделі
- •3.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми
- •Допоміжна
- •Програмне забезпечення
- •3.2. Практичне заняття
- •3.3. Термінологічний словник
- •3.4. Навчальні завдання
- •3.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 4. Імітаційна модель керування запасами
- •4.1. Методичні поради до вивчення теми
- •А. Статична детермінована модель Основні передумови
- •Економіко-математична модель
- •Б. Керування багатопродуктовими запасами Основні передумови
- •Економіко-математична модель
- •Література до теми
- •4.4. Навчальні завдання
- •4.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 5. Поняття про метод Монте-Карло
- •5.1 Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •Програмне забезпечення
- •5.2. Практичне заняття
- •5.3. Термінологічний словник
- •5.4. Навчальні завдання
- •5.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 6. Генерування рвп [0,1]
- •6.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Мультиплікативний конгруентний метод (метод лишків)
- •Адитивний конгруентний метод
- •Література до теми
- •6.2. Практичне заняття
- •6.3. Термінологічний словник
- •Гістограма — графічне наближене зображення щільності випадкової величини, побудоване за вибіркою скінченного обсягу.
- •6.4. Навчальні завдання
- •6.5. Завдання для перевірки знань
- •Поясніть, коли виникає потреба програмістам, зайнятим програмною реалізацією імітаційних моделей, обирати генератори випадкових чисел рвп [0, 1] і які існують засоби для виконання такої роботи.
- •Тема 7. Генерування випадкових подій і дискретно розподілених випадкових величин
- •7.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми
- •7.4. Навчальні завдання
- •7.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 8. Генерування неперервних випадкових величин
- •8.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •8.2. Практичне заняття
- •8.3. Термінологічний словник
- •Експоненціальний розподіл має щільність ймовірностей та функцію розподілу такого виду:
- •8.4. Навчальні завдання
- •8.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 9. Планування імітаційних експериментів: основні визначення
- •9.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •Програмне забезпечення
- •Планування експерименту (Experimental Design)
- •9.2. Практичне заняття
- •9.3. Термінологічний словник
- •9.4. Навчальні завдання
- •Матриця планування для повного факторного експерименту
- •9.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 10. Утворення апроксимуючих поліномів
- •10.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Матриця композиційного плану
- •Параметри композиційних планів
- •Література до теми
- •10.4. Навчальні завдання
- •10.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 11. Статистична перевірка результатів експериментальних досліджень
- •11.1. Методичні поради до вивчення теми
- •1. Обчислюють статистичну оцінку дисперсії адекватності :
- •Література до теми
- •11.4. Навчальні завдання
- •11.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 12. Планування імітаційних експериментів під час дослідженнЯ та оптимізації систем
- •12.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Матриця планування з ефектами взаємодії
- •Матриця планування двофакторного експерименту
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •12.2. Практичне заняття
- •12.3. Термінологічний словник
- •12.4. Навчальні завдання
- •Матриця планування з ефектами взаємодії
- •12.5. Завдання для перевірки знань
- •3. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт
- •3.1. Перелік лабораторних робіт Лабораторна робота № 1
- •Лабораторна робота № 2
- •Лабораторна робота № 3
- •3.2. Завдання для виконання лабораторних робіт
- •1. Моделювання обчислювальної системи колективного використання
- •2. Моделювання систем обслуговування клієнтів
- •3. Моделювання виробничих систем
- •3.3. Завдання для самостійної роботи
- •3.4. Довідки про склад пакету gpss/pc
- •3.9. Довідки про команди gpss/pc
- •Лабораторна робота
- •Опис основних етапів побудови імітаційної моделі
- •4. Критерії оцінювання знань з дисципліни під час підсумковОго іспиТу
- •Перелік екзаменаційних питань
- •5. Список літератури
Література до теми
Основна
1. Ситник В. Ф., Орленко Н. С. Імітаційне моделювання: Навч. посібник. — К.: КНЕУ, 1998. — С. 46—58.
2. Сытник В. Ф. Основы машинной имитации производственних и организационно-экономических систем. — К.: УМК ВО, 1988. — С. 47—57.
Допоміжна
3. Клейн Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. — М.: Статистика, 1978. — Т.1. — С. 19—21.
4. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. — М.: Мир, 1975. — С. 374—384.
5. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. — М.: Мир, 1978. — С. 378—388.
6. Харин Ю. С., Малюгин В. И., Кирлица В. П. и др. Основы имитационного и статистического моделирования: Учеб. пособие. Минск.: Дизайн ПРО, 1997. С. 77—79.
7. Ермаков С. М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. — М.: Наука, 1975. — С. 38—49.
8. Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Статистическое моделирование. — М.: Наука, 1982. — С. 39—52.
6.2. Практичне заняття
Мета заняття: Перевірити розуміння сутності й необхідності створення та застосування рівномірної випадкової послідовності чисел РВП [0, 1]. Набути навички перевіряти якості випадкових чисел, утворюваних програмними генераторами.
План
Табличний спосіб генерування РВП [0, 1].
Фізичні генератори РВП [0, 1].
Програмні датчики РВП [0, 1].
Методи перевірки якості псевдовипадкових чисел.
6.3. Термінологічний словник
Генератор (датчик) випадкових чисел — фізичний пристрій або програма, призначені для утворення рівномірної випадкової послідовності чисел на відрізку [0, 1].
Таблиця випадкових цифр — спеціальним чином структурована таблиця, елементами якої є випадкові цифри, отримані фізичним чи програмним генераторами.
Власні шуми електронних ламп — явище існування вихідної напруги при нульовій вхідній.
Фізичні генератори випадкових чисел — спеціальні електронні приставки до ЕОМ, утворюють випадкові числа, використовуючи фізичні явища: радіоактивне випромінювання або власні шуми електронних ламп.
Конгруентні числа — два цілі числа А і В конгруентні (порівняні) за модулем m (де m — ціле число) тоді і тільки тоді, коли існує таке ціле число k, що А – В = km, тобто коли різниця А – В ділиться на m без остачі (числа А та В дають однакові остачі при діленні на абсолютну величину числа m). Це визначення записується як А В (mod m) і читається «А конгруентне В за модулем m».
Псевдовипадкові числа — випадкові числа, що їх отримують програмним способом. Псевдовипадковість чисел полягає в тому, що вони не є незалежними, оскільки між двома черговими числами існує певна залежність, яка виражається у заданому в програмному генераторі рекурентним співвідношенням.
Автокореляційна
функція
— функція,
що характеризує ступінь зв’язку між
двома значеннями випадкового процесу
у моменти часу
та
.
Для дійсного випадкового процесу
автокореляційна функція визначається
так:
,
де
— математичне сподівання випадкового
процесу
.
Автокореляція (серійна кореляція) — негативна характеристика деяких мультиплікативних або змішаних конгруентних методів отримання РВП [0,1], яка полягає в тому, що при невдалому виборі параметрів програмного генератора отримуються вибірки автоко- рельованих значень випадкових чисел.