
- •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. 58—64.
2. Сытник В. Ф. Основы машинной имитации производственних и организационно-экономических систем. — К.: УМК ВО, 1988. — С. 58—64.
Допоміжна
4. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. — М.: Мир, 1975. — С. 392—395.
5. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. — М.: Мир, 1978. — С.388—390.
6. Харин Ю. С., Малюгин В. И., Кирлица В. П. и др. Основы имитационного и статистического моделирования: Учеб. пособие Минск.: Дизайн ПРО, 1997. С. 83—86.
7. Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Статистическое моделирование. — М.: Наука, 1982. — С. 9—16.
7.2. практичне заняття
Мета заняття: Перевірити розуміння сутності і необхідності розробки методів імітації на ЕОМ випадкових подій і дискретних розподілів. Набути навички застосовувати різні методи і підходи імітації випадкових подій і дискретно розподілених випадкових величин.
План
Імітація випадкових подій.
Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини.
Спеціальні методи імітації деяких дискретних розподілів.
7.3. Термінологічний словник
Випадкова
подія
— подія,
яка за певних умов може як відбутися,
так і не відбутися. Числовою характеристикою
міри можливості появи випадкової події
A
за тих чи інших умов, які можуть
повторюватися необмежену кількість
разів, є імовірність
(
).
Повна
група випадкових подій
— якщо
у результаті спроби може настати одна
з n
несумісних у сукупності подій
причому
де
— ймовірність появи події
,
то ці події утворюють повну групу.
Незалежні випадкові події — ймовірність появи однієї події не залежить від того, здійснилися чи ні інші події.
Залежні
випадкові події
— ймовірність
появи однієї події залежить від того,
здійснилися чи ні інші події. Імовірність
появи залежної події
за умови, що настала подія
,
називається умовною ймовірністю події
і позначається
.
Випадкова величина — величина, що залежно від випадку набуває того чи іншого значення за певним законом розподілу.
Дискретна
випадкова величина
— випадкова
величина
,
яка набуває скінченної кількості значень
або всі її значення можна розмістити у
вигляді нескінченної послідовності
,
а закон її розподілу описується заданням
усіх ймовірностей
.
7.4. Навчальні завдання
Вправа 1. У порту з одним причалом відбувається розвантаження танкерів А, Б, В. Імовірність події, що в даний момент розвантажується танкер А дорівнює 0,2; танкер Б — 0,3; танкер В — 0,5. Користуючись таблицею випадкових цифр, змоделювати послідовність прибуття танкерів за допомогою двох схем випробувань за «жеребкуванням».
Вправа
2.
Імовірності появи двох залежних подій
А
та
В
такі:
.
За допомогою двох схем випробувань за
«жеребкуванням» проімітуйте появу цих
подій. Для генерування випадкових чисел
використайте таблицю випадкових цифр.
Вправа 3. У кошику 3 білих та 3 чорних кульки. З нього двічі виймають по кульці, не повертаючи їх у кошик. За допомогою першого та другого способу застосування схеми випробувань за «жеребкуванням» проімітуйте появу білої кульки при другій спробі, якщо при першій спробі була витягнута біла кулька. Складіть алгоритм імітації цих подій. Для генерування випадкових чисел використайте таблицю випадкових цифр.
Вправа 4. Закон розподілу дискретної випадкової величини заданий рядом розподілу:
Можливі значення |
100 |
200 |
300 |
350 |
400 |
500 |
600 |
Імовірності |
0,1 |
0,09 |
0,08 |
0,4 |
0,3 |
0,01 |
0,02 |
Застосовуючи стандартний метод імітації дискретних розподілів, згенеруйте 10 реалізацій цієї випадкової величини. Для генерування випадкових чисел використайте таблицю випадкових цифр.
Вправа 5. В автомайстерні ремонтують автомобілі. Час, необхідний для ремонту однієї машини заданий у відповідності з таблицею:
Тип ремонту |
Відносна частота (імовірність) |
Час ремонту, хв |
1 |
0,15 |
10 |
2 |
0,20 |
20 |
3 |
0,30 |
30 |
4 |
0,25 |
40 |
5 |
0,10 |
50 |
Складіть алгоритм імітації ремонту автомобіля і за його допомогою вручну, використовуючи таблицю випадкових цифр, зробіть імітації ремонту автомобілей протягом 4 годин.
Вправа 6.Кораблі заходять до порту згідно із законом розподілу Пуассона, причому середня інтенсивність цього процесу становить 4 кораблі на тиждень. Складіть розклад прибуття кораблів у порт, застосовуючи метод Тотчера імітації пуассонівського розподілу протягом місяця. За одиницю часу оберіть 1 годину.