- •Оглавление
- •1. Системная парадигма. Системы и закономерности их функционирования и развития. Система и ее свойства (компоненты, связи, целостность, структура и функции, интегративные качества).
- •1 Свойство: Целостность и членимость.
- •2 Свойство: Связи.
- •3 Свойство: Организация.
- •4 Свойство: Интегративные качества.
- •2. Моделирование как основа экономического анализа и проектирования сложных систем. Виды моделирования.
- •3. Системы, представимые графами. Применение в экономическом анализе и проектировании информационного обеспечения.
- •4. Управление проектами
- •4. Случайные величины и их распределения. Идентификация случайных явлений. Оценки параметров. Проверка гипотез. Метод Монте-Карло. Регрессия.
- •5. Базовые вычислительные методы (решение линейных уравнений, линейное программирование, численные методы).
- •6. Исследование операций. Математические постановки задач и методы решения.
- •7. Метод принятия решений в условиях известных состояний природы
- •8. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерии принятия решения в условиях неопределенности.
- •9. Разработка и принятие управленческих решений. Метод парных сравнений.
- •Метод парных сравнений
- •Примеp1:
- •10. Представление принятия решения с помощью «Дерева принятия решения»
- •11. Разработка и принятие управленческих решений. Метод анализа иерархии
- •13. Понятие компьютерного моделирования. Метод имитационного моделирования, его сущность и особенности, область применения.
- •14. Имитационное моделирование. Общая технологическая схема и оценки реализаций.
- •15. Дискретное (процессно-ориентированное) имитационное моделирование. Базовая концепция структуризации языка моделирования gpss.
- •16. Модели и методы системной динамики: парадигма, общая структурная схема, графические нотации (системные потоковые диаграммы), инструментальные среды, реализации.
- •17. Многоагентное моделирование: новая парадигма и инновационные инструменты компьютерного моделирования.
- •18. Искусственный интеллект, направление и доведенные до применений результаты.
- •19. Экспертные системы. Понятие и обеспечение применения.
- •2 Основных режима:
- •20. Нейрокомпьютинг. Понятие и основные особенности использования.
- •21. Системы поддержки принятия решений, эволюция, архитектура, основные элементы аналитической системы (хранилище данных, olap, DataMining).
- •22. Методы и технологии анализа данных и принятия решений. Оперативный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных. Методы сценарного планирования. Управление знаниями.
- •23. Техника оперативного анализа данных (olap).
- •24. Задача анализа данных – построение ассоциативных правил, решения в управлении.
- •25. Задача анализа данных – кластерный анализ, решения в управлении
- •27. Глобальная компьютерная сеть Интернет. Технологии Веб.Основные модели и технологические решения для электронного бизнеса.
- •30. Языки и системы моделирования: назначение, классификация, технологические возможности современных коммерческих симуляторов.
- •31. Язык ProLog. Особенности, применение в решениях.
- •38. Прототипирование в разработке проекта информационной системы. Виды прототипов и технологический переход от прототипа к промышленной системе.
- •40. Понятие бизнес-процесса. Методологии и инструментальныесредства моделирования бизнес-процессов. Реинжиниринг бизнес-процесов.
- •41. Методологии и технологии автоматизированного проектирования.Применение объектно-ориентированного подхода к анализу и проектированию информационных систем.
- •42. Методологии и технологии автоматизированного проектирования.Создание интегрированных информационных систем с использованием технологии corba и технологии сом.
- •43. Понятие case. Основные функции, общая архитектура, преимущества использования при проектировании информационных систем.
- •44. Case-средства. Понятие и классификация по типам, категориям и уровням. Критерии выбора case-средств при проектировании информационных систем. Примеры.
- •45. Информационная безопасность: цели, типы угроз; принципы, основные функции и механизмы обеспечения безопасности и надежности функционирования информационных систем.
- •1. Методологические
- •2. Правовые
- •3. Реализационные
- •4. Организационные принципы
- •1. Функции защиты
- •2. Управление механизмами защиты
- •4. Источники угроз.
- •46. Управление информационными рисками при проектировании системы информационной безопасности.
- •1 Этап. Анализ рисков.
- •2 Этап. Выбор и реализация эффективных и экономичных защитных мер.
- •48. Управление информационными системами организации: референсные модели и передовые практики управления службой ис (Cobit, itil, itsm).
- •49. Управление службой информационных систем: задачи, функции, организационная структура.
- •51. ProjectExpert- инструмент моделирования финансово-хозяйственной деятельности компании.
- •52. Автоматизированные системы управления. Циркуляция информации в асу, нормативная и регистрационная модели, базовые системотехнические выводы.
- •53. Корпоративная информационная система. Основные концепции автоматизации управления. Анализ рынка программных продуктов.
- •54. Концепция erp- решений. Эволюция систем стандартов и соглашений.
- •Корпоративная информационная система как среда реализации функций управления.
- •55. Корпоративная информационная система как среда реализации функций управления. Интеграция в информационных системах. Информационная инфраструктура организации.
- •56. Аналитические информационные системы и их место в процессах управления и информационной инфраструктуре предприятия, системы бизнес-интеллекта.
- •59. Приоритетные и приоритетно-рандомизированные схемы ветвления в задачах календарного планирования.
- •60. Схема разузлования в расчете себестоимости и комплектации сложных изделий.
- •61. Управление в регулярном производстве: модель заготовительного участка.
- •62. Имитационное моделирование производственных, логистических, бизнес-процессов. Цифровое производство.
- •63. Имитационное моделирование цепей поставок.
- •Индустриальная динамика Форрестера
- •Динамика города:
- •2)Мировая динамика.
- •66. Многоагентное компьютерное моделирование и экономика поведения. Наиболее существенные приложения в управлении и социальных исследованиях.
15. Дискретное (процессно-ориентированное) имитационное моделирование. Базовая концепция структуризации языка моделирования gpss.
Добавить по GPSS.
Языки и системы моделирования упрощают построение программ-имитаторов и проведение имитационных экспериментов за счет частичной или полной автоматизации переходов от одного уровня представления модели к другому. В этом состоит основное назначение языков моделирования, именно здесь и проявляется их главное преимущество перед универсальными алгоритмическими языками.
В основу классификации положим следующие общепризнанные характеристики языков и систем моделирования:
• Класс моделируемых систем;
• Средства описания моделируемых систем;
• Инструментально-технологические возможности систем моделирования.
Три класса моделируемых объектов:
дискретные,
непрерывные,
дискретно-непрерывные (комбинированные).
Соответственно различают три класса языков моделирования. Области применения языков непрерывного и дискретного моделирования практически не пересекаются. Языки комбинированного моделирования используются при работе с моделями объектов и непрерывного, и дискретного класса. Примерами классических языков и систем непрерывного типа являются: DYNAMO, Vensim и др., поддерживающие методы системной динамики. Широко известные в свое время языки непрерывно-дискретного моделирования: GASP, SLAM, языки дискретного моделирования: SMPL, SIMULA, GPSS, АИС (агрегативная имитационная система) и др.
Функциональные свойства любой системы моделирования определяются наличием развитых средств, поддерживающих реализацию следующих основных функций:
Подготовка, редактирование и модификация в ходе трассировки программы-имитатора и основных модельных характеристик:
поддержка создания формализованных описаний;
создание модели (языки плюс графический интерфейс);
развитые средства визуализации и редактирования программы и модельных характеристик;
эффективные средства трансляции, компилирования программы-имитатора;
средства трассировки и диагностики;
верификация по ходу имитации, ручная имитация;
развитые средства визуализации модельных характеристик по ходу и по окончании прогона;
средства сбора и выдачи результатов моделирования, возможность управления ими. Присутствуют как стандартные формы вывода выходной статистики, так и средства для создания нестандартных средств обработки и вывода результатов моделирования;
экспорт выходных данных;
средства для анализа входных данных (Input Analyzer);
средства для реализации арифметических, математических, логических функций, расширяющие алгоритмические возможности языка моделирования;
Интерактивное взаимодействие системы с исследователем в процессе имитации;
интерактивные средства взаимодействия с пользователем: удобный графический интерфейс, выдача стандартной и формируемой пользователем выходной статистики и др. модельных характеристик в том числе по ходу имитации (в реальном времени) и в процессе трассировки;
возможность доступа пользователя к модельным характеристикам, доступ к графикам, таблицам, модельным характеристикам с промежуточной статистикой;
управление ходом имитации, управление прогоном (задание начальных условий, условий завершения имитационного прогона, возобновление имитации и др.);
наличие специальных средств испытания имитационных программ;
анимация (современные графические системы, позволяющие наблюдать за поведением “реальной” системы на модели);
и т.п.
Управление направленным вычислительным экспериментом на имитационной модели:
анализ чувствительности (проведение многократных прогонов с различными входными данными, регулировка параметров, а также сбор и обработка выходной статистики);
статистическую поддержку моделирования (макросы, библиотеки и т.п.);
накопление данных по серии прогонов и организация их в файловые структуры или базы данных, организации связи с системой управления базой данных;
оптимизация (Output Analyzer – инструмент реализации направленного вычислительного эксперимента);
транспорт данных в другие интеллектуальные среды.
В дискретных имитационных системах изменение состава и состояния происходит в дискретные моменты времени, называемые событиями. Под событием понимается мгновенное изменение состояния модели, произошедшее в результате осуществления множества взаимодействий между компонентами модели в один и тот же момент имитационного времени. Функционирование дискретной системы можно описать:
определяя изменения состояния системы, происходящие в моменты свершения событий;
описывая действия, в которых принимают участие элементы системы;
описывая процесс, через который проходят элементы.
Процесс – это ориентированная во времени последовательность событий, которая может состоять из нескольких действий. Эти представления лежат в основе трех альтернативных методологических подходов к построению дискретных имитационных моделей, называемых обычно:
событийный;
подход сканирования активностей (на практике получил небольшое распространение);
процессно-ориентированный подход (включает транзактный способ имитации).
В языке GPSS реализована блочно-ориентированная концепция структуризации моделируемого процесса, разработанная с ориентацией на описание систем массового обслуживания (СМО). Структура моделируемого процесса изображается в виде потока, проходящего через обслуживающие устройства (ОУ), очереди, ключи и другие элементы СМО. Модель имеет блочную структуру. Моделируемый процесс представляется как поток заявок в системе обслуживания. Блоки интерпретируются как ОУ. Заявки (транзакты) конкурируют между собой за место в ОУ, образуют очереди перед ОУ, если они заняты. Дуги на блок-схеме – потенциальные потоки заявок между ОУ. Существуют истоки и стоки этих заявок. В этом случае блок-схема модели описывает маршруты движения заявок в системе. Следовательно, в рамках GPSS есть специальные средства, которые являются аналогами элементов систем массового обслуживания, т.к. обслуживающие устройства, заявки, очереди. Однако GPSS является гибкой языковой средой, поэтому позволяет моделировать не только СМО, но и другие системы (например, склад, распределение ресурсов и многие другие).
GPSS – языковая среда. СМО – абстрактный объект. Это дискретные модели. Механизм продвижения модельного времени: пособытийный и пошаговый (шаг – равен шагу интегрирования).