
- •50 Часов — лекционных занятий;
- •25 Часов — практических занятий;
- •25 Часов — лабораторных занятий. Содержание
- •Лекция 1. Общие вопросы теории моделирования (2 часа) План
- •2. Роль и место моделирования в исследованиях систем
- •3. Классификация моделей
- •4. Моделирование в процессах познания и управления
- •5. Классификация объектов моделирования
- •6. Основные этапы моделирования
- •7. Этапы моделирования объектов (процессов, явлений)
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Лекция 2. Технология моделирования (2 часа) План
- •2. Подготовка исходных данных
- •3. Разработка математической модели
- •4. Выбор метода моделирования
- •2. Проверка адекватности и корректировка модели
- •3. Планирование экспериментов с моделью
- •4. Анализ результатов моделирования
- •2. Сведения об объекте
- •3. Априорная информация
- •4. Апостериорная информация
- •1. Постановка задачи идентификации.
- •2. Трудности идентификации
- •1. Постановка задачи идентификации.
- •Следовательно модельный оператор f должен быть таким, чтобы:
- •2. Трудности идентификации
- •1. Идентификация структуры и параметров объекта
- •2. Классификация методов идентификации
- •1. Идентификация структуры и параметров объекта
- •2. Классификация методов идентификации
- •2. Ранжирование входов и выходов объекта (Метод экспертных оценок)
- •Метод непосредственного ранжирования;
- •Метод парных сравнений.
- •3. Метод непосредственного ранжирования
- •2. Определение рационального числа входов и выходов объекта, учитываемых в модели
- •3. Определение характера связи между входом и выходом модели объекта
- •1. Потоки заявок
- •2. Марковские модели
- •1. Потоки заявок
- •2. Марковские модели
- •2. Характеристики вычислительных систем как сложных систем массового обслуживания
- •3. Методы приближённой оценки характеристик вычислительных систем
- •1. Нестационарные режимы функционирования вычислительных систем
- •2. Характеристики вычислительных систем как стохастических сетей
- •1. Нестационарные режимы функционирования вычислительных систем
- •2. Характеристики вычислительных систем как стохастических сетей
- •2. Обобщенные алгоритмы имитационного моделирования
- •2. Метод повторных экспериментов
- •3. Методы генерации случайных величин и последовательностей
- •Контрольные вопросы
- •II. Модель в - для задачи максимизации
- •2. Преобразование задачи с дискретными переменными к задаче с булевыми переменными
- •3. Преобразование задачи линейного булева программирования к задаче нелинейного булева программирования
- •Контрольные вопросы
- •2. Модель задачи автоматической классификации
- •3. Задача об оптимизации размещения букв алфавита на клавиатуре эвм
- •2. Проверка адекватности математической модели
- •3. Алгоритм оптимального управления работы насосной станции
- •Контрольные вопросы
- •2. Аналитический подход к формированию информативной подсистемы признаков в задаче распознавания
- •3. Упрощенный метод классификации с использованием аналитического подхода формирования информативной подсистемы признаков при наличии обучающей выборки
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Литература
5. Классификация объектов моделирования
Задача моделирования, как задача построения оператора модели, отражающего качественные и количественные стороны объекта, может быть сформулирована и соответственно решаться по схеме, приведенной на рис 7. Исторически эти подходы возникли независимо друг от друга и в связи с решением различных задач. Классификационных задач, породивших эти методы, удобно произвести на основе понятий динамического и статического объектов.
Рис. 7. Классификация объектов моделирования.
Первыми и простейшими объектами, которые были подвергнуты процедуре модулирования, оказались статические детермированные (не стохастические) объекты, т.е. регулярные функции, связывающие вход и выход объекта. Это обстоятельство и породило первый подход в теорие моделирования, который известен в математическом анализе в виде теории приблежения функций многочленами и ведет свое начало от работ П.Л. Чебышева. Это направление связано с представлением функции в виде разложения по некоторой системе функций (чаще всего по системе полиномов). В этой теории известны два направления - теория аппроксимации и теория интерполяции. Для идентификации стохастических объектов используются методы математической статистики. В этом направлении известны две теории - теория оценования и планирования эксперимента. Основной задачей теории оценования является оценка неизвестных параметров статического объекта по наблюдениям в обстановке помех и случайных возмущений. В теории планирования экспериментов рассматриваются активные эксперименты в целях определения неизвесных параметров стохастического объекта.
Третьим подходом моделирования динамических объектов являются методы теории систем автоматического управления. В этой теории разработаны специальные методы моделирования динамических объектов управления в режиме нормальной эксплуатации, т.е. в обстановке помех и случайных возмущений.
6. Основные этапы моделирования
Для моделирования необходимо создать модель и провести ее исследование. Перед созданием модели требуется конкретизировать цели моделирования. После исследования надо выполнить анализ результатов моделирования. Процесс создания модели проходит несколько стадий. Он начинается с изучения объекта и внешних воздействий и завершается разработкой или выбором математической модели или программы для ВС, если моделирование будет проводиться с ее помощью. Некоторые математические модели могут быть исследованы без применения средств вычислительной техники, но в дальнейшем, как правило, рассматриваются такие модели, исследование которых надо проводить с помощью ВС. Таким образом, моделирование на ВС предполагает наличие следующих укрупненных этапов: формулировка целей, изучение объекта, описательное моделирование, математическое моделирование, выбор (или создание) метода решения задачи, выбор или написание программы для решения задачи на ЭВМ, решение задачи на ЭВМ, анализ получаемого решения.