- •Курс лекций по дисциплине «Моделирование инфокоммуникационных систем» Общие сведения и порядок изучения дисциплины
- •Структура и содержание дисциплины
- •Содержание (дидактика) дисциплины
- •Раздел 1. Математические модели.
- •Лекция 1. Введение в математическое моделирование
- •Понятие инфокоммуникационной системы Информационная система
- •Классификация информационных систем
- •Разработка и реализация проектов инфокоммуникационных систем
- •Моделирование как процесс
- •Природа и математическое мышление
- •Лекция 2. Форма и принципы представления математических моделей Введение Общие понятия и принципы теории моделирования
- •Принцип одномерности конечного решения
- •Классификация моделей
- •Формализация процесса функционирования системы
- •Разработка концептуальной модели
- •Разработка математической модели (мм)
- •Лекция 3. Типовые математические модели
- •Примеры моделей Оптимизационные модели
- •Основные подходы к моделированию
- •И спользование законов природы
- •Принцип аналогии
- •Использование типовых моделей
- •Иерархический подход к получению моделей
- •Конечные автоматы Понятие конечного автомата
- •Задание автомата в виде таблицы и графа
- •Матричное задание автомата
- •Минимизация конечных автоматов
- •Аналитическое задание конечных автоматов
- •Вероятностные автоматы Общие сведения о вероятностных автоматах
- •Марковские цепи с дискретным временем
- •Анализ марковских цепей
- •Марковские процессы Понятие о марковских процессах с непрерывным временем переходов
- •Расчет характеристик марковских процессов
- •Модель "гибели и размножения"
- •Модели массового обслуживания Области применения. Основные понятия
- •Простейший поток заявок
- •Рекуррентные потоки. Формула Литтла
- •Системы массового обслуживания и их характеристики
- •Одноканальная смо с неограниченной очередью
- •Более сложные задачи теории массового обслуживания
Курс лекций по дисциплине «Моделирование инфокоммуникационных систем» Общие сведения и порядок изучения дисциплины
Дисциплина «Моделирование инфокоммуникационных систем» относится к циклу математических и естественнонаучных дисциплин.
Целью освоения дисциплины является достижение следующих результатов образования (РО):
знания:
на уровне представлений:
- о пакетах прикладных программ, облегчающих моделирование и обработку результатов экспериментов;
на уровне воспроизведения:
- об основных схемах типовых моделей сложных систем;
- о методах моделирования случайных событий;
на уровне понимания:
- о задачах и методах обработки экспериментальной информации;
- о теоретических основах и основных подходах к моделированию и исследованию инфокоммуникационных систем;
умения:
теоретические
- использование типовых моделей и методов обработки при анализе инфокоммуникационных систем;
- обработка результатов имитационного моделирования;
практические
- разработка имитационных моделей с учётом влияния случайных факторов;
навыки:
- проведение экспериментов по заданной методике и анализ результатов;
- математическое моделирование инфокоммуникационных процессов и объектов на базе как стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований, так и самостоятельно создаваемых оригинальных программ;
Структура и содержание дисциплины
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы,102 часа.
№ модуля образовательной программы |
№ раздела |
Наименование раздела дисциплины |
Виды учебной нагрузки и их трудоемкость, часы |
||||
Лекции |
Практические занятия |
Лабораторные работы |
СРС |
Всего часов |
|||
1 |
1 |
Математические модели |
5 |
|
5 |
8 |
18 |
2 |
Компьютерное моделирование |
6 |
|
4 |
16 |
30 |
|
2 |
3 |
Построение математических моделей по экспериментальным данным |
6 |
|
8 |
8 |
18 |
|
|
Экзамен |
|
|
|
36 |
36 |
ИТОГО: |
17 |
|
17 |
68 |
102 |
||
Содержание (дидактика) дисциплины
Раздел 1. Математические модели. Понятие модели и моделирования (1.1). Классификация моделей и виды моделирования (1.2). Этапы математического моделирования (1.3). Принципы построения, особенности и основные требования к математическим моделям систем (1.4). Цели и задачи исследования математических моделей систем (1.5). Формы представления математических моделей (1.6). Типовые модели сложных систем (1.7).
Раздел 2. Компьютерное моделирование. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент (2.1). Имитационное моделирование (2.2). Визуализация ввода исходных данных и результатов моделирования (2.3). Датчики случайных чисел (2.4). Моделирование случайных событий с заданными вероятностями и зависимостями между ними (2.5). Моделирование случайных величин с заданными законами распределения (2.6).
Раздел 3. Построение математических моделей по экспериментальным данным. Методы исследования математических моделей систем и процессов (3.1). Планирование экспериментов (3.2). Обработка результатов имитационного эксперимента (3.3). Проверка адекватности моделей (3.4). Технические и программные средства моделирования(3.5).
Литература
а) основная литература:
Колесов Ю., Сениченков Ю. Моделирование систем. В 2-х книгах. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007.
Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. - М.: Высшая школа, 2007. – 296 с.
Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник для вузов. - М.: Высшая школа. 2007 – 343 с.
Лоу А.М,.Кельтон Д.В Имитационное моделирование. – СПБ.: Питер, 2004. – 848 с.
Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. – СПБ.: БХВ-Петербург, 2005 – 400 с.
Колесов Ю., Сениченков Ю. Моделирование систем. Практикум. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 352 с.
Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. – СПб.: Корона. – 2008. – 420 с.
б) дополнительная литература:
Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем: Учебник для студентов вузов. – М.: Высшая школа, 2006. – 511 с.
Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006 – 249 с.
Минько А.А. Принятие решений с помощью Excel. – М.: Эксмо., 2007. – 240 с.
Тарасевич Ю.Ю. Математическое и компьютерное моделирование. Вводный курс. Изд.4, испр. 2004. – 152 с.