МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

імені ВАДИМА ГЕТЬМАНА

ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ І ТЕХНОЛОГІЙ

кафедра інформаційних систем в економіці

Методичні матеріали

щодо змісту та організації самостійної роботи студентів,

поточного і підсумкового контролю їх знань

з дисципліни

„Моделювання систем”

(для бакалаврів спеціальності 6404 “Інтелектуальні системи прийняття рішень”)

Укладачі: к.т.н. Галузинський Г.П..

УХВАЛЕНО:

на засіданні кафедри ІСЕ

протокол № 14 від 28.04.2010 р.

Завідувач кафедри

_____________ Устенко С.В.

Погоджено:

Проректор з науково-педагогічної роботи ___________ Колот А.М.

Начальник навчально-методичного відділу ___________ Гуть Т.В.

Київ кнеу 2010

1. Питання, що виносяться на екзамен з дисципліни

1. Основні види моделювання.

2. Сутність машинної імітації (імітаційного моделювання).

3. Напрями використання машинної імітації (імітаційного моделювання)

4. Загальна схема і цілі машинної імітації..

5. Переваги та вади методу машинної імітації.

6. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.

7. Способи програмної реалізації імітаційних моделей. Їх переваги та недоліки

8. Спеціалізовані мови моделювання. Їх призначення та класифікація.

9. Концептуальна модель обчислювального центра з терміналами.

10. Основні етапи побудови моделі.

11. Визначення задачі та її аналіз при побудові моделі.

12. Визначення вимог до інформації та її збирання при побудові моделі.

13. Висування гіпотез і прийняття припущень при побудові моделі.

14. Встановлення основного змісту моделі.

15. Визначення папаметрів, змінних і критеріїв ефективності при побудові моделі.

16. Описання концептуальної моделі і перевірка її вірогідності.

17. Описання логіки роботи моделі і перевірка її логічної достовірності..

18. Сутність задачі координації планів постачання, виробництва та збуту.

19. Стратегії (політики) керування запасами..

20. Статична детермінована модель керування запасами (постановка задачі і основні передумови).

21. Статична детермінована модель керування запасами (економіко-математична модель).

22. Керування багатопродуктовими запасами (постановка задачі і основні передумови).

23. Керування багатопродуктовими запасами (економіко-математична модель).

24. Концептуальн модель керування однопродуктовим запасом при випадко­вій величині попиту з відомим законом розподілу ймовірності..

25. Логічна структурна схкма імітаційної моделі керування однопродукто­вим запасом при випадко­вій величині попиту з відомим законом розподілу ймовір­ності.

26. Поняття і сфера застосування методу Монте-Карло.

27. Обчислення означеного інтегралу методом Монте-Карло.

28. Спосіб оцінки точністі вирішення задачі методом Монте-Карло.

29. Рівномірна випадкова послідовність чисел РВП [0, 1] і її властивості

30. Табличний спосіб одержання РВП [0, 1].

31. Фізичні генератори РВП [0, 1].

32. Псевдовипадкові числа. Метод серединних квадратів утворення випад­кових чисел.

33. Псевдовипадкові числа. Мультипликативний метод утворення випадко­вих чисел.

34. Псевдовипадкові числа. Метод серединних.

35. Переваги і недоліки програмних методів утворення випадкових чисел.

36. Способи перевірка якості псевдовипадкових чисел?

37. Імітація випадкових подій. Схема випробувань за «жеребком» (СВЖ).

38. Стандартний метод імітації дискретних випадкових величин.

39. Спеціальні методи імітації дискретних розподілів.

40. Стандартний метод імітації неперервних випадкових величин.

41. Створення послідовності випадкових чисел рівномірно розподілених на заданому інтервалі [a, b] і з експоненціальним (показниковим) розподілен­ням)..

42. Метод добору (відбраковки) і особливості його застосування при іміта­ції неперервних випадкових величин.

43. Наближене формування розподілів.

44. Використання центральної граничної теореми для генерування нормал­ьно розподілених випадкових чисел.

45. Метод Бокса–Маллера генерування нормально розподілених випадкових чисел?

46. Метод Марсальї–Брея генерування нормально розподілених випадкових чисел.

47. Загальна схема генетичних алгоритмів та основні генетичні оператори.

48. Імітація основних генетичних операторів в генетичних алгоритмах.

49. Основні задачі й поняття планування імітаційних експериментів.

50. Отримання апроксимуючого поліному функції відгуку?

51. Дворівнева система вимірювання факторів.

52. Повний факторний план (експеримент) і його властивості.

53. Дробовий факторний план (експеримент) і його властивості.

54. Рреалізація лінійної апроксимації функції відгуку.

55. Способи одержання апроксимуючого полінома другого ступеня.

56. Ккомпозиційний план та його характеристики.

57. Ортогональний центральний композиційний план.

58. Рототабельний композиційний план.

59. Проводення статистичної перевірка однорідності дисперсій.

60. Статистична перевірка значущості коефіцієнтів регресії.

61. Проводення статистичної перевірки адекватності моделі.

62. Для чого і як проводиться планування експерименту під час дослідження систем?

63. Способи пошуку екстремуму функції відгуку?

64. Здійснєння руху до стаціонарної точки в методі крутого сходження. (спаду).