- •1.Моделювання. Визначення і основні поняття.
- •2.Поняття моделі та форми існування моделей.
- •3.Мета застосування моделювання та способи її досягнення.
- •4.Види моделювання.
- •5.Фізичне моделювання.
- •6.Математичне моделювання.
- •7. Макетне моделювання.
- •8.Аналогове моделювання.
- •9.Ситуаційне моделювання.
- •10.Способи використання математичних моделей.
- •11.Визначення імітаційної моделі та її характерні особливості.
- •12. Що входить в поняття імітаційної моделі як інструмента дослідження складних систем?
- •13. Основні напрямки використання машинної імітації.
- •15. Поняття машинної імітації (імітаційного моделювання).
- •16. Переваги та вади машинної імітації.
- •17.Класифікація методів імітаційного моделювання.
- •18. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.
- •19. Загальна схема і цілі машинної імітації.
- •20. Програмна реалізація імітаційних моделей.
- •21. Мови імітаційного моделювання.
- •22. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (табличний спосіб реалізації)
- •23. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (табличний спосіб реалізації).
- •24. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (комбінований спосіб реалізації).
- •25. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (комбінований спосіб реалізації).
- •26. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (алгоритм програмної реалізації).
- •27. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (алгоритм програмної реалізації).
- •28. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування). Визначаємо змінні
- •29. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування). Визначаємо змінні
- •30. Основні етапи побудови імітаційної моделі.
- •31. Gpss-програма імітаційної моделі обчислювальної системи з відмовами.
- •32. Gpss-програма імітаційної моделі обчислювальної системи з чергою.
- •30 Queue qeom *стати в чергу
- •30 Queue qeom *стати в чергу
- •33. Верхній і середній рівень представлення в системі gpss імітаційної моделі телефонної станції.
- •2. Середній рівень
- •34. Gpss-програма імітаційної моделі телефонної станції.
- •35. Імітаційна модель керування запасами: сутність оптимального керування запасами.
- •36. Імітаційна модель керування запасами: система постачання.
- •37. Імітаційна модель керування запасами: попит на предмети постачання та система поповнення запасів.
- •38. Імітаційна модель керування запасами: вартісні функції витрат.
- •39. Імітаційна модель керування запасами: обмеження, що застосовуються до запасів, і стратегії (політики) керування запасами.
- •40. Імітаційна модель керування запасами: статична детермінована модель.
- •41. Керування багатопродуктовими запасами: основні передумови та економіко-математична модель.
- •42. Імітаційна модель керування запасами: опис концептуальної моделі (основні передумови).
- •43. Імітаційна модель керування запасами: схема алгоритму.
- •44. Визначення, характерні особливості та сфера використання методу Монте-Карло.
- •45. Основні етапи методу статистичних випробувань
- •46. Обчислення означеного інтегралу методом Монте-Карло (табличний спосіб реалізації).
- •47. Обчислення означеного інтегралу методом Монте-Карло (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування).
- •48. Методи випадкового пошуку при вирішенні оптимізаційних задач. Характерні особливості, переваги та недоліки.
- •49. Чисто випадковий пошук і його ефективність.
- •50. Алгоритм чисто випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень.
- •51. Вирішення задачі нелінійного програмування без обмежень методом Монте-Карло (табличний спосіб реалізації чисто випадкового пошуку).
- •52. Програмна реалізація алгоритму чисто випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень.
- •53. Модель вибору технологічного процесу виготовлення виробів (табличний спосіб реалізації чисто випадкового методу).
- •54. Алгоритм чисто випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
- •55. Програмна реалізація алгоритму чисто випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
- •56. Направлений випадковий пошук. Його переваги, недоліки та способи покращення збіжності.
- •57. Алгоритм направленого випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень.
- •58. Вирішення задачі нелінійного програмування без обмежень методом Монте-Карло (табличний спосіб реалізації направленого випадкового пошуку).
- •59. Програмна реалізація алгоритму направленого випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень).
- •60. Модель вибору технологічного процесу виготовлення виробів (табличний спосіб реалізації направленого випадкового методу).
- •61. Алгоритм направленого випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
- •62. Програмна реалізація алгоритму направленого випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
- •63. Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти.
- •64. Рівномірна випадкова послідовність чисел (рвп [0,1]).
- •65. Табличний спосіб одержання рвп [0,1].
- •66. Фізичні генератори рвп [0,1].
- •67. Програмні датчики рвп [0,1].
- •68. Перевірка якості випадкових чисел.
- •69. Схема випробувань за "жеребком" (свж).
- •70. Перший спосіб використання свж.
- •71. Другий спосіб використання свж.
- •72. Стандартний метод імітації дискретно-розподілених випадкових величин.
- •73. Спеціальні методи імітації дискретних розподілень.
- •74. Стандартний метод імітації неперервних випадкових величин.
- •75. Приклади застосування стандартного методу імітації неперервних випадкових величин.
- •76. Метод добору (відбраковки).
- •77. Наближене формування розподілів.
- •78. Генерування нормально розподілених випадкових чисел: використання центральної граничної теореми (цгт).
- •79. Генерування нормально розподілених випадкових чисел: метод Бокса-Маллера.
- •80. Генерування нормально розподілених випадкових чисел: метод Марсальї-Брея.
- •81. Основні задачі й поняття планування імітаційних експериментів.
- •82. Апроксимуючий поліном фукції відгуку.
- •83. Дворівнева система вимірювання факторів.
- •84. Повний факторний план (експеримент) і його властивості.
- •85. Дробовий факторний план (експеримент) і його властивості.
- •86. Лінійна апроксимація функції відгуку.
- •87. Одержання апроксимуючого полінома другого ступеня.
- •88. Композиційні плани.
- •89. Ортогональний центральний композиційний план.
- •90. Рототабельний композиційний план. (ркп)
- •91. Статистична перевірка однорідності дисперсіїй.
- •92. Статистична перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
- •93. Статистична перевірка адекватності моделі.
- •94. Планування експерименту під час дослідження системи.
- •95. Перший спосіб пошуку екстремуму функції відгуку.
- •96. Загальна схема методу Бокса-Уїлсона.
- •97. Рух у напрямку крутого сходження (спаду).
1.Моделювання. Визначення і основні поняття.
2. Поняття моделі та форми існування моделей.
3.Мета застосування моделювання та способи її досягнення.
4. Види моделювання
5. Фізичне моделювання.
6.Математичне моделювання.
7. Макетне моделювання.
8. Аналогове моделювання.
9.Ситуаційне моделювання.
10. Способи використання математичних моделей.
11. Визначення імітаційної моделі та її характерні особливості.
12. Що входить в поняття імітаційної моделі як інструмента дослідження складних систем?
13. Основні напрямки використання машинної імітації.
14. Схема застосування машинної імітації в інтелектуальних системах.
15. Поняття машинної імітації (імітаційного моделювання).
16. Переваги та вади машинної імітації.
17. Класифікація методів імітаційного моделювання.
18. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.
19. Загальна схема і цілі машинної імітації.
20. Програмна реалізація імітаційних моделей.
21. Мови імітаційного моделювання.
22. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (табличний спосіб реалізації).
23. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (табличний спосіб реалізації).
24.Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (комбінований спосіб реалізації).
25. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (комбінований спосіб реалізації).
26. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (алгоритм програмної реалізації).
27. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою
(алгоритм програмної реалізації).
28. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування).
29. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами
(реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування).
30. Основні етапи побудови імітаційної моделі.
31. GPSS-програма імітаційної моделі обчислювальної системи з відмовами.
32. GPSS-програма імітаційної моделі обчислювальної системи з чергою.
33. Верхній і середній рівень представлення в системі GPSS імітаційної моделі телефонної станції.
34. GPSS-програма імітаційної моделі телефонної станції.
35. Імітаційна модель керування запасами: сутність оптимального
керування запасами.
36. Імітаційна модель керування запасами: система постачання.
37. Імітаційна модель керування запасами: попит на предмети постачання та система поповнення запасів.
38. Імітаційна модель керування запасами: вартісні функції витрат.
39. Імітаційна модель керування запасами: обмеження, що застосовуються до запасів, і стратегії (політики) керування запасами.
40. Імітаційна модель керування запасами: статична детермінована модель.
41. Керування багатопродуктовими запасами: основні передумови та економіко-математична модель.
42. Імітаційна модель керування запасами: опис концептуальної
моделі (основні передумови).
43. Імітаційна модель керування запасами: схема алгоритму.
44. Визначення, характерні особливості та сфера використання методу Монте-Карло.
45. Основні етапи методу статистичних випробувань
46. Обчислення означеного інтегралу методом Монте-Карло (табличний спосіб реалізації).
47. Обчислення означеного інтегралу методом Монте-Карло (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування).
48. Методи випадкового пошуку при вирішенні оптимізаційних задач. Характерні особливості, переваги та недоліки.
49. Чисто випадковий пошук і його ефективність.
50. Алгоритм чисто випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень.
51. Вирішення задачі нелінійного програмування без обмежень методом Монте-Карло (табличний спосіб реалізації чисто випадкового пошуку).
52. Програмна реалізація алгоритму чисто випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень).
53.Модель вибору технологічного процесу виготовлення виробів (табличний спосіб реалізації чисто випадкового методу).
54.Алгоритм чисто випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
55.Програмна реалізація алгоритму чисто випадкового пошукупри виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
56.Направлений випадковий пошук. Його переваги, недоліки та способи покращення збіжності.
57.Алгоритм направленого випадкового пошуку при вирішенні
задачі математичного програмування без обмежень.
58.Вирішення задачі нелінійного програмування без обмежень методом Монте-Карло (табличний спосіб реалізації направленого випадкового пошуку).
59. Програмна реалізація алгоритму направленого випадкового пошуку при вирішенні задачі математичного програмування без обмежень).
60.Модель вибору технологічного процесу виготовлення виробів (табличний спосіб реалізації направленого випадкового методу).
61. Алгоритм направленого випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
62. Програмна реалізація алгоритму направленого випадкового пошуку при виборі технологічного процесу виготовлення виробів.
63. Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти.
64. Рівномірна випадкова послідовність чисел (РВП [0,1]).
65. Табличний спосіб одержання РВП [0,1].
66. Фізичні генератори РВП [0,1].
67. Програмні датчики РВП [0,1].
68. Перевірка якості випадкових чисел.
69. Схема випробувань за "жеребком" (СВЖ).
70. Перший спосіб використання СВЖ.
71. Другий спосіб використання СВЖ.
72. Стандартний метод імітації дискретно-розподілених випадкових величин.
73. Спеціальні методи імітації дискретних розподілень.
74. Стандартний метод імітації неперервних випадкових величин.
75. Приклади застосування стандартного методу імітації неперервних випадкових величин.
76. Метод добору (відбраковки).
77. Наближене формування розподілів.
78. Генерування нормально розподілених випадкових чисел: використання центральної граничної теореми.
79. Генерування нормально розподілених випадкових чисел: метод Бокса-Маллера.
80. Генерування нормально розподілених випадкових чисел: метод Марсальї-Брея.
81. Основні задачі й поняття планування імітаційних експериментів.
82. Апроксимуючий поліном фукції відгуку.
83. Дворівнева система вимірювання факторів.
84. Повний факторний план (експеримент) і його властивості.
85. Дробовий факторний план (експеримент) і його властивості.
86. Лінійна апроксимація функції відгуку.
87.Одержання апроксимуючого полінома другого ступеня.
88. Комозиційні плани.
89. Ортогональний центральний композиційний план.
90. Рототабельний композиційний план.
91. Статистична перевірка однорідності дисперсіїй.
92. Статистична перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
93. Статистична перевірка адекватності моделі.
94. Планування експерименту під час дослідження системи.
95. Перший спосіб пошуку екстремуму функції відгуку.
96. Загальна схема методу Бокса-Уїлсона.
97. Рух у напрямку крутого сходження (спаду).
1.Моделювання. Визначення і основні поняття.
У загальному розумінні моделювання можна визначити як метод опосередкованого пізнання, при якому досліджуваний об’єкт (оригінал) перебуває в деякій відповідності з іншим об’єктом (моделлю). При цьому об’єкт-модель здатний в тому чи іншому відношенні замінювати оригінал на деяких стадіях гносеологічного процесу. Модель є природним чи штучним об’єктом, який перебуває в певній відповідності з досліджуваним об’єктом чи з деякими його характеристиками.
2.Поняття моделі та форми існування моделей.
Модель є природним чи штучним об’єктом, який перебуває в певній відповідності з досліджуваним об’єктом чи з деякими його характеристиками. Усім моделям притаманна деяка спільна риса. Її суть полягає в наявності певної структури, котра може бути статичною чи динамічною, матеріальною чи уявною, що справді є подібною (або розглядається як така) структурі іншої системи. Виділяють 2 форми існування моделей: 1. достатньо точна копія об’єкта; 2. відображення певних характеристик, властивостей об’єкта в абстрактній формі.
3.Мета застосування моделювання та способи її досягнення.
Моделювання-це метод дослідження явищ і процесів, що грунтується на заміні об»єкта лослідження моделлю. Мета моделювання-спрощення реальної ситуації, яка досліджується. Спрощення за рахунок того, що модель більш проста та усуваються другорядні особливості об»єкта, зростає спроможність дослідника до розуміння проблеми.Модель б-я об»єкта може бути або точною копією цього об»єкта,або відображати деякі властивості об»єкта в абстрактній формі. Ельмаграбі вирізняє 5 способів використання моделей в якості:
Засіб осмислення дійсності
Засіб спілкування
Засіб навчання і тренування
Інструмент прогнозування
Засіб постановки експериментів
4.Види моделювання.
Існують різні види моделювання: фізичне, макетне, математичне (аналітичне), імітаційне (машинне), аналогове, ситуаційне (ділові ігри).
Фізичне моделювання - це заміна вивчення досліджуваного явища в натурі вивченням аналогічного явища на моделі зменшеного чи збільшеного масштабу в спеціальних лабораторних умовах. Фізична модель дає змогу провести досліди з метою вивчення фізичної сутності явищ і отримання практичних уявлень про характер здіснення процесу. Цей вид експериментальних досліджень базується на подібності явищ, що супроводжують роботу натурної і модельної установок. Математичне моделювання полягає в побудові математичної моделі та дослідженні її аналітичними, числовими чи якісними методами для отримання деякої характеристики (характеристик) досліджуваної реальної системи. Математична модель - це логічний чи математичний опис компонентів і функцій, які відбивають суттєві властивості об’єкта чи процесу, що моделюється. Макетне моделювання полягає в побудові макету об’єкта, що вивчається, і визначенні на основі його аналізу тих чи інших корисних (прийнятних) властивостей оригіналу. У цьому контексті під макетом розуміють просторове зображення чи геометричну копію будь-чого (виробу, споруди тощо). Макет і оригінал можуть відрізнятися як геометричними розмірами, так і властивостями матеріалу, з якого вони виготовлені. Аналогове моделювання - це метод дослідження, який використовує пряму, безпосередню аналогію між величинами, властивими одному явищу, і формально такими ж та що входять таким же чином в рівняння процесів величинами, притаманними іншому явищу. Ситуаційне моделювання (ділові ігри) - це метод, в основу якого покладено відтворення в спеціальних лабораторних умовах певних ситуацій з метою розв’язання складних задач чи в навчальних цілях, які можуть мати місце в реальних системах.