- •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).
27. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (алгоритм програмної реалізації).
1.Ввести кількість експерементів
2.початкові умови для першої заявки
3.обчислити інші поля початкові заявки
4.сумарний час обслуговування = попередня заявка.час знаходженя в системі
5.сумарне простоювання ЄОМ = попередня заявка.простоювання ЄОМ
6.Повторюючи задану кількість експерементів
6.1 визначити:
-поточна заявка.час прибуття відносно попереднього
-поточна заявка.термін обслуговування
6.2 обчислити інше поле поточної заявки
6.3 сумарний час обслуговування = сумарний час обслуговування + поточна заявка. час знаходженя в системі
6.4 сумарне простоювання ЄОМ = сумарне простоювання ЄОМ + поточна заявка. простоювання ЄОМ
6.5 довжина черги = довжина черги +1, якщо попередня заявка.кінець обслуговування > поточна заявка. час прибуття в систему, інакше довжина черги +0
6.6 попередня заявка = поточна заявка
7.кінець циклу
8.вивести результат
28. Імітаційна модель обчислювальної системи з чергою (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування). Визначаємо змінні
Основна частина програми;
lКілІтерацій = IIf(lКілІтерацій < 0, iЗаУмовчанням, lКілІтерацій)
sКілІтерацій = InputBox ("Введіть кількість клієнтів", "Запит", lКілІтерацій)
lКілІтерацій = Val(sКілІтерацій)
With Поточна
For I = 1 To lКілІтерацій
.lНомЗаявки = Попередня.lНомЗаявки + 1
.fІнтервалПрибуття = ВипадковеМіж (Range("D7"). Value, Range("E7").Value)
.fТермінОбслуговування = ВипадковеМіж (Range("D10").Value, Range("E10").Value)
.fЧасПрибуття = Попередня.fЧасПрибуття + .fІнтервалПрибуття
.fПочатокОбслуговування = Iif (Попередня.fКінецьОбслуговування > .fЧасПрибуття, Попередня.fКінецьОбслуговування, .fЧасПрибуття)
.fКінецьОбслуговування = .fПочатокОбслуговування + .fТермінОбслуговування
.fВитратиЧасуСист = .fКінецьОбслуговування - .fЧасПрибуття
.fПростоюванняЕОМ = .fПочатокОбслуговування - Попередня.fКінецьОбслуговування
.lДовжинаЧерги = IIf(Попередня.fКінецьОбслуговування > .fЧасПрибуття, Попередня.lДовжинаЧерги + 1, 0)
sСумВитрати = sСумВитрати + .fВитратиЧасуСист
sСумПростоювання = sСумПростоювання + .fПростоюванняЕОМ
lМахДовжинаЧерги = IIf(.lДовжинаЧерги > lМахДовжинаЧерги, .lДовжинаЧерги, lМахДовжинаЧерги)
lСерДовжинаЧерги = .lДовжинаЧерги / .lНомЗаявки
Range("L7").Value = sСумВитрати
Range("N7").Value = sСумПростоювання
Range("M7").Value = sСумВитрати / .lНомЗаявки
Range("O7").Value = sСумПростоювання / .lНомЗаявки
Range("L10").Value = lМахДовжинаЧерги
Range("N10").Value = lСерДовжинаЧерги
Попередня = Поточна
Next
Application.ScreenUpdating = True
End With
End Sub
Public Function ВипадковеМіж(Мінімальне As Single, Максимальне As Single)
ВипадковеМіж = Мінімальне + (Максимальне - Мінімальне) * Rnd
End Function
29. Імітаційна модель обчислювальної системи з відмовами (реалізація процедурно-орієнтованими засобами мови програмування). Визначаємо змінні
Основна частина програми;
lКілІтерацій = IIf(lКілІтерацій < 0, iЗаУмовчанням, lКілІтерацій)
sКілІтерацій = InputBox("Введіть кількість клієнтів", "Запит", lКілІтерацій)
lКілІтерацій = Val(sКілІтерацій)
With Поточна
For I = 1 To lКілІтерацій
.lНомЗаявки = Попередня.lНомЗаявки + 1
.fІнтервалПрибуття = ВипадковеМіж(Range("D7").Value, Range("E7").Value)
.fТермінОбслуговування = ВипадковеМіж(Range("D10").Value, Range("E10").Value)
.fЧасПрибуття = Попередня.fЧасПрибуття + .fІнтервалПрибуття
.fПочатокОбслуговування = IIf(Попередня.fКінецьОбслуговування > .fЧасПрибуття, Попередня.fКінецьОбслуговування, .fЧасПрибуття)
.fКінецьОбслуговування = IIf(Попередня.fКінецьОбслуговування > .fЧасПрибуття, Попередня.fКінецьОбслуговування, .fПочатокОбслуговування + .fТермінОбслуговування)
.fВитратиЧасуСист = .fКінецьОбслуговування - .fПочатокОбслуговування
.fПростоюванняЕОМ = .fПочатокОбслуговування - Попередня.fКінецьОбслуговування
sСумВитрати = sСумВитрати + .fВитратиЧасуСист
sСумПростоювання = sСумПростоювання + .fПростоюванняЕОМ
lКілОброблених = lКілОброблених + IIf(Попередня.fКінецьОбслуговування > .fЧасПрибуття, 0, 1)
lВідсотокОброблених = lКілОброблених / .lНомЗаявки * 100
Range("K6").Value = sСумВитрати
Range("M6").Value = sСумПростоювання
Range("L6").Value = sСумВитрати / Поточна.lНомЗаявки
Range("N6").Value = sСумПростоювання / Поточна.lНомЗаявки
Range("N8").Value = lВідсотокОброблених
Range("N10").Value = lКілОброблених
Попередня = Поточна
Next
Application.ScreenUpdating = True
End With
End Sub
Public Function ВипадковеМіж(Мінімальне As Single, Максимальне As Single)
ВипадковеМіж = Мінімальне + (Максимальне - Мінімальне) * Rnd
End Function