- •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).
9.Ситуаційне моделювання.
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. Назва походить від слова латинського походження ситуація (situs - становище), що означає збіг умов і обставин, які утворюють певне становище. Побудова ситуаційної моделі полягає в тому, що повний опис неосяжної множини ситуацій функціонування реального об’єкта за певними правилами замінюється певною кількістю узагальнених ситуацій, кожна з яких з певною мірою вірогідності відтворює один з можливих станів системи. Ситуаційна модель може бути реалізована або за допомогою ЕОМ (наприклад, засобами імітаційного моделювання), або шляхом програвання в реальних умовах спеціальних сценаріїв (ділові ігри, воєнні ігри). Ділові ігри (господарські ігри, економічні ігри) - метод імітації вироблення і прийняття управлінських рішень у різних виробничих ситуаціях шляхом проведення симульованої гри згідно із заданим сценарієм (чи системою правил) окремими групами людей або людини і ЕОМ. Сама ділова гра може розглядатися як деяке спрощене відтворення реального економічного чи виробничого процесу. У загальному випадку ділові ігри можуть використовуватися:
1.при навчанні та доборі господарських керівників різного рангу;
2.при навчанні студентів у вузах;
3.при колективному прийнятті управлінських рішень;
4.з дослідницькою метою для вивчення деяких сторін економічної поведінки людей, зокрема реакції на ті чи інші зміни в організаційній формі управління, на можливі заохочення та стягнення.
10.Способи використання математичних моделей.
Математичне моделювання полягає в побудові математичної моделі та дослідження її аналітичними, числовими чи якісними методами для отримання деякої характеристики досліджувальної реальної системи. Математична модель-це логічний чи математичний опис компонентів і функцій які відбивають суттєві властивості об»єкта чи процесу, що моделюються. До математичних моделей відносять ті в яких для представлення процесу чи системи використовуються символи а не фізичні прилади. Мат мод можуть використовуватися як аналітичні моделі, тобто вони є засобом безпосереднього визначення потрібних величин, за допомогою певного математичного методу. Ці моделі можуть використовуватися для розуміння процесів, які відображає модель, тільки у тому випадку, якщо досліднику відомий мат метод, для визначення потрібної величини. Мат мод можуть використовуватися також як імітаційні моделі, тобто є засобом дослідження поведінки об»єкта чи системи шляхом проведення експериментів з моделлю в умовах, що визначаються дослідником та засобом аналізу отриманих результатів. Використовуються для одержання відповіді на запитання що станеться, якщо щось змінити. Мета дослідження: 1.зрозуміти поведінку системи у минулому,2.вивчити сценарії розвитку у майбутньому.
11.Визначення імітаційної моделі та її характерні особливості.
Ім модель у широкому розумінні-це матем модель, яка з точністю відтворює процедуру функціонування системи, яка досліджується, призначена для аналізу впливу на цю систему змін внутр чи зовн умов її функціонування. Належність моделі до імітаційної визначається характером її використання і незалежності ні від об»єкту, ні від методів побудови, ні від її структури Ім модель у вузькому розумінні-це матем модель, яка відтворює, як процедури функціонування системи, так і її реальну речовинну та інформаційну структуру..
Переваги імітаційної моделі: 1. часто єдиний можливий метод дослідження складних систем; 2. можливість дослідження системи на різних рівнях її деталізації, які визначаються метою дослідження; 3. можливість дослідження динаміки взаємодії елементів системи в часі і просторі параметрів системи; 4. можливість оцінювання характеристик системи в певні моменти часу.
Недоліки імітаційної моделі: 1. дорожнеча: розробка гарної імітаційної моделі часто обходиться дорожче створення аналітичної моделі і потребує великих затрат часу; 2. результати імітаційного моделювання мають менший ступінь спільності у порівнянні з аналітичною моделлю і не дозволяє виявити спільні закономірності функціонування класів систем; 3. не існує надійних методів оцінки адекватності імітаційної моделі.