- •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).
12. Що входить в поняття імітаційної моделі як інструмента дослідження складних систем?
Імітаційне моделювання, як інструмент експериментального дослідження складних систем, охоплює методологію створення моделей систем, методи алгоритмізації та засоби програмних реалізацій імітаторів, планування, організацію і виконання на ЕОМ експериментів з імітаційними моделями, машинну обробку даних та аналіз результатів. При цьому динамічні й стохастичні характеристики реальних процесів відображаються в моделі за допомогою спеціально сконструйованих процедур.
Відмінності імітаційної моделі складних систем: 1. при створенні імітац. моделі складних систем закони функціонування всієї системи в цілому можуть бути невідомі (достатньо знання алгоритмів, які описують поведінку окремих елементів системи і зв’язків між ними); 2. в імітаційній моделі зв’язки між параметрами та характеристиками виявляються, а значення досліджуваних характеристик визначаються в ході імітаційного експерименту на ЕОМ.
13. Основні напрямки використання машинної імітації.
Машинна імітація - визнаний науковий метод вивчення складних соціально-економічних і виробничих систем. Напрямки: 1. Прогнозування розвитку національних економік. Процеси, що відбуваються в масштабах окремої країни, вельми складні. Адже вони пов’язані з дією динамічних і стохастичних факторів, мають дуже багато вхідних і вихідних параметрів, залежність між якими та їх взаємовплив не завжди можна описати формальними методами. Тому найбільш ефективним і надійним методом вивчення та прогнозування розвитку національних економік є машинна імітація. Було створено інтерактивну комп’ютерну імітаційну гру, яка використовувалася для демонстрації ефектів від уведення гнучких цін, стимулів і децентралізованого управління, що позначалися на продуктивності праці, частоті прогулів, а також на обігу товарів і грошових коштів. Провадилися й імітаційні дослідження для оцінювання можливості створення радянського фінансового сектора, котрий включав би банки капіталу ризику, промислові облігації, а також фінансові ринки та конвертований рубль. Імітаційні експерименти не обмежувалися лише економічними проблемами. Було створено імітаційні моделі, які стосувалися серйозних соціальних проблем, зокрема алкоголізму і високого рівня смертності, зокрема дитячої, низького рівня народжуваності тощо. 2. Створення важливих народногосподарських проектів. До важливих народногосподарських проектів належать транспортна система регіону, будівництво каналів, створення великих виробничих систем, проектування, будівництво і реконструкція атомних станцій тощо. 3. Розробка і впровадження інформаційних систем різного призначення. Наприклад, щодо створення інформаційних систем у менеджменті можна вирізнити такі напрямки застосування машинної імітації: створення окремих модулів автоматизованих робочих місць; моделювання структур управління в умовах АСУ; моделювання автоматизованих систем обробки даних; автоматизація проектування інформаційних систем у менеджменті. 4. Створення системи оборони країни і планування військових операцій. 5. Охорона навколишнього середовища. При спорудженні промислових об’єктів завжди невизначеним є питання впливу результатів функціонування майбутніх виробництв на екологію середовища. Тому доцільно створювати імітаційні моделі, щоб вивчати варіанти знешкодження або зведення до мінімуму шкідливих наслідків виробництва. Відома, наприклад, імітаційна модель збереження флори і фауни. 6. Навчання та підготовка кадрів. Досить ефективно машинне моделювання застосовується в автоматизованих навчаючих системах.