- •Лекция №1 Содержание лекции
- •Информационный процесс
- •Информационная система
- •Классификация информационных систем
- •Классификация по масштабу
- •Одиночные информационные системы
- •Групповые информационные системы
- •Корпоративные информационные системы
- •Классификация по сфере применения
- •Классификация по способу организации
- •Архитектура файл-сервер
- •Архитектура клиент-сервер
- •Многоуровневая архитектура
- •Интернет/интранет-технологии
- •Требования, предъявляемые к информационным системам
- •Гибкость
- •Надежность
- •Эффективность
- •Безопасность
- •Лекция №2 Содержание лекции
- •Жизненный цикл информационных систем
- •Общие сведения об управлении проектами
- •Классификация проектов
- •Основные фазы проектирования информационной системы
- •Концептуальная фаза
- •Подготовка технического предложения
- •Проектирование
- •Разработка
- •Ввод системы в эксплуатацию
- •Процессы, протекающие на протяжении жизненного цикла информационной системы
- •Основные процессы жизненного цикла
- •Разработка
- •Эксплуатация
- •Сопровождение
- •Вспомогательные процессы жизненного цикла
- •Организационные процессы
- •Структура жизненного цикла информационной системы
- •Начальная стадия
- •Стадия уточнения
- •Стадия конструирования
- •Стадия передачи в эксплуатацию
- •Лекция №3 Содержание лекции
- •Жизненный цикл информационных систем Модели жизненного цикла информационной системы
- •Каскадная модель жизненного цикла информационной системы
- •Основные этапы разработки по каскадной модели
- •Основные достоинства каскадной модели
- •Недостатки каскадной модели
- •Спиральная модель жизненного цикла
- •Итерации
- •Преимущества спиральной модели
- •Недостатки спиральной модели
- •Лекция №4 Содержание лекции
- •Методология и технология разработки информационных систем
- •Методология rad
- •Основные особенности методологии rad
- •Объектно-ориентированный подход
- •Визуальное программирование
- •Событийное программирование
- •Фазы жизненного цикла в рамках методологии rad
- •Фаза анализа и планирования требований
- •Фаза проектирования
- •Фаза построения
- •Фаза внедрения
- •Ограничения методологии rad
- •Лекция №5 Содержание лекции
- •Методология и технология разработки информационных систем Профили открытых информационных систем
- •Понятие профиля информационной системы
- •Принципы формирования профиля информационной системы
- •Структура профилей информационных систем
- •Профиль прикладного программного обеспечения
- •Профиль среды информационной системы
- •Профиль защиты информации
- •Профиль инструментальных средств
- •Лекция №6 Содержание лекции
- •Методология и технология разработки информационных систем Стандарты и методики
- •Виды стандартов
- •Методика cdm фирмы Oracle
- •Общая структура
- •Особенности методики сdм
- •Международный стандарт iso/iec 12207: 1995-08-01
- •Общая структура
- •Основные и вспомогательные процессы жц
- •Особенности стандарта iso 12207
- •Лекция №7 Содержание лекции
- •Case-технологии проектирования информационных систем
- •Характеристика современных case-средств
- •Локальные средства
- •Объектно-ориентированные case-средства
- •Средства конфигурационного управления
- •Средства документирования
- •Средства тестирования
- •Лекция №8 Содержание лекции
- •Принципы построения и этапы проектирования баз данных Основные понятия и определения
- •Описательная модель предметной области
- •Лекция №9 Содержание лекции
- •Принципы построения и этапы проектирования баз данных Концептуальные модели данных
- •Типы структур данных
- •Операции над данными
- •Ограничения целостности
- •Иерархическая модель данных
- •Сетевая модель данных
- •Реляционная модель данных
- •Бинарная модель данных
- •Семантическая сеть
- •Лекция № 10 Содержание лекции
- •Технология моделирования информационных систем Методы моделирования систем
- •Математическая модель системы
- •Классификация математических моделей
- •Лекция № 11 Содержание лекции
- •Имитационные модели информационных систем Методологические основы применения метода имитационного моделирования
- •Лекция № 12 Содержание лекции
- •Имитационные модели информационных систем Классификация имитационных моделей
- •Структура типовой имитационной модели с календарем событий
- •Лекция №13 Содержание лекции
- •Имитационные модели информационных систем Технология моделирования случайных факторов Генерация псевдослучайных чисел (псч)
- •Мультипликативный метод
- •Аддитивный метод
- •Смешанный метод
- •Моделирование случайных событий
- •Последовательное моделирование
- •Моделирование после предварительных расчетов
- •Лекция №14 Содержание лекции
- •Имитационные модели информационных систем Технология моделирования случайных факторов Моделирование случайных величин
- •Моделирование непрерывных случайных величин
- •Метод обратной функции
- •Метод исключения (Неймана)
- •Метод композиции
- •Моделирование дискретных случайных величин
- •Метод последовательных сравнений
- •Метод интерпретации
- •Моделирование случайных векторов
- •Метод условных распределений
- •Метод исключения (Неймана)
- •Метод линейных преобразований
- •Лекция №15 Содержание лекции
- •Имитационные модели информационных систем Основы организации имитационного моделирования Этапы имитационного моделирования
- •Испытание имитационной модели
- •Задание исходной информации
- •Верификация имитационной модели
- •Проверка адекватности модели
- •Калибровка имитационной модели
- •Исследование свойств имитационной модели
- •Оценка погрешности имитации, связанной с использованием в модели генераторов псевдослучайных чисел (псч)
- •Определение длительности переходного режима
- •Оценка устойчивости результатов имитации
- •Исследование чувствительности модели
- •Языки моделирования
- •Лекция №18 Содержание лекции
- •Методология описания и моделирования процессов Метод описания процессов idef3
- •Описание idef3
- •Основные элементы диаграмм описания последовательности процессов
- •Функциональный элемент (uob)
- •Элемент связи
- •Связи старшинства
- •Сдерживаемые связи старшинства
- •Относительные связи
- •Связь «поток объектов»
- •Перекресток
- •Типы перекрестков
- •Элемент «референт»
- •Виды референтов
- •Использование референта «запустить и ждать»
- •Использование референта «запустить и продолжить»
- •Scenario-референт
- •Элемент «примечание»
- •Декомпозиция процесса
Имитационные модели информационных систем Технология моделирования случайных факторов Моделирование случайных величин
В практике создания и использования имитационных моделей весьма часто приходится сталкиваться с необходимостью моделирования важнейшего класса факторов — случайных величин (СВ) различных типов.
Случайной называют переменную величину, которая в результате испытания принимает то или иное значение, причем заранее неизвестно, какое именно. При этом под испытанием понимают реализацию некоторого (вполне определенного) комплекса условий. В зависимости от множества возможных значений различают три типа СВ:
непрерывные;
дискретные;
смешанного типа.
Исчерпывающей характеристикой любой СВ является ее закон распределения, который может быть задан в различных формах: функции распределения — для всех типов СВ; плотности вероятности (распределения) — для непрерывных СВ; таблицы или ряда распределения — для дискретных СВ.
Моделирование непрерывных случайных величин
Моделирование СВ заключается в определении ("розыгрыше") в нужный по ходу имитации момент времени конкретного значения СВ в соответствии с требуемым (заданным) законом распределения.
Наибольшее распространение получили три метода:
метод обратной функции;
метод исключения (Неймана);
метод композиций.
Метод обратной функции
Метод позволяет при моделировании СВ учесть все ее статистические свойства и основан на следующей теореме:
Если непрерывная СВ Y имеет плотность вероятности , то СВ X, определяемая преобразованием
,
имеет равномерный закон распределения на интервале [0;1].
Теорему доказывает следующая цепочка рассуждений, основанная на определении понятия "функция распределения" и условии теоремы:
.
Таким образом, получили равенство , а это и означает, что СВ X распределена равномерно в интервале [0;1].
Напомним, что в общем виде функция распределения равномерно распределенной на интервале СВ X имеет вид:
Теперь можно найти обратное преобразование функции распределения .
Если такое преобразование существует (условием этого является наличие первой производной у функции распределения), алгоритм метода включает всего два шага:
моделирование ПСЧ, равномерно распределенного на интервале [0;1];
подстановка этого ПСЧ в обратную функцию и вычисление значения СВ Y:
.
При необходимости эти два шага повторяются столько раз, сколько возможных значений СВ Y требуется получить.
Простота метода обратной функции позволяет сформулировать такой вывод: если обратное преобразование функции распределения СВ, возможные значения которой необходимо получить, существует, следует использовать именно этот метод. К сожалению, круг СВ с функциями распределения, допускающими обратное преобразование, не столь широк, что потребовало разработки иных методов.
Метод исключения (Неймана)
Метод Неймана позволяет из совокупности равномерно распределенных ПСЧ , по определенным правилам выбрать совокупность значений с требуемой функцией распределения .
Алгоритм метода
Выполняется усечение исходного распределения таким образом, чтобы область возможных значений СВ Y совпадала с интервалом .
В результате формируется плотность вероятности такая, что
.
Длина интервала определяется требуемой точностью моделирования значений СВ в рамках конкретного исследования.
Генерируется пара ПСЧ и , равномерно распределенных на интервале [0;1].
Вычисляется пара ПСЧ и по формулам:
;
,
где .
На координатной плоскости пара чисел определяет точку — например, точку на рис. 1. На рисунке обозначены: А — прямоугольник, ограничивающий график плотности распределения моделируемой СВ; D — область прямоугольника А, находящаяся ниже графика ; В — область прямоугольника А, находящаяся выше графика .
Если точка принадлежит области D, считают, что получено первое требуемое значение СВ .
Генерируется следующая пара ПСЧ и равномерно распределенных на интервале [0;1], после пересчета по п. 3 задающих на координатной плоскости вторую точку — .
Если точка принадлежит области В, переходят к моделированию следующей пары ПСЧ и т.д. до получения необходимого количества ПСЧ.
Рис. 1. Моделирование СВ методом Неймана.
Очевидно, что в ряде случаев (при попадании изображающих точек в область В соответствующие ПСЧ с нечетными индексами не могут быть включены в требуемую выборку возможных значений моделируемой СВ, причем это будет происходить тем чаще, чем сильнее график по форме будет "отличаться" от прямоугольника А. Оценить среднее относительное число q "пустых" обращений к генератору ПСЧ можно геометрическим методом, вычислив отношение площадей соответствующих областей (В и А):
;
;
.
Главным достоинством метода Неймана является его универсальность — применимость для генерации СВ, имеющих любую вычислимую или заданную таблично плотность вероятности.