
- •1.Дайте определение и определите сущность системного подхода к моделированию систем
- •2.Дайте определение системы и перечислите основные характеристики системы.
- •3.Укажите цель моделирования системы на эвм
- •4.Дайте описание основных задач моделирования систем
- •5.Приведите приемы формализации задач моделирования
- •6.Укажите основные типы моделей систем, дайте определение математического моделирования системы
- •7. Опишите признаки классификации типовых математических схем, приведите схему классификации
- •8. Определение онтологии, основные ее компоненты
- •9. Приведите описание методики онтологического анализа.
- •10. Дайте определение математической схемы, укажите, что понимается под законом функционирования системы
- •11. Опишите, что понимается под алгоритмом функционирования систем.
- •12. Дайте определение статической и динамической моделей объекта
- •12.Дайте определение статической и динамической моделей объекта
- •13.Перечислите, какие типовые математические схемы используются при моделировании сложных систем и их элементов
- •14.Каковы условия и особенности использования при разработке моделей систем непрерывно-детерминированных моделей (d-схем)
- •15.Каковы условия и особенности использования при разработке моделей систем дискретно-детерминированных моделей (f-схем)
- •16.Дайте определение конечного автомата, укажите основные соотношения математической схемы конечного автомата
- •17. Приведите уравнения работы автомата Мили (f-автомата первого рода)
- •18. Приведите уравнения работы автомата Мура (f-автомата второго рода)
- •19. Дайте определение вероятностного конечного автомата (p-схемы), укажите основные соотношения математической схемы вероятностного автомата
- •20. Дайте определение типовых математических схем массового обслуживания (q-схем), укажите основные соотношения математической схемы процесса обслуживания
- •21. Дайте определение сетевой модели (n-схемы), укажите основные соотношения сети Петри
- •22. Дайте характеристику метода статистического моделирования систем на эвм
- •23.Опишите способы генерации последовательности случайных чисел, используемые при моделировании систем на эвм
- •24.Опишите, что представляют собой конгруэнтные процедуры генерации последовательностей
- •25.Укажите, какие функции используются для генерации случайных чисел с различными законами распределения в системе matlab
- •26.Дайте определение и приведите основные соотношения для моделирования систем массового обслуживания с отказами.
- •27.Дайте определение и приведите основные соотношения для моделирования разомкнутых систем массового обслуживания с очередями.
- •28.Дайте определение и приведите основные соотношения для моделирования разомкнутых систем массового обслуживания с отказами.
- •29.Дайте определение и приведите основные соотношения для моделирования замкнутых систем массового обслуживания.
- •30.Приведите пример моделирования системы массового обслуживания на эвм.
- •31. Проанализируйте процесс построения модели системы
- •32.Дайте определение и опишите сущность имитационного моделирования систем
- •33.Перечислите известные инструментальные средства моделирования систем
- •34. Опишите функциональные возможности пакета прикладных программ matlab как средства моделирования систем
- •35.Опишите основные этапы процесса формализации и алгоритмизации процесса функционирования систем
- •37. Основные принципы принятия решений, сформулируйте проблему принятия решений
- •1.Разработка и машинная реализация моделей систем
- •2. Построение концептуальных моделей систем и их формализация
- •3. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •4. Получение и интерпретация результатов моделирования систем
- •40.Дайте определение и сформулируйте поставку задач математического программирования
- •41.Приведите классификацию моделей математического программирования
- •42. Рассмотрите содержательные постановки задач, приводящие к моделям линейного программирования
- •43. Дайте общую математическую формулировку задачи линейного программирования
- •44. Рассмотрите пример графического решения задачи линейного программирования
- •45.Опишите процесс решения задачи линейного программирования симплекс-методом
- •46.Рассмотрите пример решения задачи линейного программирования симплекс-методом
- •47.Опишите процесс решения задач линейного программирования с использованием программного обеспечения matlab
- •48.Дайте общую математическую формулировку задач дискретного программирования
- •49.Приведите содержательные постановки задач, приводящие к моделям дискретного программирования.
- •50.Дайте общую математическую формулировку задач нелинейного программирования
- •51.Поясните понятия: задача многокритериальной оптимизации, множество допустимых решений, оптимальное решение. Дайте общую математическую формулировку задач многокритериальной оптимизации
6.Укажите основные типы моделей систем, дайте определение математического моделирования системы
В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.
Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов..
Макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий - составлять отдельные цепочки из слов и предложений.
В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Тезаурус - словарь, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие.
Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы S математическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая модель. Математическое моделирование - процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта.
Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий.
При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы S во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы S.. Имитационное моделирование может быть положено также в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза больших систем, когда требуется создать систему, с заданными характеристиками при определенных ограничениях, которая является оптимальной по некоторым критериям оценки эффективности.
Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование при анализе и синтезе систем позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой комбинированный подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического и имитационного моделирования в отдельности.