- •1. Система, системные признаки, классификация систем.
- •2. Целостные и суммативные системы.
- •3. Моделирование как метод научного познания и подход к анализу и синтезу сложных систем.
- •4. Назначение моделирования и его место среди других наук.
- •5. Сложные системы как объекты моделирования.
- •6. Системный подход в моделировании сложных систем.
- •10. Характеристика и классификация абстрактных моделей.
- •7. Модели: параметры и характеристики.
- •8. Адекватность моделей.
- •9. Виды моделей, иерархия моделей.
- •11. Имитационные модели (общее описание).
- •12. Примеры математических моделей (анал. И имитационных).
- •13. Методы расчета математических моделей.
- •14. Харарактеристика имитационных методов расчета матем моделей.
- •15.Сравнительный анализ аналитических и имитационных моделей.
- •16.Классификация и характеристика типовых математических моделей.
- •17.Общая хар-ка q-моделей.
- •18. Общая характеристика обобщенных (агрегатных) моделей.
- •19. Технология моделирования. Основные этапы.
- •20. Концептуальные модели.
- •21. Формирование критериев при моделировании.
- •22. Планирование экспериментов с моделью
- •23. Общая характеристика метода статистических испытаний (Монте-Карло).
- •24. Примеры использования метода статистических испытаний.
- •25. Стохастические сетевые модели: параметры и характеристики.
- •26. Сети массового обслуживания: параметры, характеристики, классификация.
- •27.Теоретические основы статич моделирования
- •28.Выбор длительности машинного эксперимента.
- •29.Оценка результатов имитационного моделирования: статические оценки и доверительные интервалы
- •31.Псевдослучайные числа и их использование в моделировании.
- •32.Алгоритмические способы генерации псевдослучаных чисел.
- •33.Моделир-е случайных событий, групп событий.
- •34.Моделирование зависимых и независ событий.
- •35. Моделирование дискретных случайных величин
- •36.Моделирование непрерывных случайных величин.
- •37.Метод обратных функций.
- •38. Моделирование случайных векторов(для случая двухмерных случайных величин)
- •39.Генерация типовых распределений (равномерного, показательного, гаусса и др.)
- •40.Основные задачи имитационного моделирования
- •41.Оценка характеристик моделирования объекта, по результатам статистического моделирования
- •42.Оценка характеристик нестационарного объекта по результатам статистическ моделирования.
- •43. Типовая структура имитационной модели
- •44. Компоненты, функциональные действия, активности и события
- •45. Порядок функционирования имитационной модели
- •4 6. Методы продвижения модельного времени
- •47. Алгоритм и особенности моделирования нестационарных объектов.
- •48. Общая характеристика и сравнительный анализ методов моделирования псевдопараллельностей.
- •49. Псевдопараллельность: смысл и способы реализации.
- •50. Моделирование активностей.
- •52. Укрупненный алгоритм имитационного моделирования одноканальной смо.
- •53. Программные средства имитационного моделирования.
- •54. Аппаратные средства имитационного моделирования.
- •55. Состав системы моделирования gpss.
- •56. Состояния транзактов и узлов. Списки gpss.
- •57. Укрупненный алгоритм обработки событий в языке gpss.
- •58. Укрупненный алгоритм продвижения тразактов в языке gpss.
- •60. Характеристика входного языка системы gpss.
- •61. Стандартный набор статистики gpss. Управление сбором статистики.
- •62. Управление сбором статистики в gpss с помощью table, qtable.
- •63. Именование и адресация объектов в языке gpss
- •64. Вычислимые и хранимые объекты gpss.
- •65. Характеристика объектов языка gpss.
- •66. Управление приоритетными дисциплинами обслуживания в gpss.
- •67. Стандартные числовые атрибуты gpss. Назначение и использование.
- •68. Управление потоками транзактов в языке gpss.
- •69. Устройства и организация приоритетного обслуживания в gpss.
- •70. Управление узлом типа память в gpss. Описание многоканальных смо.
- •72. Управление маршрутами транзактов в языке gpss.
- •73. Использование операторов test, gate. Логические ключи.
- •74. Управление семействами транзактов в языке gpss.
- •75. Характеристика аналитических методов расчета математических моделей.
- •76. Математические модели сложных систем (общее описание).
- •77. Аналитическое решение математической модели.
- •78. Потоки заявок в стохастических сетевых моделях.
- •79. Типы смо, используемых в стохастических сетевых моделях.
- •80. Моделирование смо м/м/1 и м/м/к.
- •81. Моделирование смо м/м/1 и м/м/к.
- •82. Параметры и характеристики сетей мо.
- •83.Экспоненциальные сети мо.
- •84. Расчёт интенсивностей потоков и , сама сеть в соотв. Фициент мкнутой сети.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000коэффициентов передач сетей мо.
- •85. Расчёт вероятностей состояний разомкнутых сетей мо.
- •86. Расчёт вероятностей состояний замкнутых сетей мо.
- •87. Моделирование узловых характеристик объекта на основе разомкнутых сетей мо.
- •88. Моделирование системных характеристик объекта на основе замкнутых сетей мо.
- •89. Моделирование узловых характеристик объекта на основе замкнутых сетей мо.
- •90. Общая методика моделирования объекта на основе разомкнутых сетей мо.
- •91. Общая методика моделирования объекта на основе замкнутых сетей мо.
- •92. Предельные оценки характеристик стохастических сетевых моделей
- •93. Моделирование систем обработки информации стохастическими сетями.
- •Система, системные признаки, классификация систем.
- •Целостные и суммативные системы.
- •Моделирование как метод научного познания и подход к анализу и синтезу сложных систем.
74. Управление семействами транзактов в языке gpss.
В GPSS можно создавать копии (семейства) транзактов и имитировать их параллельную обработку. Управляют копиями с пом. операторов SPLIT, ASSEMBLE, GATHER, MATCH.
SPLIT A,[B],[C] – создаЁт семейство (дополнительно А копий) текущего транзакта и отправляет их к оператору В, а при его отсутствии к след. по порядку оператору. Операнд С задаёт номер параметра транзакта для хранения номера копии. Номера присваиваются копиям последовательно.
ASSEMBLE A – объединяет А копий одного семейства в один транзакт, который далее движется вместо копий.
GATHER A – ждёт прихода А копий одного семейства, которые затем одновременно продолжают движение по сети.
B MATCH A – в паре с другим оператором A MATCH B синхронизирует движение 2-х транзактов (копий одного семейства) с целью обеспечения одновременного прохождения ими указанных точек модели. Операнд А явл. меткой сопряжённого с ним оператора A MATCH B. Обе копии продолжат движение только после того как та и другая достигнет своего оператора MATCH.
75. Характеристика аналитических методов расчета математических моделей.
Достоинства АМ:-высокая общность или универс-сть получаемых результатов, что позволяет в дальнейшем применять аппарат матем анализа для их исслед-ния и методы оптимиз. для синтеза наилучших решений;-сравнительно низкая трудоёмкость расчёта (для вычисления хар-к для одного набора значений пар-ов требуется лишь однократный расчет полученных формул). Недостаток - сравнительно низкая унив-стъ моделей из-за вносимых упрощений, соответственно их низкая точность и ограниченная познават. и информац. ценность. Наиболее простые АМ - алгебраические, регрессионные, более сложные- модели теории массового обслуживания, учитывающие действие случ. факторов.
76. Математические модели сложных систем (общее описание).
Объект
и соотв-ая ему модель задаются множ-ом
пар-ов
,
где
пар-ры стр-ры и функц-ния, V-множ-о пар-ов
внешних воздействии, Х – пар-ры входов.
Кроме этого, результаты, выходы системы
описыв-ся множ-ом Y, а эфф-сть объекта
множ-ом хар-тик С, на базе кот могут быть
построены критерии I=I(C). Пар-ры внеш-х
воздействий включ параметры независ-х
возмущающих воздействий R и управляющих
воздсйстлии G. Множ-во знач
образуют векторы
,
хар-щие всевозможные наборы пар-ров
объекта. Соотв-о декартово произведение
задает область определения объекта
(или модели), а произведение
- область определ-я всей системы, включая
объект и его среду. Значения выходов
определ-ся ч/з закон функцион-ия
как
При
этом, если t=const, то модель статическая
и
,
иначе модель динамическая. У моделей
с дискретным временем оно принимает
знач из множ-ва {t0 ,t1,....}, в частном
случае меняется с постоянным шагом
.
При имитац-ом модел-нии время обычно
дискретно. Если в ходе модел-ния пар-ры
объекта и внешних воздейстаий не
меняются, действие случ факторов не
учитывается, то модель детерминированная
Поскольку
цель модел-ния - рассчитать хар-ки
объекта, то матем. модель есть функционал
,
связыв-щий знач пар-ов объекта и его
хар-тик. Модель, указанный функционал
м/б решен аналитически, имитационно либо комбинированным способом.
