- •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.
25. Стохастические сетевые модели: параметры и характеристики.
Параметры. ССМ задается как X = <C,Z>. Здесь система С =<CB,CQ,CD> описывает: - состав узлов CB = {bi} (число узлов |CB|= N); - состав классов однородных потоков заявок CQ ={qi,} (число классов |CQ| =Q); - порядок соединения узлов в сети и маршруты движения, заявок каждого q-ro класса CD={dijq} (значение dijq = 1, если есть путь движения заявки q-ro класса от узла i к узлу j). Параметры заявок одного класса распределяются по одним и тем же законам, в частном случае имеют одинаковые параметры. Перечень параметров заявок q-ro класса может включать ((λq или Mq); {θqj}; prq;...), где
λq - интенсивность поступления заявок (число заявок в единицу времени), а Mq - число заявок, постоянно циркулирующих в сети, {θqj} - параметры трудоемкости обслуживания заявок в узлах сети (среднее число операций в каждом j-ом устройстве, средний размер занимаемой памяти viq в каждой i-ой памяти), prq - приоритет заявок и т.д. Если Q=l, то сеть однородная. Множество Z ={zi|i=1..N} описывает параметры генераторов, маршрутных и обслуживающих узлов. Узел типа "устройство" описывается как zi=(Ki,di,{viq},si), а "память" как zj =(Vj,dj,sj). Здесь Кi - канальность устройства, Vj- объем памяти, di - принятая дисциплина обслуживания заявок (в т.ч. извлечения заявок из очереди), viq- скорость обслуживания (число операций в единицу времени), si стоимость узла.
Характеристики. Работа ССМ оценивается набором узловых (по каждому обслуживающему узлу) и системных (по всей сети) характеристик. Системные характеристики рассчитываются через узловые. Характеристики вычисляются как по каждому классу заявок, так и усредненные по всему потоку заявок в сети и включают временные и натуральные характеристики. Основные узловые характеристики - интенсивность потока заявок на входе в узел λi, коэффициент загрузки узла i=i/I, коэффициент использования памяти, средняя длина очереди к узлу li, среднее кол-во заявок в системе очередь-узел mi, среднее время ожидания обслуживания в узле i, среднее время пребывания в узле иi.
26. Сети массового обслуживания: параметры, характеристики, классификация.
Сети МО в отличие от ССМ допускают использование из обслуживающих узлов только узлов типа “устройство”, а из маршрутных только вероятностных. В зависимости от структуры, номенклатуры узлов, классов заявок и степени детализации описания законов функционирования узлов можно выделить девять классов стохастических сетей. Тип стохастической сети определяется перечислением классов, к которым относится сеть, т.е. множество типов сетей соответствует множеству различных путей на графе классификации, ведущих от начальной вершины в конечные.
Сеть
МО линейная (Л), если интенсивность
потока заявок на входе в любую СМО
определяется линейной суперпозицией
входных потоков других СМО. Здесь pji
– вероятность перехода заявки с выхода
j-ой
СМО на вход i-ой
СМО, задаваемая для каждого класса
заявок матрицей вероятностей переходов.
В такой сети нельзя создавать копии
заявок и обслуживать их параллельно. В
противном случае сеть нелинейная (НЛ).
Сеть замкнутая (З), если в ней используются
только групповые источники заявок, и
разомкнутая (Р), если применяются только
одиночные генераторы. Сеть смешанная
(С), если применяются и те и другие. Если
в сети все заявки одного класса
(применяется только один генератор), то
она однородная (О), в противном случае
сеть неоднородная (Н). Если законы
поступления заявок в сеть пуассоновские,
а законы обслуживания в узлах –
экспоненциальные, то сети называют
экспоненциальными (Э).Для
исследования
сетей массового обслуживания используется
метод имитационного моделирования,
если они относятся к классу смешанных,
или приближенные численные методы для
остальных классов сетей массового
обслуживания. Точные
аналитические методы существуют для
экспоненциальных однородных замкнутых
и разомкнутых сетей массового обслуживания,
а также для некоторых типов неоднородных
сетей массового обслуживания.
