Skip to content

Main Navigation Главная Основы Q-схемы Имитационное моделирование

Appearance

Sidebar Navigation

Основы моделирования

Обзор раздела

1. Моделирование как способ априорной оценки эксплуатационных характеристик разрабатываемых информационных систем. Основные эксплуатационные характеристики информационных систем

2. Научные основы моделирования: понятие аналогии и подобия сущностей, виды подобия

3. Цель и состав процесса моделирования

4. Понятие эволюционного прототипирования, моделирование как основа и средство эволюционного прототипирования разрабатываемой информационной системы

5. Семантические словесные модели - их отличие от формальных моделей

6. Схемы моделирования, их роль в построении формальных моделей. Обобщенная схема моделирования

7. Адекватность модели предмету моделирования. Проблемы оценки адекватности модели

Обобщенное агрегатное моделирование

Обзор раздела

8. Основные понятия агрегатного моделирования: агрегатная модель, состояние агрегата, взаимодействие агрегатов

9. Схема обобщенного моделирования простого агрегата

10. Классы параметров простого агрегата: внутренние, внешние, входные, выходные

11. Анализ и интерпретация параметров простого агрегата A

12. Формирование значений параметров агрегата A

13. Категории параметров агрегата A: экзогенные, эндогенные и экстернальные параметры

14. Управляемые, неуправляемые и устанавливаемые параметры простого агрегата A

15. Параметр времени. Модели времени: непрерывное, реальное, виртуальное время

16. Динамические и статические параметры простого агрегата A

17. Динамические, статические и стационарные модели

18. Обобщенное моделирование сложных систем

Моделирование отношений

Обзор раздела

19. Интерпретация обобщенной модели простого агрегата. Математические схемы. Формы интерпретации отношений над параметрами модели и способы их выражения

20. Общий вид функциональной модели

21. Общий вид автоматной модели

Эксперименты с моделью

Обзор раздела

22. Формы выражения экспериментов с аналитическими и вычислительными моделями

23. Виды экспериментов для оценки свойств агрегатной модели: валидация, калибровка, чувствительность, масштабирование

24. Оптимизационные эксперименты с моделями

25. Эксперименты по сценариям

Моделирование сложных систем

Обзор раздела

26. Понятие сложной системы. Свойства сложных систем. Структурное моделирование сложных систем

27. Обобщенные модели. Концепции агрегатного и агентного моделирования и гибридного моделирования сложных систем

28. Понятие обобщенного моделирования сложных систем. Схемы обобщенного моделирования сложных информационных систем. Агрегатное моделирование структуры сложных систем (U-схемы)

Непрерывно-детерминированные модели (D-схемы)

Обзор раздела

29. Предназначение непрерывно-детерминированных моделей при разработке систем мониторинга и управления физическими объектами

30. Основные свойства D-схем. Вид моделей D-схем на примере моделирования процесса изменения температуры в плоской однородной пластине G. Нестационарные и стационарные решения

31. Аналитические и численные методы исследования моделей класса D-схем. Метод конечных разностей численного решения дифференциальных уравнений

32. Особенности применения метода конечных разностей для исследования моделей класса D-схем. Проблема устойчивости решения разностных схем. Факторы, влияющие на устойчивость метода конечных разностей

Дискретно-детерминированные модели (F-схемы)

Обзор раздела

33. Свойства F-схем. Характеристика автоматного отношения между параметрами простого агрегата

34. Конечные автоматы. Устойчивые состояния конечного автомата. Синхронные и асинхронные автоматы

35. Автомат Мили. Автомат Мура

36. Способы задания конечных автоматов, особенности их применения

37. Табличный способ задания конечного автомата. Таблица для задания автомата Мили

38. Табличный способ задания конечных автоматов. Таблица для задания автомата Мура

39. Способ задания конечного автомата с помощью матрицы соединений. Матрица соединений автомата Мили

40. Способ задания конечного автомата с помощью матрицы соединений. Матрица соединений автомата Мура

41. Способ задания конечных автоматов с помощью графа. Вид графа автомата Мили

42. Способ задания конечных автоматов с помощью графа. Вид графа автомата Мура

Модель реагирующих систем

Обзор раздела

43. Моделирование простых реагирующих систем диаграммами состояний и переходов

44. Моделирование сложных реагирующих систем. Иерархические, исторические и условные состояния в диаграммах состояний и переходов

Дискретно-событийные стохастические модели (P-схемы)

Обзор раздела

45. Свойства P-схем. Математическая схема стохастического автомата (P-автомата)

46. Вероятностный автомат Мили

47. Вероятностный автомат Мура

48. Частично-детерминированные вероятностные автоматы. Y-детерминированный и Z-детерминированный P-автоматы

49. Марковский случайный процесс. Y0-детерминированный P-автомат. Дискретная марковская цепь. Способы задания марковской цепи

50. Финальные вероятности. Нахождение финальных вероятностей для Y0-детерминированного P-автомата

51. Разновидности марковских цепей. Поглощающая марковская цепь. Неприводимая марковская цепь

Непрерывные событийно-стохастические модели (Q-схемы)

Обзор раздела

52. Понятие непрерывных событийно-стохастических систем. Свойства Q-схем

53. Отношения между параметрами, задаваемые как процессы обслуживания. Основные понятия простейшего процесса обслуживания. Модели потоков событий

54. Модель абстрактного прибора обслуживания, характеристики эффективности его функционирования. Абсолютная и относительная пропускная способность прибора обслуживания

55. Моделирование потоков событий: регулярные потоки, потоки без последействий, потоки с ограниченным последействием, поток Пальма, стационарные и нестационарные потоки

56. Понятие ординарного потока событий. Определение интенсивности ординарного потока событий

57. Понятие простейшего потока событий. Функция распределения вероятности интервалов времени между соседними событиями простейшего потока. Вероятностные характеристики простейшего потока

58. Поток Эрланга k-го порядка, его вероятностные характеристики и свойства

59. Моделирование процесса обслуживания непрерывной марковской цепью. Вероятности состояний непрерывной марковской цепи. Уравнения Колмогорова. Финальные вероятности состояний

60. Моделирование и характеристики одноканального процесса обслуживания с отказами и простейшими потоками поступления заявок и обслуживания

61. Моделирование и характеристики многоканальной СМО с отказами и простейшими потоками поступления заявок и обслуживания. Формулы Эрланга

62. Моделирование и характеристики одноканальной СМО с ожиданием и простейшими потоками поступления заявок и обслуживания

63. Понятие замкнутых СМО. Пример моделирования замкнутой СМО с n простейшими входными потоками заявок и одним каналом обслуживания

64. Обобщенные СМО. Особенности их моделирования

Теоретические основы анализа стохастических моделей

Обзор раздела

65. Предельные теоремы теории вероятностей

66. Теоретические основы метода статистического моделирования. Предельные теоремы Бернулли, Чебышева. Центральная предельная теорема

67. Моделирование непрерывных случайных величин, равномерно распределенных на отрезке [0,1]. Понятие квазинепрерывной случайной величины

68. Способы получения и виды генераторов случайных чисел. Физические методы моделирования равномерно распределенных случайных чисел

69. Виды генераторов случайных чисел. Табличные методы моделирования равномерно распределенных случайных чисел

70. Алгоритмические методы моделирования равномерно распределенных случайных чисел. Линейный конгруэнтный метод

71. Моделирование случайного числа, равномерно распределенного в заданном интервале

72. Моделирование полной группы несовместных событий

73. Моделирование непрерывной случайной величины с заданным законом распределения. Метод обратной функции

74. Моделирование гауссовской случайной величины

75. Моделирование непрерывной случайной величины с заданным законом распределения. Метод ступенчатой аппроксимации

76. Моделирование непрерывной случайной величины с заданным законом распределения. Метод усечения

Имитационное моделирование систем

Обзор раздела

77. Общая характеристика метода имитационного моделирования, его отличие от построения математических моделей

78. Этапы имитационного моделирования: концептуальное моделирование, реализация модели, калибровка и идентификация модели, компьютерный эксперимент

79. Направления и инструментальные средства имитационного моделирования. Общая характеристика системы имитационного моделирования AnyLogic

80. Модели и управление временем в системе моделирования AnyLogic

81. Назначение статических и динамических параметров при моделировании агентов

82. Процессно-ориентированное моделирование процессов обслуживания в AnyLogic

83. Понятие эксперимента в AnyLogic. Параметры эксперимента. Типы экспериментов

84. Категории параметров, используемых для спецификации свойств предмета моделирования в AnyLogic: параметры, переменные, динамические переменные, накопители

85. Оптимизационные эксперименты с моделями в AnyLogic

On this page

Дискретно-событийные стохастические модели (P-схемы)

Вопросы

45. Свойства P-схем. Математическая схема стохастического автомата (P-автомата)
46. Вероятностный автомат Мили
47. Вероятностный автомат Мура
48. Частично-детерминированные вероятностные автоматы. Y-детерминированный и Z-детерминированный P-автоматы
49. Марковский случайный процесс. Y0-детерминированный P-автомат. Дискретная марковская цепь. Способы задания марковской цепи
50. Финальные вероятности. Нахождение финальных вероятностей для Y0-детерминированного P-автомата
51. Разновидности марковских цепей. Поглощающая марковская цепь. Неприводимая марковская цепь

Pager

Previous page44. Моделирование сложных реагирующих систем. Иерархические, исторические и условные состояния в диаграммах состояний и переходов

Next page45. Свойства P-схем. Математическая схема стохастического автомата (P-автомата)