3841
.pdf43.Кашьяп, Р. Л. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным / Р. Л. Кашьяп, А. Р. Рао; пер. с англ., под ред. В. С. Пугачёва. – М. : Наука, 1983. – 384 с.
44.Кловский,Д.Д. Модели непрерывныхканаловсвязина ос-
новестохастическихдифференциальных уравнений/ Д.Д, |
Кловский, |
В.Я.Конторович,С.М.Широков.–М.:Радиоисвязь,1984. |
–248с. |
45.Колесов, Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы [Текст]: Учеб. пособие/ Ю.Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012. – 224 с.
46.Комашинский, В. И. Системы подвижной радиосвязи с пакетной передачей информации. Основы моделирования / В. И. Комашинский, А. В. Максимов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 176 с.
47. Коршунов, Ю. М. Математические основы кибернетики / Ю. М. Коршунов. – М. : Энергоатомиздат, 1987. – 494 с.
48.Крамущенко, В. И. Многоканальные системы передачи информации : конспект лекций / В. И. Крамущенко, Л. Я. Новосельцев, В. Н. Смирнов. – Л. : ЛЭТИ, 1983. – 48 с.
49.Крашенинников, В. Р. Основы теории обработки изображений : учебное пособие / В. Р. Крашенинников. – Ульяновск : УлГТУ, 2003. – 152 с.
50.Кристофидес, Н. Теория графов. Алгоритмический подход [Текст]/ Н. Кристофидес. – М.: Мир,1978. 432 с.
51.Крылов, В.В. Теория телетрафика и ее приложения [Текст]/ В.В. Крылов, С.С. Самохвалова. – СПб.: БХВ - Петер-
бург, 2005. – 288 с.
52.Кудрявцев, Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем [Текст]/ Е.М. Кудряв-
цев – М.: ДМК Пресс, 2004. – 320 с.
53.Кузин, Л. Т. Основы кибернетики. В 2 т. Т. 2 : Основы кибернетических моделей : учебное пособие для вузов /
Л. Т. Кузин. – М. : Энергия, 1979. – 584 с.
331
54.Кумунжиев, К. В. Теория систем и системный анализ : учебное пособие / К. В. Кумунжиев. – Ульяновск : УлГУ, 2003. – 240 с.
55.Левин, Б. Р. Вероятностные модели и методы в системах связи и управления / Б. Р. Левин, В. Шварц. – М. : Радио
исвязь, 1985. – 312 с.
56.Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде
MATLAB и fuzzyTECH [Текст]/ А.В. Леоненков.: СПб.: БХВ Петербург, 2005. – 736 с.
57.Львович, Я. Е. Многоальтернативная оптимизация: теория и приложения [Текст] / Я. Е. Львович. – Воронеж, 2006.
– 428 с.
58.Маликов, Р. Ф. Практикум по имитационному моделированию сложных систем в среде AnyLogic 6 [Текст]: учеб. пособие / Р. Ф. Маликов. – Уфа: Изд-во БГПУ, 2013. – 296с.
59.Малинкина, О. В. Цифровая связь: Методические указания к выполнению лабораторных работ [Текст]/ О. В. Малинкина, А. Б. Натальин, А. Б. Сергиенко. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. 44 с.
60.Мандельброт, Б. Фрактальная геометрия природы /
Б. Мандельброт; пер. с англ. А. Р. Логунова, под ред. А. Д. Морозова. – М. : Институт компьютерных исследований, 2002. – 656 с.
61.Моделирование информационных систем : учебное пособие / под ред. О. И. Шелухина. – М. : Радиотехника, 2005.
–368 с.
62.Моделирование систем [Текст] / В.И. Новосельцев [и др.].– Воронеж: Изд-во «Научная книга», 2005. – 216 с.
63.Морозов В. К. Моделирование информационных и динамических систем: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / В. К. Морозов, Г. Н. Рогачев. — М.: Издательский центр «Академия», 2011. — 384 с.
64.Некравцева Т.А. Моделирование, анализ и оценка надежности информационных систем и технологий/
332
Т.О.Толстых, О.Н. Чопоров. [Электронный ресурс] : учеб. пособие. - Воронеж : Изд-во ВГТУ, 2000. - 221с.
65.Новиков Ф.А. Дискретная математика для программиста [Текст]/ Ф.А. Новиков. – СПб.: Питер, 2000. – 304 с.
66.Оптимальное управление [Текст]/Галеев Э.М. [и др.]. – М.: МЦНМО, 2008. – 320 с.
67.Основы научных исследований : учебник для вузов
/под ред. В. И. Крутова и В. В. Попова. – М. : Высшая школа, 1989. – 400 с.
68.Остапенко А. Г. Математические основы управления рисками нарушения информационной безопасности: учеб. пособие [Электронный ресурс]. – Электрон. текстовые, граф. данные (4,12 Мб) / А. Г. Остапенко, О. Н. Чопоров. – Воронеж: ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», 2014.
69.Парийская Е.В. Сравнительный анализ математических моделей и подходов к моделированию и анализу непре- рывно-дискретных систем [Электронный ресурс] // Дифференциальные уравнения и процессы управления: электронный журнал, 1997. №1. URL: http://www.neva.ru/journal
70.Пащенко Ф.Ф. Введение в состоятельные методы моделирования систем[Текст]: учеб.пособие: в 2-х частях.Ч2. Идентификация нелинейных систем / Ф.Ф. Пашенко. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 288 с.
71.Певзнер, Л.Д. Математические основы теории систем [Текст]: Учеб. пособие /Л.Д. Певзнер, Е.П. Чураков. – М.: Высш. шк., 2009. – 503 с.
72.Пешель, М. Моделирование сигналов и систем / М. Пешель; пер. с нем. под ред. Я. И. Хургина. – М. : Мир, 1981. – 300 с.
73.Питерсон, Дж.Теория сетей Петри и моделирование систем [Текст]: Пер. с англ./ Дж.Питерсон —М.: Мир, 1984.— 264 с.
333
74.Полляк, Ю. Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах / Ю. Г. Полляк. – М. : Советское радио, 1971. – 400 c.
75.Полляк, Ю. Г. Статистическое машинное моделирование средств связи / Ю. Г. Полляк, В. А. Филимонов. – М. : Радио и связь, 1988. – 176 с. (Серия СТС – вып.30)
76.Попов, О. В. Разработка и исследование алгоритмов моделирования и оценивания многомерных марковскихслучайных полей : автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук по спец. 05.13.16 / О. В. Попов. – Ульяновск : УлГТУ, 2000. – 20 с.
77.Пригарин, С. М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей / С. М. Пригарин. – Новосибирск : Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005. – 259 с.
78.Прикладная теория случайных процессов и полей / Васильев К. К., Драган Я. П., Казаков В. А. и др.; под ред. Васильева К. К. и Омельченко В. А. – Ульяновск : УлГТУ, 1995. – 256 с.
79.Протасов, И.Д. Теория игр и исследование операций [Текст]: учеб. пособие / И.Д. Протасов. – М.: Гелиос АРВ, 2003.
–368 с.
80.Пугачев, В. С. Стохастические дифференциальные системы: анализ и фильтрация / В. С. Пугачев, И. Н. Синицын.
–М. : Наука, 1990. – 630 с.
81.Рощин, А.Г. Теория автоматов. Часть II . Автоматы с памятью [Текст]: учеб. пособие /А.Г. Рощин, Р.М. Половов. -
М.: МГТУ ГА, 2008. –116 с.
82.Самарский, А. А. Теория разностных схем : учебное пособие / А. А. Самарский. – М. : Наука, 1989. – 614 с.
83.Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие для вузов / А. Б. Сергиенко. – СПб. : Питер, 2002. – 608 с.
84.Сивохин, А. В. Теория массового обслуживания. Лабораторный практикум по системам массового обслуживания с применением системы Maple и пакета Simulink [Текст]/
334
А.В. Сивохин, Б.К. Мещеряков.– Пенза:Пенз. гос.ун-т, 2009. – 120 с.
85.Сизиков, В. С. Устойчивые методы обработки результатов измерений : учебное пособие / В. С. Сизиков. –
СПб. : СпецЛит, 1999. – 240 с.
86.Советов, Б.Я. Моделирование систем [Текст]: учеб. для вузов; 3-е изд., перераб. и доп. / Б.Я. Советов, С.А. Яков-
лев. – М.: Высш. шк., 2001. – 343 с.
87.Солонина, А. И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в Simulink [Текст]: учеб. пособие/А.И. Солонина.
—СПб.: БХВ-Петербург, 2012. — 432 с.
88.Теория электрической связи : учебное пособие / А. Г. Зюко, Д. Д. Кловский, В. И. Коржик, В. Д. Назаров; под ред. Д.Д.Кловского. – М. : Радио и связь, 1999. – 432 с.
89.Тихонов, А. Н. Вводные лекции по прикладной математике : учебное пособие / А. Н. Тихонов, Д. П. Костомаров.
– М. : Наука, 1984. – 190 с.
90. Тихонов, В. И. Марковские процессы / В. И. Тихонов, М. А. Миронов. – М. : Советское радио, 1977. – 488 с.
91. Тихонов, В. И. Статистический синтез и анализ радиотехнических систем и устройств / В. И. Тихонов, В. Н. Харисов. – М. : Радио и связь, 1991. – 608 с.
92.Хаггарти, Р. Дискретная математика для программистов [Текст]: Издание 2-е, исправленное/ Р. Хаггарти. М.: Техносфера, 2012. – 400 с.
93.Хан, Г. Статистические модели в инженерных задачах / Г. Хан, С. Шапиро; пер. с англ. Е. Г. Коваленко, под ред.
В. В. Налимова. – М. : Мир, 1969. – 396 с.
94. Хорафас, Д. Н. Системы и моделирование / Д. Н. Хорафас; пер. с англ. под ред. И. Н. Коваленко. – М. :
Мир, 1967. – 418 с.
95. Черных И.В. SIMULINK: среда создания инженерных приложений/ И.В. Черных. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. – 496с.
335
96.Шалыгин, А. С. Прикладные методы статистического моделирования / А. С. Шалыгин, Ю. И. Палагин. – Л. : Машиностроение, 1986. – 320 с.
97.Шелухин, О.И. Моделирование информационных систем [Текст]: учеб.пособие / О.И. Шелухин. – М.: Горячая линия – Телеком, 2104. – 536 с.
98.Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем –
искусство и наука / Р. Шеннон; |
пер. с англ. под ред. |
Е. К. Масловского. – М. : Мир, 1978. |
– 418 с. |
99. Back T. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms. Oxford, 1996.
100.Crefenstette J., Rajiv Gopal, Rosmaito В., Gurcht D.V. Genetic algorithms for the travelling salesman problem. Computer Sciens Department. Vanderbild, 1989.
101. Davis J., Lawrence Y. Adapting Operator Probabilities in Genetic Algorithms, in Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann (San Mateo) 1989.
102.Fogarty Terence C. Evolutionary Computing. 1994: AISB Workshop, Leeds, U. K., April 11 - 13, 1994. Selected Papers 103.Herrera, F. Fuzzy Connectives Based Crossover Operators to Model Genetic Algorithms Population Diversity / F. Herrera,
M. Lozano, J.L.Verdegay // Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Technical Report, February 1995.
104.Herrera, F. Tackling real-coded genetic algorithms: operators and tools for the behaviour analysis/F. Herrera, M. Lozano, J.L. Verdegay // Artificial Intelligence Review, Vol. 12, No. 4, 1998. P. 265-319.
105.Jim, Fogarty Terence C. Operator and parameter adaptation in genetic algorithms Journal: Soft Computing - SOCO , vol. 1, no. 2, pp. 81-87, 1997.
106.Levenick J.R. Inserting introns improves genetic algorithm success rate: Taking a cue from biology. In R.K. Belew and
336
L.B. Booker, eds., Proceeding of the Fourth International Conferece on Genetic Algorithms. Morgan Kaufmann, 1991.
107. Schaffer J. and Morishima A. An adaptive crossover distribution mechanism for genetic algorithms. In Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, 1987.
108.Schlierkamp-Voosen D., Muhlenbein H. Adaption of population sizes by competing subpopulations. // Proceedings of the 1996 IEEE Conference on Evolutionary Computation. – Piscataway, NY, 1996. – IEEE Press. – P.330335.
109. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Trans. Syst., Man. Cybern. – 1985. – Vol.15, № 1. – P. 116-132.
337
ОГЛАВЛЕНИЕ |
|
УСЛОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.................................................... |
3 |
ВВЕДЕНИЕ.................................................................................. |
4 |
1.ОСНОВНЫЕПОНЯТИЯТЕОРИИМОДЕЛИРОВАНИЯ............ |
6 |
1.1. Модель и моделирование...................................................... |
6 |
1.2. Классификациявидов моделирования систем...................... |
8 |
1.3. Математические схемы моделирования систем................ |
16 |
1.4. Контрольныевопросы кпервойглаве.................................. |
18 |
2. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ
СИСТЕМ..................................................................................... |
19 |
2.1. Случайныевеличины,ихсвойстваиосновныезаконы |
|
распределения............................................................................. |
19 |
2.2. Основные законы распределения случайных величин..26 |
|
2.2.1. Нормальное распределение................................. |
26 |
2.2.2. Биномиальный закон распределения.................. |
27 |
2.2.3. Закон распределения Пуассона........................... |
29 |
2.2.4. Равномерный закон распределения.................... |
31 |
2.2.5. Экспоненциальный закон распределения .......... |
33 |
2.2.6. Геометрическое распределение.......................... |
34 |
2.2.7. Треугольное распределение................................ |
35 |
2.3. Методы статистического оценивания ипроверкагипотез 36
2.3.1. Несмещенные и состоятельные оценки.............. |
39 |
|
математического ожидания и дисперсии..................... |
39 |
|
генеральной совокупности ........................................... |
39 |
|
2.3.2.Интервальные оценки. Доверительный............... |
43 |
|
интервал и доверительная вероятность........................ |
43 |
|
2.3.3. Проверка статистических гипотез...................... |
47 |
|
2.3.4. Проверка гипотез о виде распределения по |
|
|
критерию |
таблица..................................................................для проверка гипотез о виде |
54 |
Исходная |
|
|
2 |
|
|
распределения по критерию .................................... |
55 |
|
2.4. Методы статистического анализа2и аппроксимация |
|
|
результатов статистического моделирования (напримере регрессионного анализа)………………………...57
2.4.1. Простая линейная регрессия............................... |
60 |
338 |
|
|
2.4.2. Предположения, при которых проводится |
|
|
регрессионный анализ. Статистический анализ простой |
|
|
линейной регрессии...................................................... |
65 |
|
2.4.3.Проверка выполнения |
|
|
предположенийрегрессионного анализа по остаткам. |
|
|
Доверительные интервалы для прогноза..................... |
70 |
|
2.4.4. Пример простой линейной регрессии Y на х и его |
|
|
реализация в системе STATISTICA............................. |
76 |
|
2.5. Обзор современныхтехнологий анализаданных............... |
88 |
|
2.5.1. Нейронечёткие системы...................................... |
88 |
|
2.5.2. Особенности и эффективность |
|
|
генетическихалгоритмов ............................................ |
102 |
|
2.6. Контрольныевопросы ко второй главе.............................. |
121 |
3. |
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ |
|
ПРОЦЕССОВ............................................................................ |
123 |
|
|
3.1. Моделированиемарковских случайныхпроцессов.......... |
123 |
|
3.2.Разностныеидифференциальныестохастическиеуравнения... |
127 |
|
3.3.Нелинейныемодели марковских случайныхпроцессов... |
129 |
|
3.4.Моделислучайныхпроцессовввидевременныхрядов............ |
133 |
|
3.4.1.Авторегрессионные модели случайных |
|
|
последовательностей .................................................. |
133 |
|
3.4.2. Модели авторегрессии-скользящего среднего.141 |
|
|
3.5.Методы моделирования случайных процессов.................. |
143 |
|
3.5.1.Метод формирующего фильтра......................... |
145 |
|
3.5.2.Дискретные модели линейных стационарных |
|
|
систем и стационарных случайных процессов.......... |
149 |
4. |
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАНАЛОВ |
|
СВЯЗИ СПОСОБЫ ОПИСАНИЯ СИГНАЛОВ И ПОМЕХ... |
156 |
|
|
4.1. Основные понятия иопределения...................................... |
156 |
|
4.2. Моделинепрерывных каналов........................................... |
175 |
|
4.3. Модели дискретных каналов.............................................. |
177 |
|
4.4. Статистика случайных сигналови помех в реальных |
|
|
каналах связи............................................................................ |
180 |
5.МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ....................... |
192 |
|
НЕПРЕРЫВНО-СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ .................. |
192 |
|
|
339 |
|
5.1. Системамассового обслуживания:.................................... |
192 |
определениеи понятие............................................................... |
192 |
5.2. Понятиемарковского случайного процесса...................... |
194 |
5.3. Потоки событий................................................................... |
197 |
5.4.УравненияКолмогорова.Предельныевероятностисостояний..... |
208 |
5.5. Процессгибели и размножения.......................................... |
214 |
5.6. СМО сотказами:определения и формулы........................ |
217 |
5.7. СМО сожиданием(очередью):определение иформулы.223 |
|
5.8.Обзор языкаимитационного моделирования систем |
|
массового обслуживания GPSS/PC......................................... |
236 |
6. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИСКРЕТНО- |
|
ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ (СТОХАСТИЧЕСКИХ) СИСТЕМ |
|
И СЕТЕЙ ПЕТРИ...................................................................... |
244 |
6.1. Дискретно-детерминированныесхемы.............................. |
245 |
Основные понятия иопределения............................................. |
245 |
6.2. АвтоматыМили и Мура. Способы задания автоматов... |
249 |
6.2.1. Табличныйспособ задания автомата Мили..... |
249 |
6.2.2.Графический способ задания автомата Мили .250
6.2.3.Табличныйиграфическийспособызаданияавтомата
Мура ……………………………………………………251 |
|
6.3. Реакцияавтоматовна входноеслово .............................. |
252 |
6.4. Дискретно-стохастическиемодели (P-схемы)................... |
253 |
6.4.1. Вероятностный автомат Мили ........................... |
254 |
6.4.2. Вероятностный автомат Мура............................ |
255 |
6.5. Сети Петри........................................................................... |
260 |
7.ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДЫ ИМИТАЦИОННОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ И СИСТЕМ СВЯЗИ............. |
267 |
7.1. Создание упрощенной модели системы связив Simulink 267
7.2.РазработкасистемыпередачиданныхнаязыкеGPSSWorld.. |
279 |
7.3. Модель функционированиянаправления связи................ |
287 |
(напримереAnyLogic)............................................................... |
287 |
7.3.1. Постановка задачи............................................. |
287 |
7.3.2. Модель направления связи в AnyLogic............ |
289 |
Исходные данные........................................................ |
289 |
7.3.3.Вывод результатов моделирования................... |
291 |
340 |
|