- •Общие вопросы моделирования. Понятие модели. Классификация моделей. Модели физические, абстрактные, смешанные.
- •Виды моделей. Способ реализации моделирования и степень отражения в моделях времени и неопределенности.
- •Объект моделирования – вычислительная система. Основные задачи исследования объекта, их характеристика и методы решения.
- •Графовые модели алгоритмов и программ. Построение графовых моделей.
- •Эквивалентные преобразования графовых моделей алгоритмов и программ.
- •Марковские случайные процессы и их место при построении и исследовании вероятностных моделей объектов.
- •Дискретные марковские цепи. Основные задачи их исследования. Примеры объектов, для исследования которых могут быть использованы дмц.
- •Потоки событий. Основные понятия и определения. Простейший поток событий и потоки Эрланга.
- •Непрерывные марковские цепи. Основные задачи их исследования. Примеры объектов, для исследования которых могут быть использованы нмц.
- •Типовые графы состояний системы. Процесс “гибели и размножения”. Примеры объектных систем.
- •Типовые графы состояний системы. Циклический процесс. Примеры объектных систем.
- •Методы исследования немарковских случайных процессов, сводящихся к марковским.
- •Теория массового обслуживания и ее место при построении и исследовании вероятностных моделей объектов. Основные понятия и определения.
- •Системы массового обслуживания (смо). Обобщенная структура смо.
- •Основные параметры и характеристики смо.
- •Разомкнутые смо с очередью и нетерпеливыми заявками. Примеры объектных систем.
- •Разомкнутые смо с очередью и терпеливыми заявками. Примеры объектных систем.
- •Разомкнутые смо без потерь. Примеры объектных систем.
- •Замкнутые смо с простейшими потоками событий. Примеры объектных систем.
- •Смо с произвольными потоками событий. Случай бесприоритетной дисциплины обслуживания.
- •Смо с произвольными потоками событий. Случай дисциплины обслуживания с относительным приоритетом.
- •Смо с произвольными потоками событий. Случай дисциплины обслуживания с абсолютным приоритетом.
- •Сети массового обслуживания с простейшими потоками событий. Анализ разомкнутой сети. Примеры объектных систем.
- •Сети массового обслуживания с простейшими потоками событий. Анализ замкнутой сети. Примеры объектных систем.
- •Статистическое моделирование случайных процессов. Организация статистического моделирования. Моделирование базовых случайных величин (св).
- •Моделирование непрерывной случайной величины с произвольным распределением. Моделирование дискретной св. Моделирование случайных событий и потоков случайных событий.
-
Объект моделирования – вычислительная система. Основные задачи исследования объекта, их характеристика и методы решения.
Модель – системное отображение оригинала.
Модель – это отображение оригинала: целевое, реальное или абстрактное, статическое или динамическое, ингерентное (согласованное с окружением), конечное, упрощенное, приближенное, имеющее наряду с безусловно истинным условно истинное и ложное содержание, проявляющееся и развивающееся в процессе создания и использования модели.
Объект моделирования.
Качество любой системы определяется степенью соответствия системы тем целям, для которых она создавалась (эффективностью). Необходимо иметь шкалу эффективности, то есть ее численное выражение (производительность, надежность и другие). Эти характеристики зависят от свойств объекта. Будем называть первичные свойства – параметрами, производные от параметров свойства – характеристиками.
– первичные свойства, параметры.
– производные от X свойства, характеристики (производительность, надежность и пр).
Исследование сопровождается постановкой двух задач – анализа и синтеза.
Анализ – процесс определения свойств системы (известна структура объекта, параметры элементов структуры, требуется определить характеристики).
Существует 3 этапа анализа:
-
Установление причинно-следственных связей между X и Y (построение концептуальной модели).
-
По концептуальной модели строится абстрактная модель, устанавливающая количественное соотношение между X и Y: Y = F(X). Обычно для вычислительных систем это соотношение строят эмпирически.
-
Проверка правильности абстрактной модели.
Синтез – процесс порождения структур и стратегий управления, необходимых для получения требуемых результатов.
При этом известны перечень прикладных задач, ограничение на характеристики, критерий эффективности разработки. Решается два вида задач:
-
Структурный синтез – получаем структуру объекта, стратегию управления.
-
Параметрический синтез – для определения структуры определяем значения параметров компонентов.
Задача синтеза намного сложнее задачи анализа из-за:
-
Многообразие областей применения
-
Многообразие структур и стратегий управления
-
Любая характеристика зависит от многих параметров – отсюда многофакторность
Нас интересует временной аспект данного процесса (время работы/простоя компонентов), время получения результатов (время реализации программы), а также производительность (задач/ед.времени). Под задачами понимается некоторый класс задач (м.б. узкоспециализирован).
При выполнении любых программ большое значение имеет элемент случайности.
Поведение вычислительной системы:
-
Появление заявок на выполнение программы (вход).
-
Порождение заявок на преобразование/передачу информации.
-
Обслуживание устройствами заявок на передачу информации.
-
Теория массового обслуживания (теория очередей).
Теория массового обслуживания – по марковским системам (процессам).
Методы – аналитические (теория, абстрактные модели), численные (статистическое моделирование – метод Монте-Карло), экспериментальные (организация и планирование эксперимента, а также умение использовать результаты эксперимента).
Оптимизация – метод мат.программирования.