Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Annotatsia

.doc
Скачиваний:
41
Добавлен:
13.05.2015
Размер:
41.98 Кб
Скачать

АННОТАЦИЯ

В данной работе изложены основные принципы имитационного моделирования технических систем. Особое внимание уделено вопросам формализации процесса их функционирования, структуре имитационных алгоритмов и особенностям их программирования на языке GPSS.

Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

СОДЕРЖАНИЕ

1. Моделирование как метод исследования сложных систем. Виды моделей и методы их исследования. Имитационное моделирование.

2. Гомоморфизм и изоморфизм. Свойство гомоморфизма. Определение модели.

3. Дискретные автоматы с конечными детерминированными и вероятностными состояниями, их описания.

4. Сети Петри. Правила их построения. Пример построения временной диаграммы.

5. Цепи Маркова с дискретным временем и дискретными состояниями. Вывод основных соотношений.

6. Пуассоновский поток.

7. Уравнения Колмогорова (общий случай).

8. Вывод основных соотношений для схемы «гибели и размножения».

9. Теория очередей. Вывод основных соотношений.

10. Агрегат. Описание процесса его функционирования.

11. Представление СМО в виде агрегата. Структурная схема алгоритма моделирования.

12. Обобщенная схема алгоритма имитационного моделирования и ее частные

13. Основные блоки структурной схемы моделирующего алгоритма агрегата.

14. Реальное, модельное и машинное время. Особенности моделирования параллельных процессов.

15. Активные, активизированные и будущие события, составление их списков.

16. Моделирование с постоянным и случайным шагом.

17. Особенности языков моделирования.

18. Монитор моделирования в системе GPSS , его структура и функции.

19. Блок «Управление процессами» в системе GPSS.

20. Блок «Работа с устройствами» в системе GPSS.

21. Блок «Работа с памятью» в системе GPSS.

22. Языки моделирования. Метод системной динамики.

23. Основные этапы формализации системы при построении математической модели.

24. Планирование экспериментов. Полный и дробный факторный эксперимент.

25. Способы моделирования случайных событий. Моделирование цепи Маркова.

26. Моделирование случайных величин методом обратной функции.

27. Моделирование случайных величин методом исключения.

28 Моделирование условий предельных теорем.

29. Моделирование случайного вектора.

30. Декомпозиция системы и модели. Иерархическая система моделей.

31. Проверка адекватности модели. Практические рекомендации по проверке и отладке моделей.

Заключение

Список использованной литературы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

  1. Генеральная совокупность. Выборка. Способы представления результатов эксперимента (простой статистический ряд, вариационный ряд, интервальный ряд, гистограмма).

  2. Понятие вероятности. Закон распределения генеральной совокупности и формы его представления. Свойства функции распределения и плотности распределения.

  3. Параметры и моменты законов распределений. Основные соотношения. Выборочные оценки.

  4. Системы случайных величин. Зависимые и независимые случайные величины. Условные законы распределения, их свойства.

  5. Способы моделирования случайных событий.

  6. Точечное оценивание. Требования к точечным оценкам. Точечные оценки вероятности, математического ожидания, дисперсии.

  7. Статистические гипотезы. Общий принцип их проверки.

  8. Определение параметров законов распределения по методу моментов.

  9. Определение параметров законов распределения по методу максимального правдоподобия.

  10. Интервальное оценивание. Методика расчета доверительного интервала на примере математического ожидания.

  11. Статистические гипотезы. Общий принцип их проверки.

  12. Проверка непараметрических гипотез. Критерий хи-квадрат.

  13. Проверка непараметрических гипотез. Проверка гипотез однородности, независимости и случайности.

  14. Проверка параметрических гипотез на примере гипотез о математическом ожидании и дисперсии.

  15. Общая теория выборочного метода. Расчет количества реализаций.

  16. Корреляционный анализ. Его цели и методы.

  17. Регрессионный анализ. Его цели и методы.

  18. Кластерный анализ. Его цели и методы.

Заключение

Список использованной литературы

АННОТАЦИЯ

В данной работе рассмотрены начальные сведения из теории случайных функций и математической статистики: оценивание числовых характеристик и законов распределения случайных величин, корреляционно-регрессионный анализ, проверка статистических гипотез и т.д., а также необходимые для понимания этих разделов сведения из теории вероятности.

Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Моделирование превратилось в мощный инструмент исследования сложных систем различного назначения. Совершенствование технических средств, математических методов и программного обеспечения привело к существенному расширению возможностей имитационного моделирования.

Ускорение процесса моделирования, сокращение времени получения результата позволили использовать моделирование в системах поддержки принятия тактических и стратегических решений. Модели встраиваются в системы управления и служат эффективным инструментом проверки реакции объекта управления на управляющие воздействия.

Ограниченность возможностей экспериментального исследования больших систем делает актуальной разработку методики их моделирования, которая позволила бы в соответствующей форме представить процессы функционирования систем, описание протекания этих процессов с помощью математических моделей, получение результатов экспериментов с моделями по оценке характеристики исследуемых объектов.

Важной методической и технической проблемой моделирования всегда была оценка точности модели и поиск путей её повышения. Совершенствование методики создания моделей, технических и программных средств моделирования предполагает решение этой задачи. Особенно трудно решить её применительно к новым системам, когда нельзя сопоставить реальные экспериментальные результаты с результатами моделирования и таким образом убедиться в их достоверности. Очевидно, в этом случае одним из выходов может служить тщательное соблюдение проверенных на практике эвристических методов и методических принципов перехода от одного этапа создания модели к другому.

Поэтому в настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]