- •Методические аспекты моделирования в асу и классификация моделей.
- •3. Организация статистического моделирования. Метод монте - карло.
- •Имитация равномерно распределенных случайных величин на интервале [0; 1].
- •Метод обратных функций. Примеры реализации.
- •Имитация векторных случайных величин; стандартный метод
- •Имитация нормально распределенных св (одномерный и многомерный случаи)
- •Анализ методов имитации случайных величин с заданным законом распределения (одномерный и многомерный случаи)
- •Имитация редких событий
- •Оценка количества реализаций, необходимых для достижения требуемой точности в методе статистических испытаний
- •Метод монте – карло и имитационное моделирование
- •Методы понижения дисперсии и методы вычисления интегралов
- •Регенеративный метод анализа моделей
- •Метод стратифицированной выборки
- •Методология имитационного моделирования
- •3. Формулировка математической модели.
- •Типовые математические схемы сложных систем. Агрегат и его функционирование,
- •4.Пример представления смо в виде агрегата.
- •7.Системная динамика
- •17.Метод лемера и сдвиг бернулли. Детерминированный хаос
- •35.Особенности моделирования организационно – экономических систем. Активные системы.
- •23.Характеристики интегрированной среды моделирования gpss
- •23.Основы моделирования в системе gpss
- •31.Смо; классификация и решение задач с помощью имитационного моделирования
- •36.Имитационное моделирование систем управления запасами
- •6.Метод Бокса-Уилсона.
- •3. Определение запаса для движения в направлении крутого восхождения
- •7. Проводим пошаговое приращение в каждом последующем опыте величины уровня фактора, учитывая знаки коэффициентов регрессии.
- •9. Классификация случайных процессов и корреляционные функции.
- •Корреляционные функции
- •18.Имитация потоков событий и случайных векторных величин.
- •19.Понятие детерминированного хаоса и показатель Ляпунова.
- •21. Особенности моделирования организационно-экономических систем. Производственные функции.
- •27.Системы массового обслуживания; классификация и решение задач аналитическим методом.
- •28.Методы имитации дискретных случайных величин.
- •30.Задача определения давления в пласте с помощью метода Монте-Карло.
- •32. Моделирование геологического разреза.
- •Теоретическая часть. Построение имитационной модели геологического разреза
- •34.Системы управления запасами; типовые математические модели.
- •37.Агентное моделирование.
- •Причины возникновения
- •Постановка задачи
- •Реализации
- •38.Имитация экспоненциально распределенных случайных величин.
- •40.Метод композиций; имитация св, подчиненных распределению хи квадрат.
4.Пример представления смо в виде агрегата.
АГРЕГАТ – это обобщенный объект, определяемый множествами T, X, Y, Z, B, g и операторами H и R, где: Т – множество моментов времени, tÎT; X – множество входных сигналов, хÎХ; Y – множество выходных сигналов, yÎY; Z – множество параметров состояния, zÎZ; В – множество конструктивных параметров bÎВ; g – множество параметров управления gÎg; H – оператор перехода из одного состояния в другое H=(V’,V’’,U); V’ - оператор перехода из одного состояния в другое при поступлении входного сигнала х; V’’ - оператор перехода из одного состояния в другое при поступлении входного сигнала g; U - эволюционное развитие; R – оператор формирования выходного сигнала R = (R’,R’’); R’- определение момента времени выдачи выходного сигнала у; R’’ - определение содержания выходного сигнала у.
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СМО В ВИДЕ АГРЕГАТА
В момент времени tj в систему поступают заявки с характерным параметром aj.
- время возможного ожидания: , где - параметр заявки, - параметр системы. Если до момента времени заявка не обслужена, то она покидает систему. - время обслуживания.
z1(t) – время, оставшееся до окончания обслуживания заявки, находящейся на обслуживании. z2(t) – число заявок в системе (в очереди + на обслуживании)
Для заявок, стоящих в очереди:
Для заявок, поступающих в очередь:
Оператор V/: Если z2(tj)=0 и в момент времени tj поступает заявка, то она поступает на обслуживание:
не
определяется
Если z2(tj)¹0 и в момент времени tj поступает заявка, то:
Оператор U:
w/ - обслуживание очередной заявки окончено в момент времени ; w// - истекает время ожидания одной из заявок; - ничего не происходит.
w/ - заявка покидает систему обслуживания:
ψ- длительность обслуживания, , где αj заменяется z3 .
w// : время, когда заявка, l покидает систему необслуженной:
Для k<l:
Для k>l:
- оператор - это интервал между особыми состояниями. Особое состояние – это скачок в значении какой-л. переменной. - время, оставшееся до конца обслуживания заявки.
Операторы выхода
Z1y - если заявка уходит обслуженной,
Z2y - если заявка уходит не обслуженной,
y(t)=(y1,y2 ), где y1 - статус, y2 - содержание.
y1 = 1 , если обслуженная заявка покидает систему.
y1 = 0 , если заявка покидает систему не обслуженной.
, где αj - параметр заявки, β - состояние системы, tj* - момент времени, в который ушла заявка.
7.Системная динамика
СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА — направление в изучении сложных систем, исследующее их поведение во времени и в зависимости от структуры элементов системы и взаимодействия между ними. В том числе: причинно-следственных связей, петель обратных связей, задержек реакции, влияния среды и других. Особенное внимание уделяется компьютерному моделированию таких систем.
Объект - организационно- экономические системы.
Синергия - кооперативные действия: в экономической системе нельзя представить свойства единого целого как сумму свойств отдельных элементов системы. Синергия – это взаимодействие различных факторов, кооперативные действия которых выдают качественно новую характеристику системы – новое качество.
Метод системной динамики позволяет анализировать объект в целом, так же имитационное моделирование позволяет исследовать динамику системы. В основе концепции системной динамики лежит представление о функционировании системы как совокупности потоков информации, энергии, промышленной продукции, денежных средств и т.п. Особенность метода системной динамики состоит в приближении программной реализации к виду, удобному для пользователя.
Философия системной динамики базируется на предположении, что поведение (или история развития во времени) организации главным образом определяется ее информационно-логической структурой. Она отражает не только физические и технологические аспекты производственных процессов, но, что гораздо важнее, политику и традиции, которые явно или неявно определяют процесс принятия решений в организации.
Методология системной динамики была построена так, чтобы сделать применимой на практике философию развития. Для этого были использованы и модифицированы известные методы представления потоковых диаграмм, математического и имитационного моделирования. На основе схем сигнальных потоков, применяемых для анализа электронных систем, были разработаны причинно-следственные диаграммы для визуального представления текущей ситуации. Как следующий шаг, для большинства системно-динамических проектов были созданы формальные потоковые диаграммы, представляемые в виде систем дифференциальных уравнений. Как потоковые диаграммы, так и системы уравнений выражают управленческие связи в помощью двух категорий: накопителей и потоков. Накопители представляют собой такие объекты реального мира, в которых сосредотачиваются некоторые ресурсы: знания (идеи), фонды, источники рабочей силы и т.п. Потоки – это все активные компоненты системы: потоки усилий (попыток), информационные потоки, расходные платежи и т.п.
Если система управления представима в виде сети накопителей и потоков, то соответствующая системно-динамическая модель может быть реализована в виде компьютерной программы. С помощью такой программы можно провести экспериментальное тестирование предлагаемых изменений управленческой политики. Исследовательская группа из Mассачусетского технологического института разработала компилятор DYNAMO [1]. С помощью этого языка моделирования можно эффективно решать системы линейных и нелинейных алгебраических и дифференциальных уравнений, содержащих до нескольких тысяч переменных, при этом от пользователя не требуется глубоких знаний программирования. С появлением графических средств доступа язык моделирования DYNAMO, ранее более походивший на язык программирования высокого уровня, стал языком графического моделирования сложных динамических систем.
Динамо (совокупность агрегированных операторов). В системе есть понятие «уровень», который меняется во времени, на выходе – «поток». Вся системная динамика сводится к двум моделям: модель потоков (динамика потоков), модель причинно-следственных связей (диаграмма причинно-следственных связей).