Лица, ответственные за принятие решений, касающихся проектирования и создания сложных систем, могут оценить их эффективность одним из трех следующих способов. Во-первых, есть возможность (по крайней мере, теоретическая) проводить управляемые эксперименты с реальной системой (если такая существует). Однако принятие неоптимальных решений может причинить ущерб системе.
Во-вторых, если есть данные о развитии системы за некоторый период времени в прошлом, то можно провести мысленный эксперимент на этих данных. Однако для этого нужно знать точно, какие изменения каких входных переменных привели к наблюдаемому изменению выходных переменных, характеризующих эффективность функционирования системы. Иногда причинами изменений могут оказаться случайные возмущения. Поэтому нельзя слишком доверять оценкам решений, полученным на основе данных о развитии системы в прошлом.
В-третьих, можно построить математическую модель рассматриваемой системы, связывающую входные (независимые) переменные с выходными (зависимыми) переменными и со способом управления системой. Если есть основания для того, чтобы считать разработанную математическую модель адекватной рассматриваемой системе, то с помощью модели можно производить расчеты или машинные эксперименты (если модель реализована на ЭВМ). По результатам этих экспериментов можно выработать рекомендации по повышению эффективности существующей или проектируемой системы.
Следовательно, разрабатывать модель имеет смысл только в том случае, если объект-оригинал еще недостаточно изучен или вообще не существует в природе и только проектируется.
Физическое моделирование позволяет получить достоверные результаты для достаточно простых систем. Сложные по внутренним связям и большие по количеству элементов системы трудно поддаются прямым способам моделирования и зачастую для построения и изучения переходят к имитационным методам. Появление новейших информационных технологий увеличивает не только возможности моделирующих систем, но и позволяет применять большее многообразие моделей и способов их реализации.
Совершенствование вычислительной и телекоммуникационной техники привело к дальнейшему развитию методов машинного моделирования, без которых невозможно изучение процессов и явлений, а также построение больших и сложных систем. Поэтому дисциплина «Компьютерное моделирование» стала базовой при подготовке различных специалистов инженерных специальностей, в том числе и по направлению «Информатика и вычислительная техника».
Целью преподавания дисциплины «Компьютерное моделирование» является ознакомление студентов с моделированием как методом исследования и проектирования сложных объектов, процессов, систем и целесообразностью применения для моделирования средств вычислительной техники. В этой связи в рамках данного курса студентам предлагается рассмотреть виды моделирования и моделей сложных систем, типовые математические схемы, методы и методики разработки имитационных моделей, проведения экспериментов на ЭВМ.
- ознакомление с моделированием как методом научного познания;
- изучение основных видов моделирования сложных систем;
- рассмотрение математических схем моделирования сложных систем;
- освоение методики построения имитационных моделей, систем и способов проведения экспериментов на ЭВМ с имитационными моделями;
- развитие и совершенствование практических навыков разработки имитационных моделей экономических и производственных систем средствами современных инструментов создания программного обеспечения (VBA for Excel, DELPHI Codegear, MS Visual Studio 2010 и др.).
Объектом изучения дисциплины «Компьютерное моделирование» являются основные классы моделей сложных систем и процессов, в том числе характерные для пищевой промышленности.
Предметом изучения дисциплины «Компьютерное моделирование» являются типовые математические схемы, методы и методики, инструментальные средства построения моделей систем и процессов.
Студент, изучивший дисциплину «Компьютерное моделирование» должен знать:
- особенности моделирования - метода изучения и проектирования сложных систем;
- характеристики моделей сложных систем;
- основные виды моделирования сложных систем;
- математические схемы моделирования сложных систем;
- методику построения имитационных моделей и проведение экспериментов с их использованием;
- прикладные модели производственных систем предприятий пищевой промышленности.
Студент, изучивший дисциплину «Компьютерное моделирование» должен уметь:
- подбирать типовую математическую схему, подходящую для построения модели исследуемого объекта, процесса, явления;
- применять методы и/ или средства реализации имитационной модели на ЭВМ в соответствии с выбранной математической схемой;
- проводить статистические эксперименты с построенной имитационной моделью;
- выполнять анализ результатов машинного эксперимента;
- оценивать адекватность построенной модели;
- применять инструментальные средства (CASE – средства, СУБД, интегрированные среды разработки программного обеспечения, прикладные программы для построения имитационных моделей сложных систем.
Студент, изучивший дисциплину «Компьютерное моделирование» должен овладеть навыками:
- разработки имитационных моделей с помощью современных инструментальных средств (интегрированных сред разработки, CASE – средств, прикладных программ);
- проектирования функциональных моделей сложных систем в виде SADT (IDEF0) – диаграмм с помощью CASE – средства BPwin v4.1 Computer Associates;
- моделирования состояния и поведения сложных динамических систем с применением диаграмм состояний (STD), UML – диаграмм деятельностей, взаимодействия с помощью CASE – средства Pacestar UML Diagrammer;
- построения дискретно – детерминированных моделей систем (автоматов Мура, Мили);
- построения непрерывно – стохастических моделей сложных систем (различных классов систем массового обслуживания);
- проведения статистических экспериментов с применением имитационных моделей и обработки их результатов.
В соответствии с учебным планом направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» для закрепления полученных знаний и навыков необходимо выполнить контрольную работу. Задания контрольной работы и методические рекомендации по их выполнению размещены в настоящем методическом пособии.
После изучения дисциплины «Компьютерное моделирование» и выполнения курсовой работы студенты приобретут следующие профессиональные компетенции:
- использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК -10),
- осваивать методики использования программных средств для решения практических задач (ПК - 2),
- разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных, использовать современные инструментальные средства и технологии программирования (ПК - 5).
