Постановка задачи системного моделирования: система и ее части, декомпозиция, агрегирование, координация (прогнозирование, согласование, развязывание взаимодействий). Методы анализа процессов в подсистемах и в системах. Модели подсистем (математические, физические, химические). Классификация моделей. Принципы построения моделей, требования, предъявляемые к ним. Пути повышения адекватности моделей.
РАЗДЕЛ 2. Численные методы системного моделирования(32 часа)
[2], с. 119...191; [3], c. 53…129
Методы анализа процессов в подсистемах и системах, состоящих из многих подсистем. Анализ стационарных состояний больших систем. Вычислительный эксперимент как метод системного моделирования. Предпосылки и области применения имитационного моделирования. Роль случайных чисел. Метод Монте-Карло. Приемы построения и эксплуатации имитационных моделей. Получение наблюдений при моделировании. Статистический анализ результатов моделирования. Аппаратно-программные средства имитационного моделирования сложных систем. Прикладные задачи системного моделирования.
РАЗДЕЛ 3. Оценка качества моделей и планирование вычислительного эксперимента(32 часа)
[3], c. 152…183; [4], с. 62...201
Оценка качества моделей. Методы повышения качества оценок показателей эффективности. Пассивные методы повышения качества оценивания показателя эффективности функционирования системы. Активные методы. Косвенные методы.
Планирование имитационных экспериментов. Общая схема испытаний. Полные факторные планы испытаний. Дробные факторные планы. Планирование испытаний. Анализ результатов испытаний. Оптимальные планы. Решение примера.
РАЗДЕЛ 4. Принятие решений по результатам моделирования(18 часов)
[1], c. 82…103; [3], с. 184...191; [5], с. 5…88
Подготовка исходных данных и проверка статистических гипотез. Проверка гипотез о параметрах и о стабильности экспериментов. Критерии согласия. Проверка гипотезы о виде закона распределения. Сокращение размерности моделей больших систем. Анализ конкретной ситуации. Решение примеров.
Заключение(2 часа)
[1], с. 105...183; [3], c. 200…215
Проблемные вопросы теории системного моделирования. Перспективы развития инструментария моделирования.
Тематический план дисциплины
Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения
№ п/п
Наименование
раздела
(отдельной темы)
Кол-во часов
по очной
форме обучения
Вид занятий
лекции
ПЗ (С)
ЛР
Сам. раб.
Тесты
Контрольная
работа
ПЗ (С)
аудиторные
ДОТ
аудиторные
ДОТ
аудиторные
ДОТ
Всего часов
-
-
Введение
1.
Раздел 1. Основные принципы, подходы и
процедуры системного моделирования
№1
1.1
Постановка задачи системного моделирования. Методы анализа процессов в подсистемах и системах
1.2
Модели подсистем (математические, физические, химические). Классификация моделей
1.3
Принципы построения моделей, требования, предъявляемые к ним
1.4
Адекватность моделей. Пути ее повышения
2.
Раздел 2. Численные методы системного моделирования
№2
2.1
Методы анализа процессов в системах, состоящих из многих подсистем
2.2
Анализ стационарных состояний больших систем
2.3
Вычислительный эксперимент как метод системного моделирования. Предпосылки и области применения имитационного моделирования
2.4
Роль случайных чисел. Метод Монте-Карло. Метод инверсий
№1№2
2.5
Приемы построения и эксплуатации имитационных моделей
№3№4
2.6
Статистический анализ результатов моделирования. Получение наблюдений при моделировании
2.7
Аппаратно-программные средства имитационного моделирования
№5№6
2.8
Прикладные задачи системного моделирования
№7№8
3.
Раздел 3. Оценка качества моделей. Планирование вычислительного эксперимента
№3
3.1
Оценка качества моделей. Методы повышения качества оценок показателей эффективности
3.2
Пассивные, активные и косвенные методы повышения качества оценивания показателя эффективности функционирования системы
3.3
Планирование имитационных экспериментов. Общая схема испытаний
3.4
Полные факторные планы испытаний
3.5
Дробные факторные планы испытаний
3.6
Статистический анализ результатов испытаний
№9№10№11№12
3.7
Оптимальные планы. Решение примера
№13№14
4.
Раздел 4. Принятие решений по результатам моделирования
№4
4.1
Подготовка исходных данных и проверка статистических гипотез
4.2
Проверка гипотез о параметрах и о стабильности вычислительных экспериментов
4.3
Критерии согласия. Проверка гипотезы о виде закона распределения
№15№16№17№18
4.4
Сокращение размерности моделей больших систем. Анализ конкретной ситуации. Решение примеров
№19№20
Заключение
Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
№ п/п
Наименование
раздела
(отдельной темы)
Кол-во часов
по очной
форме обучения
Вид занятий
лекции
ПЗ (С)
ЛР
Сам. раб.
Тесты
Контрольная
работа
ПЗ (С)
аудиторные
ДОТ
аудиторные
ДОТ
аудиторные
ДОТ
Всего часов
-
-
Введение
1.
Раздел 1. Основные принципы, подходы и
процедуры системного моделирования
№1
1.1
Постановка задачи системного моделирования. Методы анализа процессов в подсистемах и системах
1.2
Модели подсистем (математические, физические, химические). Классификация моделей
1.3
Принципы построения моделей, требования, предъявляемые к ним
1.4
Адекватность моделей. Пути ее повышения
2.
Раздел 2. Численные методы системного моделирования
№2
2.1
Методы анализа процессов в системах, состоящих из многих подсистем
2.2
Анализ стационарных состояний больших систем
2.3
Вычислительный эксперимент как метод системного моделирования. Предпосылки и области применения имитационного моделирования
2.4
Роль случайных чисел. Метод Монте-Карло. Метод инверсий
№1№2
2.5
Приемы построения и эксплуатации имитационных моделей
№3№4
2.6
Статистический анализ результатов моделирования. Получение наблюдений при моделировании
2.7
Аппаратно-программные средства имитационного моделирования
№5№6
2.8
Прикладные задачи системного моделирования
3.
Раздел 3. Оценка качества моделей. Планирование вычислительного эксперимента
№3
3.1
Оценка качества моделей. Методы повышения качества оценок показателей эффективности
3.2
Пассивные, активные и косвенные методы повышения качества оценивания показателя эффективности функционирования системы
3.3
Планирование имитационных экспериментов. Общая схема испытаний
3.4
Полные факторные планы испытаний
3.5
Дробные факторные планы испытаний
3.6
Статистический анализ результатов испытаний
№9№10№11№12
3.7
Оптимальные планы. Решение примера
№13№14
4.
Раздел 4. Принятие решений по результатам моделирования
№4
4.1
Подготовка исходных данных и проверка статистических гипотез
4.2
Проверка гипотез о параметрах и о стабильности вычислительных экспериментов
4.3
Критерии согласия. Проверка гипотезы о виде закона распределения
№15№16№17№18
4.4
Сокращение размерности моделей больших систем. Анализ конкретной ситуации. Решение примеров
№19№20
Заключение
2.2.3. Тематический план дисциплины для студентов заочнойформы обучения
№ п/п
Наименование
раздела
(отдельной темы)
Кол-во часов
по очной
форме обучения
Вид занятий
лекции
ПЗ (С)
ЛР
Сам. раб.
Тесты
Контрольная
работа
ПЗ (С)
аудиторные
ДОТ
аудиторные
ДОТ
аудиторные
ДОТ
Всего часов
-
-
Введение
1.
Раздел 1. Основные принципы, подходы и
процедуры системного моделирования
№1
1.1
Постановка задачи системного моделирования. Методы анализа процессов в подсистемах и системах
1.2
Модели подсистем (математические, физические, химические). Классификация моделей
1.3
Принципы построения моделей, требования, предъявляемые к ним
1.4
Адекватность моделей. Пути ее повышения
2.
Раздел 2. Численные методы системного моделирования
№2
2.1
Методы анализа процессов в системах, состоящих из многих подсистем
2.2
Анализ стационарных состояний больших систем
2.3
Вычислительный эксперимент как метод системного моделирования. Предпосылки и области применения имитационного моделирования
2.4
Роль случайных чисел. Метод Монте-Карло. Метод инверсий
№1№2
2.5
Приемы построения и эксплуатации имитационных моделей
№3№4
2.6
Статистический анализ результатов моделирования. Получение наблюдений при моделировании
2.7
Аппаратно-программные средства имитационного моделирования
№5№6
2.8
Прикладные задачи системного моделирования
3.
Раздел 3. Оценка качества моделей. Планирование вычислительного эксперимента
№3
3.1
Оценка качества моделей. Методы повышения качества оценок показателей эффективности
3.2
Пассивные, активные и косвенные методы повышения качества оценивания показателя эффективности функционирования системы
3.3
Планирование имитационных экспериментов. Общая схема испытаний
3.4
Полные факторные планы испытаний
3.5
Дробные факторные планы испытаний
3.6
Статистический анализ результатов испытаний
№9№10№11№12
3.7
Оптимальные планы. Решение примера
№13№14
4.
Раздел 4. Принятие решений по результатам моделирования
№4
4.1
Подготовка исходных данных и проверка статистических гипотез
4.2
Проверка гипотез о параметрах и о стабильности вычислительных экспериментов
4.3
Критерии согласия. Проверка гипотезы о виде закона распределения
№15№16№17№18
4.4
Сокращение размерности моделей больших систем. Анализ конкретной ситуации. Решение примеров
