«компьютерное моделирование»

Вид материала

Программа

Содержание Примерный тематический план Количество часов Содержание курса Основы моделирования. 1.1. Понятия, принципы моделирования систем и при­нятия решений. Классификация моделей. 1.2. Многокритериальные модели. 1.4. Графовые модели. 1.5. Динамическое программирование. Статистические модели. 2. Модели прогнозирования. 2.1. Игровые модели. 2.2.. Основные понятия, положения теории игр. 2.3. Матричные игры. 3. Деловые игры. Перечень практических занятий. Перечень лабораторных занятий.

Подобный материал:

• Учебно-методический комплекс по дисциплине "компьютерное моделирование" (факультет, 384.08kb.
• Программа дисциплины дпп. Дс. 01 Компьютерное моделирование в химии цели и задачи дисциплины, 281.91kb.
• Программа дисциплины Компьютерное моделирование в экономике и менеджменте для направления, 192.72kb.
• Рабочей программы дисциплины Компьютерное моделирование в профессиональной деятельности, 20.72kb.
• Программа спецкурса "Компьютерное моделирование нелинейных волновых процессов" Специальность, 27.11kb.
• Учебно-методический комплекс учебной дисциплины дпп ф. 11 компьютерное моделирование, 239.02kb.
• Компьютерное моделирование фоновых условий в эксперименте gerda и радиационной обстановки, 318kb.
• Аннатационная программа дисциплины интегральные преобразования и операционное исчисление, 30.41kb.
• Аннатационная программа дисциплины стохастический анализ направление подготовки 010200., 38.6kb.
• Е. Е. Гетманова компьютерное моделирование нелинейных колебаний, 81.56kb.

Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

ИНСТИТУТ МОДЫ, ДИЗАЙНА И ТЕХНОЛОГИЙ




ПРОГРАММА


Курса «КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ»


Москва – 2005г.


Введение.

В настоящее время получение новой информации, новых знаний невозможно без современной методологии, раскрывающей истинные возможности вычислительной техники. Суть этой мето­дологии заключается в единстве 3-х этапов решения задачи "мо­дель - алгоритм - программа". Модели позволяют свести исследо­вание реального "нематематического" объекта к решению пол­ностью или частично Формализованной задачи, открывая тем самым возможность использования разработанных методов в сочетании с компьютерной техникой.

Изучение предмета "Моделирование" позволит студентам осуществлять выбор модели при разработке формализованной пос­тановки задачи, реализовывать модели с помощью изученных мето­дов на ЭВМ, самостоятельно разбираться в моделях рассмотренных классов и методах принятия решений на них.

При изучении предмета предусматривается проведение лекционных и лабораторно—практических занятий. Реализация рас­смотренных моделей с помощью компьютеров, осуществляемая на лабораторных занятиях, требует знания методов и средств программирования, умения работать в операционной среде ЭВМ.

ПРИМЕРНЫЙ ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН

№/№	Наименование тем	Количество часов
		Всего	Лекций	Практич.	Лабор.
	Введение	1	1
1.	Основы моделирования	8	6	2
1.1.	Понятия, принципы моделирования систем и принятия решений.	5	3	2
1.2.	Многокритериальные модели.	3	3
2.	Аналитические модели.	14	8	2	4
2.1.	Графовые модели	8	4		4
2.2	Динамическое программирование	6	4	2
3.	Статистические модели	8	4	2	2
3.1.	Особенности статистического моделирования	1	1
3.2.	Модели прогнозирования	7	3	2	2
4.	Игровые модели	8	2	2	4
4.1.	Основные понятия, положения теории игр.	1	1
4.2.	Матричные игры	3	1	2
4.3.	Деловые игры	4			4
5.	Современная методология и средства моделирования	1	1
Итого:		40	22	8	10

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА

Введение.


Предмет и задачи курса. Место и роль моделирования в исследовании систем, в принятии экономически обоснованных ре­шении.

1. Основы моделирования. Исследование реального "нематематического" объекта начинается с формализации, с построения соответствующей мате­матической модели. Чтобы построить математическую модель, не­обходимо оценить количественно проявления объекта, и затем ус­тановить связь принятого критерия эффективности с действующи­ми факторами, определяющими поведение объекта. Процесс созда­ния модели требует четкого осознания цели операции, проникно­вения в существо моделируемых явлений, умения отделить глав­ное от второстепенного. Математические модели могут иметь вид Формул, систем уравнений, неравенств, таблиц, числовых после­довательностей, геометрических образов.
   

Одним из основных количественных показателей опера­ции является критерий эффективности, определяющий соответст­вие между результатом предпринимаемых действий и целью опе­рации; его также используют на завершающем этапе операции для характеристики полученных результатов.

Решением, связанным с выбранной математической мо­делью, называется конкретный набор значений управляемых па­раметров. Решение получается различными путями, с различной степенью точности. Необходимо различать формальные "решения, получаемые исследователем, и принципиальные решения, прини­маемые руководящими органами.


1.1. Понятия, принципы моделирования систем и при­нятия решений. Классификация моделей.

Управляемый процесс, операция. Цель управления; решение, оптимальное решение; принятие решения, элементы решения, критерий эффективности.


Моделирование - искусство и наука.

Классификация моделей по:

- характеру неопределенности целей операции, процесса;

- числу критериев, характеризующих процесс;

- использованному при построении модели математического аппарата;

— целевому назначению модели.

Принципы системного моделирования:

— принцип достаточности используемой информации;

— принцип инвариантности используемой информации; ~ принцип преемственности моделей;

- принцип эффективной реализуемости модели.

Этапы построения и анализ математический моделей.


1.2. Многокритериальные модели. Проблема многокритериальности как дополнительная неопределенность при анализе модели. Происхождение многокриатериальности в задачах. Способы преодоления проблемы много­критериальности:

- линейная свертка;

- сведение к однокритериальной модели путем наложения ограничений на все критерии, кроме одного, принимаю­щего экстремальное значение;

- метод последовательных уступок;

• множества Парето.
  
• 
  

3. Аналитические модели.
   

1.4. Графовые модели. Основные понятия теории графов, классификация гра­фовых моделей. Графовая модель исследования структуры орга­низации. Экстремальные задачи на графах. Задача нахождения экстремального пути на графе. Приложения задачи об экстре­мальном пути.


1.5. Динамическое программирование.


Многошаговые процессы принятия решений. Принцип оп­тимальности Р.Беллмана. Методы динамического программирования: последовательный анализ вариантов, метод рекуррентных соотно­шений. Пример решения задачи методом динамического программи­рования.

6. Статистические модели.
   

Особенности статистического моделирования. Количественные признаки. Функциональные и корреляци­онные зависимости» Выборочная совокупность. Объем выборочных наблюдений. Статистические гипотезы и их проверка.


2. Модели прогнозирования.


Временные ряды; показатели, используемые при анализе временных рядов. Аналитическое выравнивание временных рядов. Статистические критерии уравнения временного ряда.

Корреляционные модели прогнозирования. Этапы постро­ения модели. Примеры решения задач статистическими методами прогнозирования.


2.1. Игровые модели. Конфликты составляют содержание многих процессов из области экономики, социологии, техники и других видов челове­ческой деятельности. Формализация содержательного описания конфликта представляет собой его математическую модель, назы­ваемую игрой. Теория игр изучает рациональное поведение игро­ков в играх в том или ином смысле. В теме рассматриваются ос­новные определения и положения теории игр.


2.2.. Основные понятия, положения теории игр. Участники игры, стратегии, выигрыши. Классификация игр по:

- количеству игроков;

- характеру взаимоотношений игроков!

- характеру выигрышей;

- виду Функции выигрышей;

- состоянию информации.

Общие сведения о методах решения игр.


2.3. Матричные игры. Определение, примеры решения матричных игр б чистых стратегия:;. Оптимальные смешанные стратегии и их свойства. Ме­тоды решения матричных игр.


3. Деловые игры.


Деловые игры, или игровые модели реальных ситуаций, в которых участвуют группы людей, принимающих решения, и система вычислительных средств, используются в случае, когда сложность возникающих ситуаций не позволяет произвести полную их Форма­лизацию, и человеку отводится решающая роль в процессе выработ­ки и принятия решения.

В теме рассматриваются: процесс создания деловой игры и организация деловой игры, примеры деловых игр.


ПЕРЕЧЕНЬ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ.


1. Построение простейших математических моделей.

2. Нахождение экстремального пути на графе, разработка алгорит­ма .

3. Решение задач динамического программирования.

4. Выбор наилучшей Функции из предложенных для прогноза с по­мощью статистических критериев.

5. Решение матричных игр.


ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ.


1. Построение графовой модели и реализация ее на ЭВМ с помощью пакета прикладных программ.

2. Использование пакета прикладных программ прогнозирования для решения реальных задач.

3. Проведение деловой игры.


ЛИТЕРАТУРА:


1. Иозайтис B.C. Экономико-математическое моделирование производ­ственных систем. M, Высшая школа,1991

2. Ларионов А.И. и др. Этономико-математические методы в планировании. Высшая школа, 1991

3. Дайитбегов Д.М. и др. .Программное обеспечение статистической

обработки данных. М,. Финансы и ста­тистика , 1984

4. КристоФидес Н. Теория графов. Ал горитмический подход. М,.*Мир,

1978

5. Липский В. Комбинаторика для программистов. М,,'Мир,1988

6. К'рушевский А.В. Теория игр. Киев.Вища школа, 1972

7. Дюбин Г.П., Суздал В„Г. Введение в прикладную теорию игр. М, •

Наука,1984

8. АкоФ Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.;1971 9„ Вагнер Р. Основы исследования операций.. Т. 1,2,3. М,Д973