Рабочая программа дисциплины моделирование систем сд. 03

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования направления 654600 «Информатика и вычислительная техника» (регистрационный номер _____от _______) и учебным планом специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».


Программа составлена:

ст. преподаватель каф. АСУ Киселёва М.В.


Рабочая программа одобрена на заседании кафедры Автоматизированных систем управления

“____”__________2007 г., протокол №____.


Заведующий кафедрой Доросинский Л.Г.


Рабочая программа одобрена на заседании методической комиссии Радиотехнического института РИ-РТФ УГТУ-УПИ

“____”_________2007 г., протокол №____.


Председатель методической комиссии Д.В. Астрецов


АННОТАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Дисциплина посвящена изучению теории и методологии математического моделирования, технологии компьютерного моделирования, управления машинным экспериментом с моделью, обработки результатов исследований, приобретению опыта работы с инструментальными средствами имитационного моделирования.


1. Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является предоставление студентам знаний по основам моделирования сложных систем, исследованию этих систем с помощью моделей и обработке результатов таких исследований, используя инструментальные средства имитационного моделирования.

Задачами дисциплины являются освоение теории и методов математического моделирования с учетом требований системности и технологии современных стилей имитационного моделирования систем.

2. Требования к уровню освоения дисциплины


В результате изучения дисциплины студенты должны

2.1 знать:

• методологию моделирования систем;
  
• принципы математического и имитационного моделирования систем;
  
• этапы и методы моделирования систем;
  
• основы планирования имитационных экспериментов с моделями систем;
  
• статистические методы обработки результатов моделирования;
  
• достоинства и недостатки различных способов представления моделей систем;
  

2.2 уметь:

• составить модель по словесному описанию;
  
• представить модель в алгоритмическом и математическом виде;
  
• настроить модель;
  
• провести исследование модели;
  
• оценить качество модели;
  

2.3 владеть:

• технологией имитационного моделирования;
  
• современными инструментальными средствами имитационного моделирования.
  

3. Объем дисциплины и виды учебной работы


Виды учебной работы с разбивкой объема работы по часам и семестрам для существующих форм обучения приведены в Error: Reference source not found и Error: Reference source not found.

3.1. Система учета трудоемкости в академических часах

Таблица 3.1 – Виды учебной работы для очной формы обучения

Виды учебной работы	Часы	Учебные семестры
		8	9
Общая трудоемкость	130	130
Аудиторные занятия	68	68
Лекции (Л)	34	34
Лабораторные работы (ЛР)	34	34
Самостоятельная работа (СР)	62	62
Курсовая работа (КР)	42		42
Домашняя работа (ДР)	10	10
Подготовка отчетов по лабораторным работам	10	10
Вид итогового контроля		Э	КР

Таблица 3.2 – Виды учебной работы для дистанционной технологии

очной формы обучения

Виды учебной работы	Часы	Учебные семестры
		7	8
Общая трудоемкость	130	130
Аудиторные занятия	30	30
Лекции (Л)	12	12
Лабораторные работы (ЛР)	18	18
Дистанционная составляющая	38	38
Самостоятельная работа (СР)	62	62
Курсовая работа (КР)	42		42
Домашняя работа (ДР)	10	10
Подготовка отчетов по лабораторным работам	10	10
Вид итогового контроля		Э	КР

4. Содержание дисциплины


4.1. Разделы дисциплины и виды занятий


Перечень разделов дисциплины с указанием трудоемкости их освоения, в академических часах, по видам учебной работы с учетом существующих форм освоения приведен в Таблица.

Таблица 4.1 – Перечень разделов дисциплины

Номер раздела	Наименование раздела дисциплины	Лекции, час		Лабораторные занятия, час		Вид контр. мероприятия		Всего часов на раздел, час
		Очная форма	Дистанционная технология	Очная форма	Дистанционная технология	Очная форма	Дистанционная технология	Очная форма	Дистанционная технология
1	Основные понятия теории моделирования систем	2	1					2	1
2	Классификация видов моделирования систем	2	1					2	1
3	Математические схемы моделирования систем	4	1					4	1
4	Этапы моделирования систем	2	1					2	1
5	Языки и системы имитационного моделирования	2	1	4	2			6	3
6	Статистическое моделирование систем на ЭВМ	2	2	4	2			6	4
7	Планирование имитационных экспериментов с моделями систем	2	1	4	2	ДР	ДР	6	3
8	Оценка точности и достоверности результатов моделирования	2	1	4	2	ДР	ДР	6	3
9	Программирование имитационных моделей в GPSS World	4	1	6	4			10	5
10	Моделирование при исследовании и разработке АСОИУ	4	1	6	6	КР	КР	10	7
11	Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic 5	6		6				12
12	Перспективы развития имитационного моделирования сложных систем	2	1					2	1

4.2. Содержание разделов дисциплины

4.2.1. Основные понятия теории моделирования систем

Моделирование как метод научного познания. Сущность метода моделирования. Цель моделирования и адекватность модели. Моделирование сложных систем. Системный подход в моделировании систем.

4.2.2. Классификация видов моделирования систем

Классификационные признаки. Виды моделей. Статические и динамические модели. Непрерывные, дискретные и гибридные модели. Детерминированные и стохастические модели. Аналитические и имитационные модели.

4.2.3. Математические схемы моделирования систем

Формальная модель объекта. Типовые математические схемы. Непрерывно-детерминированные модели (D-схемы). Дискретно-детерминированные модели (F-схемы). Дискретно-стохастические модели (P-схемы). Непрерывно-стохастические модели (Q-схемы). Сетевые модели (N-схемы). Комбинированные модели (А-схемы).

4.2.4. Этапы моделирования систем

Имитационное моделирование. Обеспечение и эффективность имитационного моделирования. Этапы имитационного моделирования. Построение концептуальных моделей систем и их формализация. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация. Принципы построения моделирующих алгоритмов: «принцип t» и «принцип z». Анализ и интерпретация результатов моделирования систем.

4.2.5. Языки и системы имитационного моделирования

Моделирование систем и языки программирования. Достоинства и недостатки языков имитационного моделирования (ЯИМ). Архитектура ЯИМ. Задание времени в машинной модели. Классификация ЯИМ. Особенности современного этапа: стили имитационного моделирования (динамические системы, системная динамика, дискретно-событийное моделирование, агентное моделирование) и характеристика инструментальных средств. Имитационное моделирование и CASE-технологии.

4.2.6. Статистическое моделирование систем

Метод статистических испытаний. Примеры использования метода при моделировании систем. Датчики и генераторы случайных чисел. Способы генерации случайных чисел. Равномерный закон распределения случайной величины. Псевдослучайные последовательности. Оценка качества генераторов случайных чисел. Моделирование случайных событий. Моделирование дискретных и непрерывных случайных величин. Моделирование случайных векторов.

4.2.7. Планирование имитационных экспериментов с моделями систем

Основные понятия теории планирования экспериментов: цель эксперимента, фактор, реакция, уровни, факторное пространство. Полный факторный эксперимент. Стратегическое планирование эксперимента. Тактическое планирование эксперимента. Показатели эффективности машинного эксперимента: точность оценки, достоверность оценки.

4.2.8. Оценка точности и достоверности результатов моделирования

Статистические методы обработки результатов моделирования. Корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализы результатов моделирования. Оценка результатов моделирования системы. Анализ чувствительности.

4.2.9. Программирование имитационных моделей в GPSS World

Принципы языка моделирования GPSS. Основные элементы языка: транзакты, блоки, устройства, очереди и т.п. Программирование имитационных моделей. Технология создания и отладки моделей. Сбор статистики. Управление экспериментом. Методы исследования модели.

4.2.10. Моделирование при исследовании и разработке АСОИУ

Общие правила построения и способы реализации моделей АСОИУ. Моделирование при разработке распределенных автоматизированных систем и информационных сетей. Моделирование при разработке организационных и производственных систем.

4.2.11. Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic 5

Общая технология моделирования в среде AnyLogic 5. Инструментальные средства AnyLogic для имитационного моделирования систем. Дискретно-событийное моделирование в среде AnyLogic. Нотация и основные идеи системной динамики. Средства AnyLogic для построения моделей системной динамики. Основные понятия агентного моделирования. Примеры использования агентного моделирования.

4.2.12. Перспективы развития имитационного моделирования сложных систем

Особенности современного этапа развития имитационного моделирования. Перспективы использования имитационного моделирования в различных областях деятельности: информатике и коммуникации, образовании, бизнесе, логистике, медицине и т.п.


5. Лабораторный практикум

Наименования лабораторных работ с указанием разделов дисциплины, к которым они относятся, приведены в Таблица. Номера разделов дисциплины и их наименования приведены в Таблица.

Таблица 5.1 – Распределение лабораторных работ по разделам дисциплины

Номер раздела	Наименование лабораторной работы
5 - 9	Изучение системы моделирования GPSS World на простых имитационных моделях систем массового обслуживания
5 - 10	Планирование компьютерных экспериментов с моделями систем массового обслуживания
5 - 10	Исследование системы массового обслуживания
5 - 11	Дискретно-событийное моделирование системы массового обслуживания в AnyLogic
5 - 11	Построение системно-динамической модели в AnyLogic
5 - 11	Разработка многоагентной модели в AnyLogic

6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература

6.1.1. Основная литература¹

1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебное пособие для вузов. М.: Высш.шк., 2001. 319 с.
   
2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Практикум: Учебное пособие для вузов. М.: Высш.шк., 2003. 295 с.: ил.
   

6.1.2. Дополнительная литература

1. Шрайбер Т.Дж  Моделирование на GPSS. М.,1980.
   
2. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. М., 1978.
   
3. Карпов Ю. "Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5" – СПб.: БХВ – Петербург, 2006. – 400 с.: ил.
   

6.1.3. Методические разработки кафедры²

1. Киселева М.В. Моделирование систем: курс лекций (электронная версия).
   
2. Киселева М.В. Программирование имитационных моделей в GPSS World: учебное пособие (электронная версия).
   
3. Моделирование систем массового обслуживания в GPSS World: методические указания к лабораторным работам по курсу «Моделирование систем». М.В. Киселева (электронная версия)
   
4. Имитационное моделирование в среде AnyLogic: методические указания к лабораторным работам по курсу «Моделирование систем». Киселева М.В., Зраенко А. (электронная версия)
   
5. Методические указания к курсовому проектированию по курсу «Моделирование систем». М.В. Киселева (электронная версия)
   

6.1.4. Ссылки на ресурсы Интернет

• ссылка скрыта - описание системы моделирования GPSS World
  
• ссылка скрыта - пример методического материала к изучению курса
  
• ссылка скрыта - каталог ресурсов по моделированию систем
  
• ссылка скрыта - популярные программные продукты имитационного моделирования, описания, ссылки
  
• emansoftware.com/ - скачать систему моделирования GPSS World
  

6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

6.2.1. Перечень средств обеспечения

В процессе изучения дисциплины используются:

• лекционный материал в виде презентаций;
  
• учебный материал в электронном виде;
  
• методические указания для выполнения лабораторных работ в электронном виде;
  
• контрольные вопросы по курсу для подготовки к сдаче экзамена;
  
• программное обеспечение в соответствии с содержанием дисциплины (система моделирования GPSS World, система моделирования AnyLogic 5).
  

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

7.1. Общие требования

Лекционный материал должен изучаться в специализированной аудитории, оснащенной проектором с видеотерминала персонального компьютера на настенный экран.

Лабораторные работы должны выполняться в специализированных классах, оснащенных современными персональными компьютерами и программным обеспечением, в соответствии с тематикой изучаемого материала; число рабочих мест в классах должно быть таким, чтобы обеспечивалась индивидуальная работа студента на отдельном персональном компьютере.

8. Методические рекомендации по организации изучения
дисциплины

8.1. Рекомендации для преподавателя

• Полностью освоить теоретические основы курса, ознакомиться и переработать литературные источники, составить список литературы, обязательной для изучения, и список дополнительной литературы, провести собственные исследования в этой области.
  
• Разработать структуру и методику изложения материала, составления тестовых заданий, контрольных вопросов.
  
• Разработать методику проведения лабораторных работ, использовать конкретные примеры для пояснения сложных тем.
  
• Регулярно проводить анализ качества обучения студентов, при необходимости корректировать содержание лекций и задания для лабораторных работ.
  

8.2. Рекомендации для студента

Для успешного изучения дисциплины студенту рекомендуется:

• Посещать лекции в обязательном порядке.
  
• Осуществлять подготовку к лекциям и лабораторным занятиям, которая включает проработку материалов лекций, изучение рекомендованной учебной литературы и выполнение домашнего задания.
  
• Своевременно предоставлять отчеты по лабораторным работам, выполнять тесты и контрольные задания, предложенные преподавателем.
  

8.3. Перечень тем контрольных работ и домашних заданий

1. Написать алгебраический полином, составить матрицу спектра плана для однофакторного, полного факторного, дробного факторного экспериментов. Геометрически представить области планирования.

2. Спланировать машинный эксперимент при заданном количестве факторов, уровней, повторений, затрат машинного времени на один прогон. Построить номограмму стратегического планирования.

3. Определить точность оценки вероятности при статистическом моделировании системы при заданных: достоверности, числе реализаций и шаге дискретизации.

4. Определить математическое ожидание числа наблюдений при заданной нулевой и альтернативной гипотезе случайной величины.

5. Определить оценку корреляционного момента для двух случайных величин с учетом ограниченности машинных ресурсов на хранение промежуточных результатов.

5. Провести корреляционный анализ результатов моделирования. Определить коэффициент корреляции, оценить точность обработки результатов моделирования.

6. Провести регрессионный анализ результатов моделирования. Определить функцию ошибки, среднеквадратичное отклонение, меру ошибки регрессионной модели. Построить линейную регрессионную модель.

7. Провести дисперсионный анализ результатов моделирования.

8.4. Тематика курсового проектирования

Курсовая работа призвана закрепить навыки построения и исследования моделей сложных систем АСОИУ. Работа должна продемонстрировать умение: проектировать в современной среде, формализовать предметную область, строить структурные модели, реализовывать эффективный интерфейс с моделью, планировать компьютерный эксперимент и исследовать систему.

В качестве инструмента моделирования рекомендуется использовать систему моделирования AnyLogic.

Темы для курсового проекта выдаются преподавателем индивидуально. Допускается выполнение работы в составе группы – два, три человека при условии увеличения объема работ в соответствующее число раз.

8.5. Перечень контрольных вопросов для подготовки к итоговой аттестации по дисциплине

1. Приведите основные понятия теории моделирования систем: модель, гипотеза, аналогия, эксперимент и т.п.

2. В каком соотношении находятся понятия «цель моделирования» и «адекватность модели»?

3. В чем заключается достоинство имитационного моделирования как метода исследования сложных систем?

4. В чем сущность системного подхода к моделированию систем на ЭВМ?

5. Какие существуют классификационные признаки видов моделирования систем?

6. Приведите примеры видов моделей систем.

7. В чем отличие аналитических и имитационных моделей?

8. Что называется математической схемой?

9. Что называется статической и динамической моделями объекта?

10. Какие типовые математические схемы используются при моделирования сложных систем и их элементов?

11. Каковы условия и особенности использования при разработке моделей систем различных типовых математических схем?

12. В чем суть методики имитационного моделирования?

13. Какие требования пользователь предъявляет к имитационной модели?

14. Что называется концептуальной моделью системы?

15. Поясните принципы построения блочной конструкции модели системы.

16. Каковы основные принципы построения моделирующих алгоритмов процессов функционирования систем?

17. Какие циклы можно выделить в моделирующем алгоритме? Что называется прогоном модели?

18. Какие проверки достоверности модели выполняются на различных этапах моделирования систем?

19. Какая документация оформляется на имитационную модель как на программный продукт?

20. В чем сущность интерпретации результатов имитационного моделирования системы?

21. Чем отличаются языки имитационного моделирования от языков общего назначения?

22. Как можно представить архитектуру языка имитационного моделирования?

23. Какие имеются группы языков моделирования дискретных систем?

24. Приведите классификацию инструментальных средств в соответствии с поддерживаемым стилем имитационного моделирования?

25. В чем сущность метода статистического моделирования на ЭВМ?

26. Как рассчитать, используя процесс бросания монеты, случайное число R (0
27. Какие способы генерации последовательностей случайных чисел используются при моделировании?

28. Какая последовательность случайных чисел используется в качестве базовой при статистическом моделировании на ЭВМ?

29. Почему генерируемые последовательности случайных чисел на ЭВМ называются псевдослучайными?

30. Какие существуют методы проверки качества генераторов случайных чисел?

31. На каком принципе основывается моделирование полной группы случайных событий?

32. Какие существуют способы моделирования случайных событий с заданным законом распределения?

33. Какие параметры имеет нормальный закон распределения? Объясните их физический смысл. Как смоделировать нормальное случайное число?

34. Каковы особенности компьютерного эксперимента?

35. Какие виды факторов бывают в имитационном эксперименте?

36. Что называется полным факторным экспериментом?

37. Какова цель стратегического планирования компьютерных экспериментов?

38. Какие проблемы стратегического планирования являются основными?

39. Какова цель тактического планирования компьютерных экспериментов?

40. что называется точностью и достоверностью результатов моделирования на ЭВМ?

41. Как повысить точность результатов статистического моделирования системы в условиях ограниченности ресурсов ЭВМ?

42. Каковы особенности имитационного эксперимента на ЭВМ с точки зрения обработки результатов?

43. В чем сущность методов фиксации и обработки результатов при статистическом моделировании систем на ЭВМ?

44. Какие методы математической статистики используются для анализа результатов имитационного моделирования систем?

45. Какие понятия, показатели и параметры описывают систему массового обслуживания?

46. К какому классу алгоритмических языков относится система моделирования GPSS World?

47. В чем заключается принцип организации системы моделирования GPSS World?

48. Что представляют из себя объекты GPSS-модели?

49. Какие блоки языка GPSS World используются для имитации одноканальных устройств?

39. Какие блоки языка GPSS World осуществляют модификацию параметров транзактов?

50. Как реализуется передача управления (изменение последовательности передвижения транзактов в модели) в GPSS-модели?

51. Какие блоки GPSS World предназначены для получения статистических результатов моделирования системы?

52. Как организуются списки в системе моделирования?

53. Из каких элементов состоит стандартный отчет?

54. Какие средства имеются в GPSS World для организации экспериментов с моделью?

8.6. Перечень ключевых слов дисциплины

Номер раздела	Ключевые слова
1	модель, моделирование, гипотеза, эксперимент, адекватность модели, имитационное моделирование, системный подход
2	статические и динамические модели, непрерывные, дискретные и гибридные модели, детерминированные и стохастические модели, аналитические и имитационные модели
3	типовая математическая схема, дифференциальные уравнения, конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания, сети Петри, агрегативные системы
4	имитационное моделирование, этапы имитационного моделирования, концептуальная модель, моделирующий алгоритм, анализ результатов моделирования
5	языки имитационного моделирования, динамические системы, системная динамика, дискретно-событийное моделирование, агентное моделирование
6	метод Монте-Карло, псевдослучайные последовательности, генераторы случайных чисел, моделирование случайных событий
7	компьютерный эксперимент, фактор, уровни факторов, факторное пространство, полный факторный эксперимент, стратегическое планирование, тактическое планирование
8	методы оценки случайной величины, критерии согласия, корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ
9	GPSS-модель, транзакт, модельное время, устройство, очередь, блоки, многоканальные устройства
10	автоматизированная система обработки информации, информационная сеть, производственная система
11	AnyLogic, активные объекты, классы активных объектов, визуальная разработка модели, анимация модели, эксперименты с моделью
12	агентное моделирование, моделирование при проектировании информационных систем, моделирование и бизнес

1 Достаточное количество экземпляров имеется в библиотеке УГТУ-УПИ

2 Электронные версии методических материалов размещены на сервере каф. АСУ