А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебной и методической работе И. К. Насыров 200 г. Программа дисциплины
| Вид материала | Программа дисциплины |
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебно-методической работе И. К. Насыров 2007, 140.87kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебной и методической работе И. К. Насыров, 195.72kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебно-методической работе И. К. Насыров 2007, 284.93kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебной и методической работе И. К. Насыров, 271.38kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебной и методической работе И. К. Насыров, 246.85kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебной и методической работе И. К. Насыров, 492.04kb.
- А. Н. Туполева утверждаю проректор по у и мр и. К. Насыров 2007 г. Программа дисциплины, 153.25kb.
- А. Н. Туполева книту каи утверждаю: Проректор по Учебной и методической работе, 309.62kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по учебно-методической работе И. К. Насыров 2007, 152.46kb.
- А. Н. Туполева утверждаю: Проректор по Уимр и. К. Насыров 2007 г. Программа дисциплины, 138.98kb.
КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
им. А.Н. ТУПОЛЕВА
УТВЕРЖДАЮ:
Проректор по учебной и
методической работе
_______________ И.К.Насыров
«___» ______________200__г.
ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
ЕН Р.01 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Рекомендуется УМЦ КГТУ им. А.Н. Туполева для направления
(специальности)
направление 230100 - Информатика и вычислительная техника
специальность 230102 - Автоматизированные системы
обработки информации и управления
форма обучения очная _____
1. Цели и задачи дисциплины
Целями преподавания данной дисциплины являются: ознакомление с принципами моделирования сложных систем, реализующих современные информационные технологии; изучение инструментальных средств моделирования процессов функционирования таких систем; использование методики имитационного моделирования с типовыми этапами моделирования системы, образующими “цепочку”: “построение концептуальной модели и ее формализация” – “алгоритмизация модели и ее компьютерная реализация” – ”разработка аналитической модели”-“сравнение результатов имитационного и аналитического моделирования”-“имитационный эксперимент и интерпретация результатов моделирования”; реализация моделирующих алгоритмов для исследования характеристик и поведения информационных вычислительных систем и сетей.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
В результате освоения содержания дисциплины студент должен:
ЗНАТЬ:
основные классы моделей систем предметной области АСОИУ, технологию их моделирования, принципы построения моделей процессов функционирования систем, методы формализации и алгоритмизации, возможности реализации моделей с использованием программно-технических средств современных ЭВМ;
УМЕТЬ: использовать метод компьютерного моделирования при исследовании, проектировании и эксплуатации АСОИУ, разрабатывать схемы моделирующих алгоритмов систем и реализовывать их с использованием специализированных пакетов прикладных программ (языков и систем) моделирования; иметь представление о тенденциях развития имитационного моделирования, об автоматизации проектирования АСОИУ на базе аналитико-имитационного подхода с использованием перспективных инструментальных средств.
3. Объем дисциплины и виды учебной работы
| Вид учебной работы | Всего часов в 8 семестре |
| Общая трудоемкость дисциплины | 170 |
| Аудиторные занятия | 54 |
| Лекции | 36 |
| Лабораторные работы (ЛР) | 18 |
| Другие виды аудиторных занятий | |
| Самостоятельная работа | 116 |
| Расчётно-графическая работа | 40 |
| Другие виды самостоятельной работы | 76 |
| Вид итогового контроля | экзамен |
4. Содержание дисциплины
4.1. Тематический план
| № п/п | Раздел дисциплины | Лекции | Лабор. р. | РГР |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | Введение. Основные понятия моделиро- вания. Методология моделирования | 2 | | |
| 2 | Первый этап моделирования. Анализ моделируемой системы и постановка за- дач | 2 | | 4 |
| 3 | Второй этап моделирования. Формали- Зация | 2 | | 4 |
| 4 | Метод моментов для статистических законов, состоящих из совокупностей экспоненциальных законов | 2 | | |
| 5 | Третий этап моделирования. Разработка Имитационных моделей | 2 | 4 | 2 |
| 6 | Аппаратная и статистическая категории языка GPSS W | 2 | | 2 |
| 7 | Методы выбора объекта из однородной совокупности по заданному условию блоком SELECT | 2 | | 2 |
| 8 | Методы изменения маршрутов движения транзактов | 2 | | 2 |
| 9 | Организация циклов. Методы выбора объекта по заданному условию блоком TRANSFER | 2 | 4 | 2 |
| 10 | Вычислительная категория языка GPSS W | 2 | 4 | 4 |
| 11 | Группирующая категория языка GPSS W. Блоки размножения и уничто- жения транзактов | 2 | | 2 |
| 12 | Язык программирования PLUS | 2 | | 4 |
| 13 | Аналитическое моделирование систем массового обслуживания | 2 | | 2 |
| 14 | Генерация случайных чисел | 2 | | 2 |
| 15 | Оценка пригодности имитационных программных моделей. Планирование Экспериментов | 2 | | 4 |
| 16 | Обработка результатов экспериментов. Регрессионный анализ. Элементы корреляционного и дисперсионного Анализа | 2 | 4 | 4 |
| 17 | Примеры аппроксимации эксперимен- тальных распределений случайных вели- чин линейными и сводящимися к линей- ным уравнениям регрессии | 2 | 2 | |
| 18 | Оптимизация по уравнениям регрессии. Перспективы развития инструменталь- ных ных средств имитационного и аналити- ческого моделирования | 2 | | |
| | ИТОГО | 36 | 18 | 40 |
4.2. Содержание тем
4.2.1. Введение. Основные понятия теории моделирования. Методология моделирования (2ч./2ч.)
Предмет курса, его цели и задачи. Основные понятия теории моделирования. Определение системы. Классификация видов моделирования. Аналитическая модель, имитационная модель, регрессионная модель. Формализованное представление информационных систем. Основные свойства имитации. Имитационные модели систем. Методология компьютерного моделирования. Представление методологии моделирования в виде совокупности взаимосвязанных этапов. Краткая характеристика этапов. Математические схемы моделирования систем.
4.2.2. Первый этап моделирования. Анализ моделируемой системы и постановка задач (2ч./6ч.)
Построение концептуальных моделей систем, выбор показателей эффективности, постановка задач моделирования.
4.2.3. Второй этап моделирования. Формализация (2ч./6ч.)
Выбор вида математических зависимостей результативных показателей эффективности от влияющих на них факторов. Представление процессов функционирования элементов моделируемой системы стандартными статистическими законами. Метод моментов. Выбор метода моделирования. Особенности аналитического моделирования систем.
4.2.4. Метод моментов для статистических законов, состоящих из совокупностей экспоненциальных законов (2ч./2ч.)
Моментная производящая функция экспоненциального закона. Метод моментов для аппроксимации экспериментальных распределений случайных чисел экспоненциальным, гиперэкспоненциальным, специальным эрланговским и общим эрланговским законами. Рекомендации по выбору статистического закона для аппроксимации экспериментальных распределений случайных чисел, описывающих функционирование элементов моделируемой системы. Рекомендации по выбору метода моделирования.
4.2.5. Третий этап моделирования. Разработка имитационных моделей (6ч./4ч.)
Принципы построения моделирующих алгоритмов. Алгоритмизация процессов моделирования систем. Инструментальные средства реализации моделей. Языки и системы моделирования, выбор языка моделирования. Достоинства и недостатки применения для имитационного моделирования универсальных и специализированных языков программирования. Разработка и отладка имитационных программ на языке GPSS W. Блоки и команды языка GPSS W. Формат операторов языка GPSS W. Категории и типы объектов языка GPSS W. Системные числовые атрибуты, логические и условные операторы языка GPSS W. Формат операторов языка GPSS W.
4.2.6. Аппаратная и статистическая категории языка GPSS W (2ч./4ч.)
Устройства, памяти и логические ключи. Блоки и команды, связанные с объектами аппаратной категории. Статистическая категория. Блоки и команды, связанные с объектами статистической категории. Примеры имитационных программ, составленных из операторов аппаратной и статистической категории.
4.2.7. Методы выбора объекта из однородной совокупности по заданному условию блоком SELECT (2ч./4ч.)
Модификации блока SELECT. Правила задания требуемого условия выбора объекта блока SELECT операндами. Примеры имитационных программ по выбору устройств и памятей по заданному условию.
4.2.8. Методы изменения маршрутов движения транзактов (2ч./4ч.)
Блоки GATE, TEST, LOOP, TRANSFER. Правила заполнения операндов блоков изменения маршрутов движения транзактов. Примеры имитационных программ с использованием блоков, измененяющих маршруты движения транзактов.
4.2.9. Организация циклов. Методы выбора объекта по заданному условию блоком TRANSFER (6ч./4ч.)
Применение блока LOOP для организации циклов. Пример имитационной модели с циклическим выполнением заданной совокупности блоков. Использование блока TRANSFER для выбора объекта по заданному условию. Модификации блока TRANSFER, правила заполнения операндов блока. Примеры имитационных программ с применением блока TRANSFER для выбора объекта.
4.2.10. Вычислительная категория языка GPSS W (6ч./6ч.)
Арифметические и логические переменные. Правила составления арифметических и логических выражений. Обращение к арифметическим и логическим переменным из блоков языка GPSS W. Пример имитационной программы с применением арифметических переменных. Стандартные функции и функции пользователя. Представление функций пользователя командами. Обращение к функциям из блоков языка GPSS W. Пример имитационной программы с применением функций.
4.2.11. Группирующая категория языка GPSS W. Блоки размножения и уничтожения транзактов (2ч./4ч.)
Группы и списки. Виды списков в языке GPSS W. Введение в имитационные программы списков пользовтеля. Блоки LINK и UNLINK. Правила задания требуемого режима блокам LINK и UNLINK соответствующими записями в их операндах. Примеры имитационных программ со списками пользователя.
4.2.12. Язык программирования PLUS (2ч./6ч.)
Язык низкого уровня PLUS. PLUS-выражения. PLUS-операторы. PLUS-процедуры. Правила их составления и ввода в имитационные программы. Примеры имитационных программ с использованием PLUS-выражений, PLUS-операторов и PLUS-процедур.
4.2.13. Аналитическое моделирование систем массового обслуживания (2ч./8ч.)
Классификация моделей систем массового обслуживания. Аналитические модели систем массового обслуживания: М/М/1, М/Н2/1, Н2/М/1, М/Е2/1, Е2/М/1, М/М/m/к. Составление граф-схем изменения состояния СМО. Вывод формул для вычисления вероятностей состояний системы, её количественных и временных характеристик.
4.2.14. Генерация случайных чисел (2ч./4ч.)
Статистическое моделирование на ЭВМ. Генерация равномерно распределённых случайных чисел в диапазоне от 0 до 1. Проверка качества равномерно распределённых случайных чисел. Тесты оценки равномерности, случайности и периодичности. Генерация случайных чисел по заданному закону: метод обратной функции; табличный метод; метод, основанный на функциональных особенностях законов распределения случайных чисел.
4.2.15. Оценка пригодности имитационных программных моделей. Планирование имитационных экспериментов (2ч./10ч.)
Тестирование имитационных программ. Установление адекватности результатов моделирования с результатами функционирования реальной системы , или с ее аналитической моделью. Оценка влияния «случайности» модели на устойчивость получаемых результатов моделирования. Оценка значимости выбранных факторов на показатели эффективности объекта моделирования. Оценка точности и достоверности результатов моделирования.
Общие вопросы теории планирования экспериментов. Цели и задачи планирования имитационных экспериментов. Стратегическое и тактическое планирование имитационных экспериментов. Планирование имитационных экспериментов с целью синтеза оптимального варианта системы. Планы полного и дробного факторного эксперимента, ортогональные и ротатабельные центральные композиционные планы. D оптимальные планы.
4.2.16. Обработка результатов экспериментов. Регрессионный анализ. Элементы корреляционного и дисперсионного анализа (6ч./22ч.)
Анализ и интерпретация результатов моделирования систем на ЭВМ. Применение корреляционного анализа для выбора типа функций от факторов для уравнений регрессии. Регрессионный анализ- основной метод обработки экспериметальных данных. Анализ качества уравнений регрессии по велечине стандартной ошибки и по показателям, вычисляемым на основе дисперсионного анализа: коэффициента множественной детерминации, критериев Фишера и Стьюдента.
4.2.17. Примеры аппроксимации экспериментальных распределений случайной величины линейными и сводящимися к линейным уравнениями регрессии (4ч./10ч.)
Примеры аппроксимации результатов однофакторных экспериментов линейными и нелинейными уравнениями регрессии. Оценка качества аппроксимации по величине стандартной ошибки, по коэффициенту множественной детерминации, по критериям Стьюдента и Фишера. Выбор вида аппроксимирующей зависимости.
4.2.18. Оптимизация по уравнениям регрессии. Перспективы развития инструментальных средств имитационного и аналитического моделирования (2ч./10ч.)
Постановка задачи оптимизации. Оптимизация по уравнениям регрессии. Оптимизация по решению системы уравнений в частных производных. Типовые задачи линейного программирования. Решение задач линейного программирования симплекс-методом. Метод Ньютона (касательных) решения нелинейных оптимизационных задач. Примеры решения задач оптимизации.
Моделирование при исследовании и проектировании автоматизированных систем обработки информации и управления. Основные направления развития и совершенствования методов имитационного и аналитического моделирования на базе перспективных программнотехнических средств. Пути и методы повышения эффективности моделирования систем на ЭВМ на этапах разработки и внедрения систем.
4.3. Лабораторный практикум
| № п/п | № раздела дисциплины | Наименование лабораторных работ |
| 1 | 5 | Разработка моделей на языке GPSS. Моделирование последовательных процессов ( 4 ч.) |
| 2 | 8,9 | Моделирование процессов с ветвлениями и циклами. ( 4 ч.) |
| 3 | 10 | Использование переменных, сохраняемых величин, функций и таблиц ( 4 ч.) |
| 4 | 14 | Проверка гипотезы о законе распределения случайной величины ( 2 ч.) |
| 5 | 17 | Статистическое описание наборов данных в ППП STATISTICA 6.0 ( 4 ч.) |
4.4. Расчётно-графическая работа (РГР)
4.4.1. Темы расчётно - графических работ:
- моделирование информационных вычислительных систем;
- моделирование локальных и глобальных вычислительных сетей;
-моделирование процессов передачи информации по телекоммуникационным
каналам связи;
-моделирование производственных процессов;
- моделирование систем управления запасами.
4.4.2. Разделы расчётно-графических работ:
- постановка задачи;
-разработка имитационной модели на языке GPSS World;
-разработка аналитической модели;
-сравнение результатов имитационного и аналитического моделирования;
- планирование имитационных экспериментов;
- построение регрессионной модели;
- оптимизация параметров моделируемых систем.
Рекомендуется осуществлять поиск оптимального решения средствами GPSS World с применением процедуры проведения оптимизирующих экспериментов. Для аппроксимации распределений случайных чисел, описывающих функционирование элементов моделируемой системы, стандартными статистическими законами и обработки результатов моделирования рекомендуется использовать пакет прикладных программ Statistica 7.0.
5. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
5.1 Рекомендуемая литература.
а). Основная литература
1. Афонин В.В. Основы анализа систем массового обслуживания:
Учеб.пособие/ В.В. Афонин, С.М. Мурюмин, С.А. Федосин. - Саранск: Изд- во Мордов. ун-та, 2003.-236с.
2. Боев В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World.-
СПб: БХВ-Петербург,2004.-360с.
5. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии.-СПб.: КОРОНА - принт., М.: Альтекс-А, 2004.-384с.
4. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник.-М.: Высшая
школа, 2005.-371с.
5. Томашевский В.Н., Жданова Е.Г. Имитационное моделирование в среде
GPSS.-М.: Бестселлер, 2003.-416с.
6. Тахавова Э.Г., Якимов И.М. Компьютерное моделирование. Методические
указания к лабораторным работам.
7. Якимов И.М. Конспект лекций по дисциплине «Компьютерное моделирование».
8. Якимов И.М. «Компьютерное моделирование». Учебное пособие. Казань. – 250с.
б). Дополнительная литература
9. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб.для вузов. – Высшая школа,1998.-
570с.
10. Руководство пользователя по GPSS World., Перевод с английского/.-Казань: Изд-во «Мастер Лайн», 2002.-384с.
11. Теория статистики: Учебник /Р.АШмайлова, В.Г.Минашкин,
Н.А.Садовникова, Е.Б. Шувалова. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656с.
12. Учебное пособие по GPSS World./Перевод с английского/. Казань:Изд-во
«Мастер Лайн», 2002.-272с.
13. WWW.StatSoft.ru. Электронный учебник по ППП Statistica 6.0.
6.Материальнотехническое обеспечение дисциплины
Компьютерный класс, требования к ЭВМ: персональный компьютер Pentium 133, 32 Mb RAM, Windows 98 и последующие версии. Системы моделирования GPSS WORLD фирмы MINUTEMAN SOFTWARE и ППП Statistica 7.0.
Программу составил: Якимов Игорь Максимович - доцент каф.АСОИУ КГТУ им.А.Н. Туполева
Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры АСОИУ
« » __________ 2007г., протокол №___.
Зав. кафедрой Л.М. Шарнин
(подпись) Ф.И.О.
Председатель Учебно-методической В.А. Суздальцев
комиссии факультета (подпись) Ф.И.О.
Декан факультета Л.Ю.Емалетдинова
(подпись) Ф.И.О.