rpd000000689 (1009872), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Тематика: Проведение имитационного моделирования в соответствии с индивидуальным заданием

Трудоемкость(СРС): 15

Прикрепленные файлы: ЗАДАНИЯ_КР_МС.doc

Типовые варианты:

-Перечень индивидуальных заданий приведен в прикрепленном файле

1. Рубежный контроль

1. Промежуточная аттестация

1. Экзамен по дисциплине КМС (семестр 6)

Прикрепленные файлы: ЗКЗ_ВОПР_БАК_КМС.doc

Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:

1.Вопросы к экзамену в прикрепленном файле ЗКЗ_ВОПР_БАК_КМС.doc

2. зачет (семестр 7)

Прикрепленные файлы:

Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:

1.Способы моделирования случайных явлений в ИМ

2.Двухуровневая схема моделирования случайных явлений в ИМ

3.Физический датчик базовых случайных чисел.

4.Моделирование и тестовая проверка качества базовых псевдослучайных величин.

5.Моделирование случайных событий и дискретных случайных величин.

6.Моделирование скалярных непрерывных случайных величин.

7.Моделирование случайных векторов.

8.Моделирование непрерывных случайных процессов.

9.Моделирование некоторых видов дискретных случайных процессов.

10.Организация моделирования по множеству независимых прогонов.

11.Оценки моментов случайных величин.

12.Оценки вероятностей по множеству независимых прогонов.

13.Непараметрическая оценка функций распределения скалярных случайных величин.

14.Непараметрическая оценка плотности вероятностей по гистограмме.

15.Оценка плотности вероятности по малой выборке.

16.Оценка законов распределения векторов

17.Организация моделирования по одной длинной реализации. Проблемы и их решение.

18.Метод зависимых испытаний вариантов системы

19.Комбинированные методы оценки вероятностных характеристик с использованием упрощенного аналитического исследования и с использованием натуральных испытаний

20.Методы условной вероятностной характеристики и исследования модели по частям.

21.Метод регрессивной выборки.

22.Метод дополняющей переменной.

23.Метод значимой выборки

24.Метод стратифицированной выборки.

1. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

а)основная литература:

Г.Ф. Хахулин Основы конструирования имитационных моделей. Учебное пособие с грифом Минобра РФ.

М.: НПК "Поток, 2002 г.

Г.Ф. Хахулин, С.В. Монахов Система имитационного моделирования для разработки дискретных и непрерывно-

дискретных моделей М.: МАИ, 2007 г.

Методические рекомендации по выполнению лабораторных работ по дисциплине "Компьютерное

моделирование систем. Электроннная версия.

Методические указания к курсовой работе "Моделирование систем" , М.: МАИ, 1989г.

б)дополнительная литература:

Т.Дж. Шрайбер Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980 г.

в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:

Программное обеспечение СИМ MODELLING

Программное обеспечение СИМ GPSS

Программное обеспечение кафедры № 302 для проведения лабораторных работ по методам понижения дисперсий.

1. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Класс, оборудованный проектором с возможностью подключения компьютера, - для чтения лекций

и проведения практических занятий

Компьютерный класс, оснащенный общим и специальным ПО, - для проведения лабораторных работ

Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Компьютерное моделирование систем »

Аннотация рабочей программы

Дисциплина Компьютерное моделирование систем является частью Профессионального цикла дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Информатика и вычислительная техника. Дисциплина реализуется на 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 302.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПСК 8 ,ПСК 10.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: формирующих знания в области теоретических основ конструирования имитационных моделей и организации имитационных экспериментов с целью иссследования

сложных технических систем, в том числе, и автоматизированных систем обработки информации и управления

(оценки их эффективности,влияния на эффективность вариаций параметров исследуемой системы, выбора

оптимальных ее вариантов).

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие, Лабораторная работа.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Экзамен по дисциплине КМС (семестр 6) ,зачет (семестр 7).

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (54 часов), практические (8 часов), лабораторные (40 часов) занятия и (51 часов) самостоятельной работы студента. Дисциплина "Компьютерное моделирование систем" (КМС)является

частью профессионального цикла дисциплин

подготовки бакалавров по направлению подготовки 230100 "Информатика и вычислительная техника",

профиль "Автоматизированные системы обработки информации и управления"

Дисциплина реализуется на факультете № 3 МАИ кафедрой "Автоматизированные системы обработки информации

и управления".

Дисциплина нацелена на формирование следующих профессионнальных компетенций:

владеет мнтодами построения и исследования имитационных моделей (ИМ) сложных технических систем и процессов.

Изучаются вопросы общего представления об имитационном моделировании, классификация ИМ, методология

построения ИМ, применение систем имитационного моделирования (СИМ) для автоматизации процесса

конструирования ИМ,вопросы построения генераторов случайных явлений в стохастических ИМ,

алгоритмы организации имитационных экспериментов (ИМЭ) с целью сбора и обработки результов моделирования,

методы понижения дисперсии оценок результатов моделирования.

Формируются умения и навыки построения ИМ и проведения ИМЭ.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса:

лекции (мастер-классы),практические занятия, лабораторные работы, самостоятельная работа студентов,

курсовое проектирование.

Прогаммой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля:текущий контроль в форме тестирования,

промежуточный контроль в форме экзамена, итоговый контроль в форме зачета и оцеки курсовой работы.

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Компьютерное моделирование систем »

Cодержание учебных занятий

1. Лекции

1.1.1. Общие представления об имитационном моделировании(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Определение математической модели. Классы математических моделей по способу получения результатов моделирования (аналитические, численные, имитационные). Определение имитационной модели. Терминология имитационного моделирования.Классификация имитационных моделей:

- по учету временной координаты (модельного времени )на статические и динамические;

- для динамических моделей - по характеру представления моделируемого процесса во времени (дискретные, непрерывные, непрерывно-дискретные);

- по учету стохастичеких факторов (детерминированнные, стохастические);

- по степени детализации отбражения процесса функционирования реальной системы (частичные, полные и множество промежуточных подклассов).

Преимущества и недостатки ИМ по сравнению с другими видами математических моделей. Процесс имитационного моделирования.

1.2.2. Этапы описания и формализации при построении ИМ(АЗ: 6, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Этап описания реальной системы для целей построения ИМ (статическое описание, динамическое описание, методические подходы, сбор и обработка исходного числового материала). Этап формализации (основной методический примем - упрощение, виды упрощений, эвристические принципы и правила реализации упрощений; выбор и обоснование класса ИМ, параметры ИМ, состояние ИМ, взаимосвязи между переменными и параметрами ИМ). Агрегативный подход к формализации. Событийный подход к формализации.

1.3.3. Алгоритмы продвижения модельного времени в ИМ(АЗ: 6, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Метод модельных событий (ММС). Метод фиксированного шага по модельному времени (МФШ). Комбинация ММС и МФШ.

1.4.4. Примеры проведеня этапа формализации при конструировании ИМ(АЗ: 10, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Примеры проведения этапа формализации при построении ИМ следующих систем:

- одноканальной СМО с ограниченной по числу мест очередью;

- автоматизированного радиолокационного комплекса измерений (АРКИ) ;

- АСОИУ подвижными ремонтными средствами;

- АСОИУ движущимися объектами в зоне с препятствиями.

1.5.5. Системы имитационного моделирования (СИМ)(АЗ: 12, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Назначение СИМ. Специализированные функциональные средства СИМ. Достоинства и недостатки СИМ. Выбор СИМ.

Примеры СИМ: СИМ MODELLING, СИМ GPSS.

2.1.1. Генерация базовых псевдослучайных числ в ИМ(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Подходы к моделированию случайных явлений в ИМ. Двухуровневая схема моделирования случайных явлений. Конгруэнтный метод генерации БПЧ. Тестовая проверка качества БПЧ.

2.1.2. Моделирование случайных событий и скалярных случайных величин(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Моделирование одного события, зависимых событий, полной группы событий.

Моделирование скалярных дискретных случайных величин. Моделирование скалярных непрерывных случайных величин.

2.1.3. Моделирование случайных векторов(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Универсальные методы (обобщение метода исключения для скалярных величин; метод, основанный на представлении совместного закона распределения системы случайныз величин в виде произведения законов распределения скалярных случайных величин). Специальные методы моделирования некоторых векторных распределений.

2.1.4. Моделирование случайных процессов(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Методы моделирования непрерывных векторных случайных процессов, основанные на Марковской аппроксимации их законов распределения. Моделирование нормального стационарного процесса с дробно-рациональным спектром. Моделирование некоторых типов дискретных случайных процессов (простая Марковская цепь, случайные потоки).

2.2.5. Сбор и обработка статистки по множеству независимых прогонов ИМ(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Алгоритм организации моделирования по множеству независимых прогонов ИМ. Оценка моментов случайных величин (накопление статистики и расчет оценок, оценка точности). Особенности оценки малых вероятностей событий. Непараметрическая оценка законов распределения случайных величин.

2.2.6. Сбор и обработка статистики по одному прогону ИМ(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Тестовая проверка ИМ на стационарность и эргодичность. Выбор длины прогона. Решение задачи оценки точности получаемых оценок с учетом статистической зависимости сечений процессов в ИМ. Алгоритм организации моделирования по одному прогону ИМ.

2.3.7. Метод зависимых испытаний при сравнении вариантов моделируемой системы(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Характеристики

Список файлов учебной работы