22.01.2016 1. Непрерывные математические модели. 2. Дискретные математические модели.

22.01.2016
Вопросы для подготовки к экзамену по курсу “Моделирование систем”.
Непрерывные математические модели.
Дискретные математические модели.
Методика получения математических моделей элементов.
Математические модели, используемые на микроуровне проектирования.
Математические модели, используемые на макроуровне проектирования.
Математические модели, используемые на системном уровне проектирования.
Схема преобразования непрерывных моделей при переходе от исходных формулировок к
программам.
8. Модели системного уровня проектирования. Системы массового обслуживания (СМО).
9. Бесприоритетные дисциплины обслуживания.
10. Приоритетные дисциплины обслуживания.
11. Простейший поток заявок и его характеристики.
12. Закон распределения вероятностей Пуассона.
13. Нормальный закон распределения вероятностей.
14. Равномерный закон распределения вероятностей.
15. Экспоненциальный закон распределения вероятностей.
16. Модели СМО с отказами. Примеры.
17. Модели СМО с ожиданием. Примеры.
18. Модели СМО с ненадежными обслуживающими приборами. Примеры.
19. Характеристики канала обслуживания.
20. Показатели качества обслуживания.
21. Согласование источника заявок с обслуживающим прибором.
22. Многоканальные СМО.
23. Формула Эрланга и алгоритм ее вывода.
24. Оценка эффективности СМО. Критерии эффективности.
25. Модели системного уровня проектирования. Сети Петри.
26. Разновидности сетей Петри: временные, стохастические, функциональные, цветные,
ингибиторные.
27. Свойства сетей Петри: ограниченность, безопасность, сохраняемость, достижимость,
живость.
28. Анализ достижимости сетей Петри.
29. Имитационное моделирование (ИМ). Преимущества и недостатки ИМ. Причины широкого
использования ИМ.
30. Имитационный эксперимент, его содержание и результаты.
31. Этапы ИМ.
32. Использование для ИМ универсальных алгоритмических языков программирования.
33. Использование для ИМ специализированных языков моделирования.
34. Создание и использование для ИМ проблемно-ориентированных систем моделирования.
35. Три фазы развития средств ИМ.
36. Подходы к построению ИМ.
37. Событийный метод моделирования.
38. Реализация событийного метода ИМ применительно к СМО.
39. Процессный метод моделирования.
40. Метод сканирования активностей.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
22.01.2016
41. Языки имитационного моделирования.
42. Анализ использования универсальных алгоритмических языков, специализированных
языков моделирования и проблемно-ориентированных систем для ИМ.
43. Состав и основные характеристики пакета СИИМ РДО.
44. Сложные дискретные системы (СДС). Ресурсы СДС, их типы и параметры. Примеры.
45. Действия в СДС. Примеры.
46. Операции в СДС. Примеры.
47. Нерегулярные события в СДС. Примеры.
48. Гибридные системы (ГС) на основе имитационных моделей. Структура ГС.
49. Пример работы интеллектуальной ГС.
50. Основные положения метода РДО.
51. Базовая структура инструментальной среды на основе метода РДО.
52. Механизм логического вывода интеллектуальной системы РДО.
53. Представление СДС в методе РДО.
54. Модель, прогон, проект в методе РДО.
55. Продукционный имитатор в СИИМ РДО.
56. Язык РДО и его особенности.
57. Интегрированная среда моделирования РДО. Состав (группы функций). Главное окно,
меню, инструментальные панели.
58. Основные аспекты планирования компьютерного эксперимента.
59. Сравнительный анализ компьютерного и натурного моделирования.
60. Факторы и реакции в теории планирования экспериментов. Факторное пространство и
поверхность реакции.
61. Уровни факторов. Разновидности факторов. Основные требования, предъявляемые к
совокупности факторов.
62. Алгебраические многочлены в качестве моделей планирования экспериментов.
63. Постановка основной задачи и частных задач планирования эксперимента.
64. Полиномиальная модель степени d для k-факторного эксперимента.
65. Линейные полиномиальные модели планирования эксперимента.
66. Этапы планирования экспериментов.
67. Полный факторный эксперимент и дробный факторный эксперимент. Планы факторного
эксперимента типа 2k. Дробные реплики типа 2k-d.
68. Оценки, используемые при проведении имитационных экспериментов со стохастическими
моделями.
69. Требования, предъявляемые к оценкам, полученным в итоге статистической обработки
результатов моделирования: несмещенность, эффективность, состоятельность.
70. Эргодическое свойство стационарных случайных процессов.
71. Коэффициент корреляции между случайными переменными.
72. Критерий согласия Пирсона.
73. Критерий согласия Колмогорова.
74. Критерий согласия Смирнова.
75. Критерий согласия Стьюдента.
76. Критерий согласия Фишера.
77. Корреляционный анализ. Его содержание, назначение и область применения.
78. Регрессионный анализ. Его содержание, назначение и область применения.
79. Дисперсионный анализ. Его содержание, назначение и область применения.