Теория и методы вычислительного эксперимента: Рабочая программа

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК КАФЕДРА ТЕОРИИ И МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Рабочая программа дисциплины

ТЕОРИЯ И МЕТОДЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА Магистр техники и технологии 280200.68 – Системный анализ и управление

Магистерская программа – Теория и математические методы системного анализа и управления в технических системах

Санкт-Петербург 2006

2

Утверждено редакционно-издательским советом университета УДК 681.5 Первухин Д.А. Теория и методы вычислительного эксперимента: Раб. прогр.СПб.: СЗТУ, 2006.- 16с. Рабочая программа составлена в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки магистра техники и технологии 280200.68 – Системный анализ и управление. В процессе освоения дисциплины студентами изучаются вопросы, касающиеся

основ

моделирования

сложных

систем

и

проведения

вычислительного эксперимента.

Рассмотрено на заседании кафедры теории и методов прогнозирования 07.12.2005г. Одобрено методической комиссией факультета системного анализа и естественных наук СЗТУ 08.12.2005г. Рецензенты: А.А. Потапенко, д-р. физ.-техн. наук, проф., зав. кафедрой математики СЗТУ; П.В. Полищук, д-р. техн. наук, проф., ст. научн. сотр. НПО «Аврора».

Составитель: Д.А. Первухин, д-р. техн. наук, проф.

© Северо-Западный государственный заочный технический университет, 2006

3

ПРЕДИСЛОВИЕ Цели и задачи дисциплины

Цель изучения дисциплины – приобретение студентами знаний и навыков применения методологических основ моделирования сложных систем и проведения вычислительного эксперимента. Задачи изучения дисциплины: изучение системных

сущности

методов

исследованиях,

моделирования,

методологических

применяемых

основ

при

имитационного

моделирования сложных систем и методов моделирования случайных факторов, основ применения существующих аппаратно-программных средств для проведения вычислительного эксперимента, принципов моделирования и основных требований, предъявляемых к моделям сложных систем; овладение в комплексе научно-методическим аппаратом моделирования сложных систем и планирования вычислительного эксперимента, методами постановки

задач

информации,

системного

разработки

исследования,

имитационных

формализации

моделей

с

исходной

использованием

существующих аппаратно-программных средств, подготовки и обработки исходных

данных

для

системного

моделирования,

планирования

вычислительного эксперимента; знакомство с классификацией методов моделирования и моделей сложных

систем,

существующими

методологическими

подходами

к

построению моделей, методами получения наблюдений при моделировании сложных систем, оптимизации в имитационном моделировании, повышения качества оценивания показателей. Место дисциплины в учебном процессе. Дисциплина базируется на знаниях, полученных при изучении дисциплин «Математические методы системного анализа и теории принятия решений», «Теория информационных

4

систем», «Теория и методы прогнозирования», «Информационные технологии обработки данных и процесс принятия решения», «Системное моделирование» по направлению подготовки бакалавра техники и технологии. Знания, умения и навыки, полученные при изучении данной дисциплины, используются

при

неопределенности

изучении

дисциплин

функционирования

«Теория

сложных

и

методы

систем»,

учета

«Научно-

исследовательская работа в семестре» и при написании магистерских диссертаций.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины В результате изучения дисциплины студент должен: Иметь представление: - о классификации методов моделирования и моделей сложных систем; - о существующих методологических подходах к построению моделей; - о методах получения наблюдений при моделировании сложных систем; - о методах оптимизации в имитационном моделировании; - о методах повышения качества оценивания показателей.

Знать: - принципы моделирования и основные требования, предъявляемые к моделям сложных систем; -

сущность

методов

моделирования,

применяемых

при

системных

исследованиях; - методологические основы имитационного моделирования сложных систем; - методы моделирования случайных факторов при проведении системных исследований;

5

- основы применения существующих аппаратно-программных средств для проведения вычислительного эксперимента; Уметь: - осуществлять постановку задачи системного исследования методами моделирования; -

проводить

формализацию

исходной

информации,

необходимой

для

исследования сложных систем; - осуществлять разработку имитационных моделей сложных систем с использованием существующих аппаратно-программных средств; - проводить подготовку и обработку исходных данных для моделирования сложных систем; - применять методы планирования вычислительного эксперимента для исследования сложных систем.

Владеть: научно-методическим аппаратом моделирования сложных систем и планирования вычислительного эксперимента.

6

1. Объем дисциплины и виды учебной работы 1.1. Объем дисциплины и виды учебной работы для студентов очной формы обучения

Всего

Семестры, ч

часов

1

2

Общая трудоемкость дисциплины

200

-

200

Аудиторные занятия

58

-

58

в т.ч.: лекции

32

-

32

26

-

26

Самостоятельная работа

142

-

142

Вид итогового контроля

экзамен

-

экзамен

Вид учебной работы

практические занятия

1.2. Объем дисциплины и виды учебной работы для студентов заочной формы обучения

Всего

Семестры, ч

часов

3

4

Общая трудоемкость дисциплины

200

200

-

Аудиторные занятия

32

32

-

в т.ч.: лекции

22

22

-

10

10

-

Самостоятельная работа

168

168

-

Вид итогового контроля

экзамен

экзамен

-

Вид учебной работы

практические занятия

7

2. Содержание дисциплины 2.1. Рабочая программа (объем дисциплины 200 часов) ТЕМА 1. Роль и место моделирования в исследовании сложных систем. [1], с. 72-82; [2],с. 47-62, 69-76. Классификация методов моделирования. Принципы моделирования. Классификация моделей. Основные требования, предъявляемые к моделям. Общие сведения о математических моделях сложных систем. Вопросы для самоконтроля. 1. Дать краткую сравнительную характеристику основных методов моделирования, применяемых для исследования сложных систем. 2. Перечислить основные принципы моделирования сложных систем. 3.

Привести

используемых

для

основные

классификационные

исследования

сложных

систем,

признаки и

дать

моделей, краткую

характеристику видов моделей. 4. Перечислить основные требования, предъявляемые к моделям. 5. Изложить основные особенности, присущие математическим моделям сложных систем.

8

ТЕМА

2.

Основные

подходы

к

формированию

моделей

для

исследования сложных систем. [2], с. 77-180; [9],с. 70-124. Системный подход к построению моделей. Методология и основные аспекты

системного

Операционный

подход

подхода. к

Системное

построению

представление

моделей.

элемента.

Основные

понятия.

Формализация элемента в операции. Неопределенно-стохастический подход к построению моделей. Основные понятия. Принципы учета нестохастической неопределенности. Адаптация элемента системы. Вопросы для самоконтроля. 1. Пояснить сущность и аспекты системного подхода к построению моделей сложных систем. 2. Кратко изложить методологию применения системного подхода при моделировании. 3. Дать характеристику операционного подхода к построению моделей сложных систем. 4.

Изложить

сущность

неопределенно-стохастического

подхода

к

построению моделей сложных систем. 5. Перечислить принципы учета нестохастической неопределенности.

ТЕМА 3. Методы моделирования, применяемые при исследовании сложных систем. [2], с. 181-305; [9],с. 148-309. Методы подготовки системы исходных данных. Методы задания условий функционирования. Методы моделирования действий. Методы учета и устранения неопределенностей. Вопросы для самоконтроля. 1. Изложить методологию подготовки системы исходных данных, необходимых для моделирования сложных систем.

9

2.

Дать

краткую

характеристику

методов

задания

условий

функционирования модели сложной системы. 3. Перечислить и кратко пояснить сущность методов моделирования действий сложной системы. 4. Перечислить основные методы учета и устранения неопределенностей.

ТЕМА 4. Имитационные модели исследования сложных систем. [1], с. 99-109; [3],с. 11-23, 34-81; [4], с. 321-358; [7],с. 17-34. Общие

понятия

имитационных моделированию. имитационные

моделей.

об

имитационных

Методологические

Дискретные модели.

моделях. подходы

имитационные

Комбинированные

к

модели.

Классификация имитационному Непрерывные

дискретно-непрерывные

имитационные модели. Моделирование случайных факторов. Моделирование непрерывных и дискретных случайных величин. Построение и эксплуатация имитационных моделей. Методы получения наблюдений. Оптимизация в имитационном моделировании. Вопросы для самоконтроля. 1. Изложить классификацию имитационных моделей. 2. Дать сравнительную характеристику дискретных, непрерывных и комбинированных дискретно-непрерывных имитационных моделей. 3. Пояснить сущность моделирования случайных факторов, непрерывных и дискретных случайных величин. 4. Изложить порядок разработки имитационной модели. 5. Дать сравнительную характеристику методов получения наблюдений. 6. Изложить основные подходы к оптимизации в имитационном моделировании.

10

ТЕМА

5.

Аппаратно-программные

средства

имитационного

моделирования сложных систем. [1], с. 109-126; [8],с. 94-168. Классификация средств моделирования. Требования к программному обеспечению имитационных моделей. Программная реализация имитационных моделей. Информационное и диалоговое обеспечение имитационных моделей. Основы имитационного моделирования сложных систем с использованием GPSS World.

Вопросы для самоконтроля. 1. Изложить классификационные признаки и классификацию основных средств моделирования. 2. Изложить требования к программному обеспечению имитационных моделей. 3. Дать основные понятия о программной реализации имитационных моделей и современных средах имитационного моделирования. 4. Пояснить сущность информационного и диалогового обеспечения имитационных моделей. 5. Дать краткую характеристику и основные возможности GPSS World.

ТЕМА 6. Оценивание качества моделей сложных систем. [1], с. 127-136 Пассивные методы повышения качества оценивания показателей. Активные методы повышения качества оценивания показателей. Косвенные методы повышения качества оценивания показателей. Вопросы для самоконтроля. 1. Изложить основные показатели качества моделей сложных систем.

11

2.

Изложить

сущность

пассивных

методов

повышения

качества

оценивания показателей. 3. Пояснить сущность активных методов повышения качества оценивания показателей. 4. Изложить основные понятия о косвенных методах повышения качества оценивания показателей.

ТЕМА 7. Планирование эксперимента. [1], с. 136-147; [6],с. 216-292; [10], с. 83-104. Основные понятия и определения теории планирования эксперимента. Полные факторные планы испытаний. Дробные факторные планы испытаний. Анализ результатов испытаний. Оптимальные планы испытаний. Вопросы для самоконтроля. 1. Изложить основные цели теории планирования эксперимента. 2. Пояснить, в чем заключается сущность полных факторных планов испытаний. 3. Дать краткую характеристику дробных факторных планов испытаний. 4. Изложить способы проведения анализа и обработки результатов испытаний. 5. Пояснить порядок составления оптимальных планов испытаний.

12

2.2. Тематический план лекций и практических занятий

2.2.1. Тематический план лекций и практических занятий для студентов очной формы обучения (58 ч.)

Номер

Наименование раздела

раздела,

(отдельной темы)

Виды занятий лекции

темы 1

практические занятия

Роль и место моделирования в

4

исследовании сложных систем 2

Основные

подходы

формированию

к

моделей

4

для

исследования сложных систем 3

Методы

моделирования,

применяемые

при

4

4

8

4

4

14

исследовании

сложных систем 4

Имитационные

модели

исследования сложных систем 5

Аппаратно-программные средства имитационного

моделирования

сложных систем 6

Оценивание

качества

моделей

4

сложных систем 7

Планирование эксперимента Итого

4

4

32

26

13

2.2.2. Тематический план лекций и практических занятий для студентов заочной формы обучения (32 ч.)

Номер

Наименование раздела

раздела,

(отдельной темы)

Виды занятий лекции

темы 1

практические занятия

Роль и место моделирования в

2

исследовании сложных систем 2

Основные

подходы

формированию

к

моделей

2

для

исследования сложных систем 3

Методы

моделирования,

применяемые

при

4

2

4

2

4

2

2

2

4

2

22

10

исследовании

сложных систем 4

Имитационные

модели

исследования сложных систем 5

Аппаратно-программные средства имитационного

моделирования

сложных систем 6

Оценивание

качества

моделей

сложных систем 7

Планирование эксперимента Итого

14

3. Учебно-методическое обеспечение дисциплины Библиографический список Основной 1. Надежность и эффективность в технике: Справочник в 10 томах. /Ред. совет: В.С. Авдуевский (пред.) и др. Т. 3. Эффективность технических систем. /Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова. – М.: Машиностроение, 1988. 2. Ильичев А.В. Эффективность проектируемой техники: Основы анализа. – М.: Машиностроение, 1991. 3. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II: Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. 4. Таха Х. Введение в исследование операций: В 2-х книгах, Кн. 2. Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. 5. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем. – М.: ДМК Пресс, 2004. 6. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы планирования эксперимента. Пер. с англ. – М.: Мир, 1981. Дополнительный 7. Дж. Клейнен. Статистические методы в имитационном моделировании. – М.: Статистика, 1978. 8. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационноимитационный подход). – М.: Наука, 1985. 9. Ивченко Б.П., Мартыщенко Л.А., Монастырский М.Л. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем. – СПб.: Лань, 1997.

15

10. Панов. В.В. Испытания ракетно-артиллерийского вооружения и радиоэлектронных средств. Часть I. – Л.: ВАА, 1981. Средства обеспечения освоения дисциплины Компьютерные программы по разделам дисциплины.

Содержание Предисловие………………………………………………………………………..03 Цели и задачи дисциплины………………………………………………………..03 Требования к уровню освоения содержания дисциплины………………………04 1. Объем дисциплины и виды учебной работы…………………………………..06 1.1. Объем дисциплины и виды учебной работы для студентов очной формы обучения…………………………………………………………………………….06 1.2. Объем дисциплины и виды учебной работы для студентов заочной формы обучения…………………………………………………………………………….06 2. Содержание дисциплины………………………………………………………..07 2.1. Рабочая программа…………………………………………………………….07 2.2. Тематический план лекций и практических занятий………………………..12 2.2.1. Тематический план лекций и практических занятий для студентов очной формы обучения……………………………………………………………………12 2.2.2. Тематический план лекций и практических занятий для студентов очной формы обучения……………………………………………………………………13 3. Учебно-методическое обеспечение дисциплины……………………………..14

16

Дмитрий Анатольевич Первухин

Теория и методы вычислительного эксперимента Рабочая программа Редактор И.Н. Садчикова Сводный темплан 2005 г. Лицензия ЛР №020308 от 14.02.97 Санитарно-эпидемиологическое заключение № 78.01.07.953.П.005641.11.03. от 24.11.2003 г.

Подписано в печать Б.кн.-журн. П.л.

Формат 60×84 1/16 Б.л. Тираж 100

РТП РИО СЗТУ Заказ

Северо-Западный государственный заочный технический университет РИО СЗТУ, член Издательско-полиграфической ассоциации вузов Санкт-Петербурга 191186, Санкт-Петербург, ул. Миллионная, 5