Дидактические единицы (ДЕ)

Наименование разделов

Максимальная нагрузка студентов, час.

Количество аудиторных часов при заочной форме обучения

Самостоятельная работа студентов, час.

Лекции

Семинары

Лабораторные работы

1

2

3

4

5

6

7

ДЕ 1

1. Математические модели планирования в социально-экономических системах.

6

2

4

2. Имитационное моделирование и интерактивные проблемно-ориентированные системы.

6

6

Промежуточный контроль

Коллоквиум

ДЕ 2

3. Модели выпуклого программирования.

16

2

14

4. Модели динамического программирования.

16

2

14

Промежуточный контроль

Контрольная работа

ДЕ 3

5. Модели теории систем массового обслуживания.

16

2

14

6. Статистическое моделирование (метод Монте-Карло).

14

2

12

Промежуточный контроль

Контрольная работа. Тестирование

Семестровый контроль

ДЕ 4

7. Обработка результатов моделирования:

оценка вероятности;

гистограмма;

оценка мат. ожидания;

оценка дисперсии;

оценка корреляции;

оценка характеристик случайного процесса;

количество реализаций, обеспечивающих заданную точность.

16

2

14

Промежуточный контроль

Контрольная работа

Семестровый контроль

экзамен

Итоговый контроль

Курсовая работа, экзамен

Итого часов

90

8

4

78

3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

(дидактические единицы)

ДЕчасов)

Тема 1,2. Математические модели планирования в социально-экономических системах. Имитационное моделирование и интерактивные проблемно-ориентированные системы.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Аудиторное изучение: Предмет, цели, задачи и содержание учебной дисциплины. Ее место и роль в системе подготовки студентов. Основные термины и определения в области имитационного моделирования в экономике. Имитационные модели. Имитационные системы. Инструментальные системы имитационного моделирования. Понятие эффективности операции с экономической системой, факторы, влияющие на эффективность. Показатели И критерии эффективности операции с экономической системой. Основы механизма имитации функционирования сложной системы на ЭВМ. Использование имитационного моделирования на этапах проектирования сложных систем. Технологические этапы создания и использования имитационных моделей.

Самостоятельное изучение: Организация и проведение имитационных игр. Сценарии и сценарные методы. Проблема устойчивого развития мирового сообщества.

ДЕчаса)

Тема 3. Модели выпуклого программирования.

Аудиторное изучение: Производная по направлениюи градиент. Выпуклые функции. Задача выпуклого программирования. Метод спуска.

Самостоятельное изучение: Приближенное решение задач выпуклого программирования методом кусочно-линейной аппроксимации. Понятие о параметрическом и стохастическом программировании.

Тема 4. Модели динамического программирования.

Аудиторное изучение: Общая постановка задач динамического программирования. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана. Задача о распределении ресурсов.

Самостоятельное изучение: Общая схема применения метода ДП. Задача об оптимальном распределении ресурсов. Задача о замене оборудования.

ДЕчасов)

Тема 5. Модели теории систем массового обслуживания (СМО).

Аудиторное изучение: Основные понятия. Классификация СМО. Понятие марковского случайного процесса. Потоки событий. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний. Процесс гибели и размножения. СМО с отказами. СМО с ожиданием. Способы построения моделирующих алгоритмов, организация квазипараллелизма. Описание событиями имитационной модели. Описание процессами имитационной модели. Моделирование экономических процессов в виде СМО с однородными заявками. Моделирование экономическихпроцессов в виде СМО с неоднородными заявками и абсолютным приоритетом обслуживания. Моделирование экономических процессов в виде СМО с неоднородными заявками и относительным приоритетом обслуживания.

Самостоятельное изучение: Проверка гипотез о параметрах вероятностных моделей. Компактная запись математических моделей СМО в форме Кендалла-Башарина. СМО M/M/1, расчетные формулы. СМО M/M/n, расчетные формулы. СМО M/D/1, расчетные формулы. СМО M/G/1, формула Полячека-Хинчина. Сравнение СМО M/M/n и M/D/n.

Тема 6. Статистическое моделирование (метод Монте-Карло).

Аудиторное изучение: Метод Монте-Карло.

Самостоятельное изучение: Применение методаМонте-Карло при формировании портфеля инвестиций. Оценка рисков.

ДЕчасов)

Тема 7. Обработка результатов моделирования:

Аудиторное изучение: Оценка характеристик случайного процесса; количество реализаций, обеспечивающих заданную точность. Метод обратной функции имитационного моделирования непрерывной случайной величины. Имитационное моделирование случайных величин с показательным распределением. Имитационное моделирование случайных величин с равномерным распределением. Имитационное моделирование случайных величин с нормальным распределением. Имитационное моделирование случайных величин с усеченным нормальным распределением. Имитационное моделирование случайных величин с произвольным распределением.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7