Рабочая программа по дисциплине “Моделирование” (стр. 1 )

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

“УТВЕРЖДАЮ”

Декан АВТФ

__________

“___ ”__________2006 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

По дисциплине “Моделирование”

для студентов, обучающихся по специальности 230105

“ Программное обеспечение вычислительной техники

и автоматизированных систем ”

Направление 230100 "Информатика и вычислительная техника" (бакалавр)

Факультет автоматики и вычислительной техники

Кафедра вычислительной техники

Курс 3,4 Семестр 6,7

Форма обучения: очная

В 6 семестре:

Лекции: 34 час.

Лабораторные работы: 34 час.

Расчетно-графическая работа

Экзамен

В 7 семестре:

Курсовая работа

Всего с преподавателем: 68 час.

Самостоятельная работа: 72 час.

Всего: 140 час.

2006 г.

Рабочая программа по дисциплине "Моделирование" включена в учебный план для специальности 230105 в цикл "Специальные дисциплины", устанавливаемые вузом.

Рабочая программа составлена на основе ГОС ВПО по направлению 230100 (специальность 230104)

Моделирование

Основные понятия теории моделирования; классификация видов моделирования. Средства моделирования и модели, применяемые в процессе проектирования вычислительных систем на разных стадиях детализации проекта. Имитационные модели; математические методы моделирования; планирование имитационных экспериментов с моделями; формализация и алгоритмизация процессов обработки информации; концептуальные модели; логическая структура моделей; построение моделирующих алгоритмов; статистическое моделирование на ЭВМ; оценка точности и достоверности результатов моделирования; инструментальные средства; языки моделирования; анализ и интерпретация результатов моделирования на ЭВМ; моделирование систем информатики, вычислительных систем и сетей.

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры вычислительной техники

30 января 2006 г., протокол №1

Программу составил:

к. т.н., доцент каф. ВТ

Заведующий кафедрой ВТ,

ответственный за основную

образовательную программу

по направлению

230100, д. т.н., профессор

Содержание

1. Требования Государственного образовательного стандарта (ГОС) по направлению «Информатика и вычислительная техника» (для бакалавра техники и технологии) 4

2. Особенности дисциплины.. 4

3. Цели дисциплины.. 6

4. Структура дисциплины.. 9

5. Содержание дисциплины и деятельность обучающегося. 12

6. Темы лабораторных работ. 17

7. Содержание лабораторных работ. 17

8. Расчетно-графическая работа. 21

9. Курсовая работа. 23

10. Вопросы к экзамену. 24

11. Примеры экзаменационных билетов. 25

12. Список литературы.. 27

1.  Требования Государственного образовательного стандарта (ГОС) по направлению «Информатика и вычислительная техника» (для бакалавра техники и технологии)

Требования к профессиональной подготовленности бакалавра

Бакалавр по информатике и вычислительной технике

должен знать:

методы анализа, исследования и моделирования вычислительных и информационных процессов, связанных с функционированием объектов профессиональной деятельности и их компонентов;

должен уметь применять:

методы и средства анализа и моделирования объектов профессиональной деятельности и их компонентов;

2.  Особенности дисциплины

-  Дисциплина относится к дисциплинам специализации, установленным вузом по специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».

-  Дисциплина читается после курсов «Высшая математика», «Информатика», «Программирование», «Методы оптимизации», «Теория вероятностей и математическая статистика» и рассчитана на студентов, владеющих:

- основными приемами дифференцирования и интегрирования функций, методами решения систем линейных и дифференциальных уравнений;

- основами алгоритмизации, приемами программирования на языке высокого уровня;

- методами решения задач линейного программирования;

- основными понятиями и методами теории вероятностей;

- следующими разделами математической статистики: оценка основных выборочных характеристик; статистическая проверка гипотез; корреляционно-регрессионный анализ данных.

-  В рамках дисциплины изучаются методы имитационного моделирования, основные методы моделирования систем массового обслуживания, метод статистических испытаний, основы планирования и проведения машинных экспериментов с моделями систем.

-  Лабораторные работы выполняются по индивидуальному заданию. Лабораторные работы посвящены изучению основных принципов имитационного моделирования; методов имитационного моделирования случайных событий и случайных величин; методов аналитического и имитационного моделирования разных типов систем массового обслуживания; методов статистической обработки результатов моделирования; изучению основ планирования и проведения машинных экспериментов с имитационными моделями систем.

-  В рамках дисциплины на лабораторных работах изучается система моделирования GPSS, ориентированная на построение имитационных моделей сложных систем, в частности систем массового обслуживания. Статистическая обработка результатов моделирования реализуется средствами интегрированной статистической системы Statistica. Таким образом студенты изучают возможности и получают практические навыки работы с системой GPSS, пакетом Statistica в приложении к решению задач моделирования.

-  Расчетно-графическая работа выполняется по индивидуальному заданию и заключается в моделировании системы массового обслуживания (СМО), которая математически описывается Марковским случайным процессом «гибели и размножения».

В РГР реализуется моделирование реальной СМО, конечная цель моделирования – оценить эффективность СМО, сформулировать предложения по улучшению работы СМО.

Предлагается оценить вероятности состояний системы и рассчитать основные показатели эффективности СМО с использованием аналитических методов и с помощью имитационного моделирования СМО в среде GPSS, статистическая обработка реализуется в пакете Statistica. Решение задачи двумя методами позволяет сопоставить эффективность использования имитационного моделирования по сравнению с аналитическим; выявить достоинства и недостатки имитационных и аналитических методов моделирования; определить область и ограничения применения этих методов.

-  Курсовая работа выполняется по индивидуальному заданию. Тематика курсовых работ соответствует специальности «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». В рамках курсовой работы предлагается реализовать имитационное моделирование вычислительной системы, системы обработки информации, системы управления в зависимости от варианта.

Цель курсовой работы:

- обобщить и структурировать знания, полученные в рамках курса «Моделирование»;

- научить студентов разрабатывать и оформлять имитационный проект от «начала до конца» в соответствии с технологией разработки имитационного проекта системы (модуль 8.).

В ходе выполнения курсовой работы студенты осваивают весь процесс разработки имитационного проекта: постановка задачи; выбор и обоснование методов и средств решения; разработка концептуальной модели системы; построение моделирующего алгоритма; разработка логической модели системы; программная реализация имитационной модели; анализ точности и адекватности модели системы; поиск наилучших решений, организация экспериментов с моделью системы; анализ и оценка результатов моделирования, подведение итогов моделирования; рекомендации по использованию модели.

3.  Цели дисциплины

Номер цели	Содержание цели
1. Обучающийся будет иметь представление:
1.1.	О видах моделирования систем, типовых задачах моделирования систем. О средствах моделирования и моделях, применяемые в процессе проектирования вычислительных систем на разных стадиях детализации проекта.
1.2.	О системном и классическом подходах к созданию модели системы
1.3.	Об особенностях, областях и ограничениях использования методов аналитического моделирования
1.4.	Об особенностях, областях и ограничениях использования методов имитационного моделирования
1.5.	Об основах теории Марковских случайных процессов, применяемых при моделировании систем
1.6.	Об основах теории систем массового обслуживания
1.7.	Об основах планирования и проведения машинных экспериментов с имитационными моделями систем
1.8.	Об основных инструментальных средствах моделирования систем и направлениях их развития
1.9.	О возможностях среды моделирования GPSS как средства разработки имитационных моделей систем
1.10.	О возможностях интегрированной статистической системы Statistica, как средства статистической обработки результатов моделирования и результатов машинных экспериментов с имитационными моделями систем
1.11.	Об основах разработки имитационного проекта
2. Обучающийся будет знать:
2.1.	Основные определения и понятия теории моделирования, классификацию видов моделирования, основные подходы к созданию математических моделей системы
2.2.	Основные определения и понятия имитационного моделирования, основные принципы построения моделирующих алгоритмов
2.3.	Методы генерации случайных чисел
2.4.	Методы имитационного моделирования случайных величин с заданным законом распределения
2.5.	Методы имитационного моделирования событий
2.6.	Методы статистической оценки точности и достоверности результатов моделирования, теоретические основы метода статистического моделирования
2.7.	Основные определения и понятия теории Марковских случайных процессов
2.8.	Математическую модель простейшего пуассоновского потока, потока Пальма, потока Эрланга К-го порядка; свойства потоков, их применение при моделировании систем
2.9.	Основы расчета дискретной и непрерывной цепей Маркова
2.10.	Математическую модель процесса «гибели и размножения»
2.11.	Основные определения и понятия теории систем массового обслуживания, основные задачи анализа СМО, классификацию СМО
2.12.	Основы расчета многоканальных и одноканальных СМО разных типов
2.13.	Основные определения и понятия теории планирования машинных экспериментов с имитационными моделями систем
2.14.	Основные этапы планирования, проведения и обработки результатов машинных экспериментов
2.15.	Принципы организации среды моделирования GPSS, основные объекты, блоки языка моделирования GPSS
2.16.	Модули интегрированной статистической системы Statistica, используемые при статистической обработке результатов моделирования и результатов машинных экспериментов с имитационными моделями систем
2.17.	Технологию разработки имитационного проекта

3. Обучающийся будет уметь:
3.1.	Применять принципы построения моделирующих алгоритмов и при разработке имитационных моделей систем
3.2.	Имитировать значения случайной величины в соответствии с заданным законном распределения средствами пакета Statistica и среды моделирования GPSS
3.3.	Имитировать случайные события средствами пакета Statistica и среды моделирования GPSS
3.4.	Статистически оценивать точность и достоверность результатов моделирования в пакете Statistica
3.5.	Моделировать разные типы потоков событий средствами GPSS.
3.6.	Рассчитывать вероятности состояний дискретной и непрерывной цепей Маркова аналитически и имитационно.
3.7.	Строить размеченный граф состояний для разных типов СМО. Находить предельные вероятности состояний СМО аналитически и имитационно средствами GPSS.
3.8.	Рассчитывать выходные характеристики функционирования СМО разных типов (аналитически и имитационно средствами GPSS) и анализировать их эффективность
3.9.	Планировать и проводить машинный эксперимент с имитационной моделью системы, анализировать полученные результаты
3.10.	Статистически обрабатывать результаты машинных экспериментов в пакете Statistica
3.11.	Разрабатывать имитационные модели простых систем средствами языка моделирования GPSS
3.12.	Разрабатывать имитационные проекты простых систем

4.  Структура дисциплины