Рабочая программа учебной дисциплины «Языки моделирования» (стр. 3 )

3.  Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. – СПб.: Питер; Киев: 2004. – 847 с.

4.  Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. – СПб.: БХВ-Петрбург, 2005. – 400 с.

5.  Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов/, . – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 2003. – 295 с.

6.  Рыжиков моделирование. Теория и технологии. – СПб.: КОРОНА принт; М.: Альтекс-А, 2004. – 384 с.

7.  Имитационное моделирование в среде GPSS. – М.: Бестселлер, 2003. – 416 с.

Дополнительная литература:

8.  Альсова систем (часть 1): Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Моделирование» для студентов III-IV курсов АВТФ. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006. – 68 с.

9.  Альсова систем (часть 2): Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Моделирование» для студентов III-IV курсов АВТФ. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2007. – 34 с.

10.  , Яковлев распределенных баз данных. – Спб.: Лань, 2001. - 420 с.

11.  Бусленко сложных систем. – М.: Наука, 1978. – 399 с.

12.  Губарев анализ в экспериментальных исследованиях. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 99 с.

13.  , Колесников больших систем управления: Учеб. пособие для вузов. – Л. Энергоиздат, 1982. – 288 с.

14.  Система программного обеспечения для имитационного моделирования на GPSS/PC. Версия 2. – Калинин: Центрпрограммсистем, 1989. – 200 с.

15.  Хачатурова методы системного анализа: Учеб. пособие.–Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. – 124 с.

16.  Имитационное моделирование систем – наука и искусство. – М.: Мир, 1978. – 418 с.

17.  Дж. Моделирование на GPSS. – М.: Машиностроение, 1980. – 593 с.

8.  Контролирующие материалы для аттестации студентов по дисциплине

Вопросы к зачету.

1.  Основные определения и понятия теории моделирования.

2.  Основные методы моделирования. Математическая модель системы. Классификация видов моделирования.

3.  Основные программные средства моделирования систем, языки моделирования. Классификация программных средств моделирования, языков моделирования.

4.  Имитационное моделирование (ИМ). Области использования и достоинства ИМ. Проблемы ИМ, основные принципы имитационного моделирования: принцип и особых состояний .

5.  Математические основы имитационного моделирования. Методы генерации случайных чисел: аппаратный, табличный, программный.

6.  Алгоритмы генерации СЧ: метод серединных квадратов, мультипликативный метод, смешанный метод.

7.  Моделирование значений СВ с заданным законом распределения: метод обратной функции, метод Неймана, метод кусочной аппроксимации функции плотности распределения, универсальный метод генерации последовательности значений нормально-распределенной СВ.

8.  Имитационное моделирование событий: имитация простого события; имитация сложного события, состоящего из независимых событий; имитация сложного события, состоящего из зависимых событий; имитация полной группы событий.

9.  Метод статистических испытаний.

10.  Планирование машинных экспериментов с имитационными моделями СМО. Основные понятия теории планирования экспериментов. Этапы планирования и проведения эксперимента.

11.  Технология разработки имитационной модели системы, основные этапы, особенности.

12.  Основные концепции, применяемые при разработке имитационных моделей систем (динамические системы, системная динамика, дискретно-событийное моделирование, многоагентные системы).

13.  Языки моделирования. Основные понятия, функциональные возможности, архитектура. Достоинства и недостатки использования разных программных средств моделирования. Выбор языка моделирования системы.

14.  Основные объекты языка моделирования GPSS, принципы организации системы моделирования GPSS World.

15.  Технология разработки программы имитационного моделирования системы в среде GPSS World.

16.  Функциональные возможности пакета Extend. технология разработки модели системы в пакете Extend.

17.  Функциональные возможности пакета Arena, основные модули, технология разработки модели системы в пакете Arena.

18.  Основные концепции имитационного моделирования в среде AnyLogic, функциональные возможности AnyLogic, технология разработки модели системы в среде AnyLogic.

19.  Основные направления развития и совершенствования методов и инструментальных средств моделирования систем.

Приложение 1. Содержание дисциплины по модулям

Введение. Предмет курса, его цели и задачи. Содержание курса и его связь с другими дисциплинами. Моделирование как метод научного познания. Место математического моделирования в современной науке и практике. Задачи разработки вычислительных, информационных систем на базе современных математических методов. Программные средства моделирования систем, языки моделирования.

Модуль 1. Теория моделирования систем. Инструментальные средства моделирования систем.

Основные определения и понятия: моделирование, математическое моделирование, вариативное моделирование, модель, математическая модель, система, язык моделирования. Классификация видов моделирования: детерминированное и стохастическое; статическое и динамическое; дискретное, непрерывное и гибридное. Примеры. Постановка задачи математического моделирования динамической системы. Основные виды и методы математического моделирования: аналитическое (аналитические и численные методы); имитационное (метод статистического моделирования); комбинированное; области их использования; достоинства и недостатки; примеры задач.

Методы машинной реализации моделей, языки моделирования. Классификация языков для программирования моделей систем. Программные средства, обеспечивающие разные виды математического моделирования систем, их классификация: алгоритмические языки программирования общего назначения (С, С++, Pascal, …); пакеты прикладных программ (Maple, Matlab, Mathcard, Mathematica, Statistica); языки имитационного моделирования и универсальные среды моделирования (GPSS, SimScript, Arena, Extend, AnyLogic); программные комплексы, специализирующиеся на моделировании узкого круга систем одной конкретной предметной области (AutoMod, Comnet III, MedModel, …).

Модуль 2.[1] Имитационное моделирование. Технология разработки имитационной модели системы.

Основные понятия имитационного моделирования систем, метод статистических испытаний, условия и проблемы применения; основные принципы имитационного моделирования: принцип и особых состояний

Математические основы имитационного моделирования:

- методы генерации случайных чисел (СЧ) (аппаратный, табличный, программный); требования к генератору СЧ;

- имитационные методы моделирования случайных величин (СВ) (метод Неймана; метод обратной функции; приближенный универсальный метод, основанный на кусочной аппроксимации функции плотности распределения вероятностей; приближенный метод генерации нормально распределенной СВ);

- имитационное моделирование случайных событий (СС) (имитация простого события; имитация сложного события, состоящего из независимых элементарных событий; имитация сложного события, состоящего из зависимых элементарных событий; имитация полной группы событий).

Возможности моделирования случайных чисел, случайных величин, случайных событий средствами Mathcard, Statistica, GPSS, Arena, Extend, AnyLogic.

Основные этапы (технология) имитационного моделирования системы: построение концептуальной модели системы и ее формализация; алгоритмизация процесса функционирования системы (построение моделирующего алгоритма, построение логической модели системы); разработка программы имитации; получение и интерпретация результатов моделирования системы; анализ точности и адекватности модели системы; поиск наилучших решений, планирование экспериментов с моделью системы; анализ и статистическая оценка результатов экспериментов, подведение итогов моделирования; рекомендации по использованию модели. Примеры задач.

Модуль 3. Современные парадигмы в имитационном моделировании.

Динамические системы. Построение блок-диаграмм. Блочный метод реализации моделей динамических систем. Примеры (модели систем управления, модель выравнивания цен).

Системная динамика. Основные идеи, концепции и понятия системной динамики. Примеры моделей (модель развития эпидемии, модель распространения инноваций, модель развития популяции).

Дискретно-событийное моделирование (моделирование систем массового обслуживания). Концепция блочного моделирования. Примеры моделей систем массового обслуживания.

Многоагентные системы. Основные идеи и понятия. Архитектура агентных моделей. Пример агентной модели (модель искусственной жизни – инфицированные муравьи).

Модуль 4. Программные средства имитационного моделирования систем.

Основные понятия языков и систем (пакетов, сред) моделирования. Архитектура языков имитационного моделирования систем. Функциональные возможности языков и универсальных сред моделирования: генерация случайных чисел и случайных величин; средства обработки и получения статистических данных; проведение экспериментов с моделью системы; отчеты с результатами моделирования и графиками; анимация процесса функционирования системы; использование графического (визуального подхода) к построению модели. Примеры пакетов имитационного моделирования систем (GPSS, Arena, Extend, AnyLogic). Сравнение языков имитационного моделирования и алгоритмических языков программирования. Достоинства и недостатки использования разных программных средств моделирования. Выбор языка моделирования системы.