- •1. Загальні принципи побудови систем
- •1.1 Поняття системи, її властивості та їх співвідношення. Прості та ієрархічні системи
- •1.3. Класифікації систем
- •Відкриті і закриті системи.
- •Цілеспрямовані системи.
- •Класифікації систем по складності.
- •1.4 Визначення й основні принципи системного підходу
- •1. Принцип пріоритету глобальної мети і послідовного просування
- •2. Принцип модульності систем
- •3. Принцип узгодження зв'язків
- •4. Усталеність систем
- •5. Принцип відсутності конфліктів між цілями окремих елементів чи підсистем і цілями всієї системи
- •1.5 Порівняльна характеристика класичного та системного підходів до формування системи
- •1.6 Основні задачі створення і дослідження систем
- •1.7. Основні етапи розробки систем
- •2. Термінологія і класифікація моделей об'єктів та систем
- •2.1 Закон і модель, їх співвідношення. Види моделей.
- •2.2 Побудова і аналіз статистичних моделей
- •2.2.1. Проведення експерименту відсіювання (вибір значущих факторів)
- •2.2.2. Вибір форми функціональної залежності
- •2.2.3. Визначення коефіцієнтів (параметрів) моделі
- •2.2.3.1 Метод найменших квадратів (мнк)
- •3. Регресійні моделі з однією змінною
- •3.1. Оцінка надійності коефіцієнтів моделі лінійної регресії
- •3.2 Приклад побудови моделі лінійної регресії
- •4. Моделі множинної лінійної регресії
- •4.1 Матрична форма моделі множинної регресії
- •4.2 Приклад побудови рівняння множинної регресії
- •4.3 Аналіз моделі множинної регресії
- •4.4 Визначення довірчих інтервалів коефіцієнтів множинної регресії
- •5. Композиція і декомпозиція складних об'єктів і систем
- •5.1 Еквівалентні перетворення моделей систем
- •1.Модель без додаткових зв’язків
- •2. Послідовне підключення моделей підсистем
- •7. Синтез оптимальних систем на основі динамічного
- •7.1 Визначення методу дп
- •7.2 Знаходження най коротшої відстані між двома вузлами на мережі доріг
- •7.3 Задачі розподілу ресурсів
- •Рішення
- •Рішення
- •9. Аналіз і синтез систем на основі імітаційного моделювання
- •9.1 Загальні питання імітаційного моделювання
- •9.2. Метод Монте-Карло
- •9.3 Види випадкових потоків
- •9.5 Імітаційне моделювання транспортних систем масового обслуговування
- •9.6 Алгоритм імітаційного моделювання смо
- •Підпрограма "Моделювання вхідного потоку"
- •Підпрограма "Моделювання вихідного потоку"
- •Підпрограма "Сортування каналів"
- •Підпрограма " Побудова діаграми №2 розподілу часових інтервалів вихідного потоку"
- •9.7. Приклад застосування програми імітаційного моделювання
- •10. Управління в організаційних системах. Принцип зворотного зв'язку
- •10.1 Основні принципи управління
- •10.1.1. Принцип управління по збуренню
- •10.1.2. Принцип управління по відхиленню (принцип зворотного зв'язку)
- •10.1.3. Принцип комбінованого управління
- •10.2 Приклад аналізу систем управління об'єктами економічного характеру
Підпрограма "Моделювання вхідного потоку"
Початок
Вибір типу вхідного потоку:
Гаус
Експоненціальний (Пуассон)
Ерланг
Рівномірний
3. Якщо(1), то формуємо вхідний потік:
3.1 формуємо оператором RND 2 випадкові величини (ksil, ksi2).
3.2 отримуємо 2 випадкові величини(Vgaussin1, Vgaussin2) за формулою
3.3 Перевірка: яке звернення до функції (п.3.2). Якщо непарне, то йде запит двох випадкових величин п.3.2 - Vgaussinl, Vgaussin2 і видати на виході 1-е (Vgaussinl). Якщо парне, то видати 2-ге - Vgaussin2 і встановити ознаку, що наступне значення буде непарне.
4. Якщо (2), то формуємо вхідний потік випадкових чисел за розподілом Пуассона за формулою:
Vexp=-(1/lambda)*Log(l- RND())
5. Якщо (3), то формуємо вхідний потік випадкових чисел за розподілом Ерланга :
(Програма дозволяє обирати варіант формули - за проф. Соболем А. М. або за проф. Четверухіним Б.М.)
Формування потоку за методикою проф. Соболя A.M.:
5.1 Цикл від 1 до nsito (nsito- параметр Ерланга). Якщо кінець циклу, то п.5.5
5.2 Формування випадкових величин (vrand) за допомогою оператора RND
Розрахунок добутку випадкових величин, які були сформовані в п.5.2
Повернення до п.5.1
Формування інтервалів випадкових подій за формулою:
vErlang=-( 1 /(Lambda*nsito))*Log(vrand)
Формування потоку за методикою проф. Четверухіна Б.М.:
5.6 Цикл від 1 до nsito (nsito- параметр Ерланга). Якщо кінець циклу, то п.5.9
5.7 Формування випадкових величин (vrand) за допомогою оператора RND за формулою:
vrand=Log(l-RND())
Повернення до п.5.6
Формування інтервалів випадкових подій за формулою:
vv=-((l/(Lambda*nsito)))*vrand)/SQR(nsito) vErlang=(vv+l/(2*Lambda*nsito))*nsito)
Якщо (4), то формуємо вхідний потік випадкових чисел за рівномірним розподілом за формулою:
uniform=RND()*(B-A)+A
7. Кінець
Підпрограма "Моделювання вихідного потоку"
Початок
Вибір типу вихідного потоку:
(1)Гаус
(2) Експоненціальний (Пуассон)
(3)Ерланг
(4) Рівномірний
3. Якщо (1), то формуємо вихідний потік:
3.1 формуємо оператором RND 2 випадкові величини (ksi1, ksi2).
3.2 отримуємо 2 випадкові величини(Vgaussin1, Vgaussin2) за формулою
3.3 Перевірка: яке звернення до функції (п.3.2). Якщо непарне, то йде запит двох випадкових величин п.3.2 - Vgaussinl, Vgaussin2 і видати на виході 1-е (Vgaussinl). Якщо парне, то видати 2-ге - Vgaussin2 і встановити ознаку, що наступне значення буде непарне.
4. Якщо (2), то формуємо вихідний потік випадкових чисел за розподілом Пуассона за формулою:
Vexp=-(1/lambda)*Log(l- RND())
5. Якщо (3), то формуємо вихідний потік випадкових чисел за розподілом Ерланга за формулою:
(Програма дозволяє обирати варіант формули - за проф. Соболем А. М. та за проф. Четверухіним Б.М.)
за проф. Соболем A.M.:
5.1 Цикл від 1 до nsito (nsito- параметр Ерланга). Якщо кінець циклу, то п.5.5
5.2 Формування випадкових величин (vrand) за допомогою оператора RND
5.3 Розрахунок добутку випадкових величин які були сформовані в п.5.2
Повернення до п.5.1
Формування інтервалів випадкових подій за формулою:
vErlang=-(l/(Lambda*nsito))*Log(vrand)
за проф. Четверухіним Б.М.
5.6 Цикл від 1 до nsito (nsito- параметр Ерланга). Якщо кінець циклу, то п.5.9
5.7 Формування випадкових величин (vrand) за допомогою оператора RND за формулою:
vrand=Log(l-RND())
Повернення до п.5.6
Формування інтервалів випадкових подій за формулою:
vv=-((l/(Lambda*nsito)))*vrand)/SQR(nsito) vErlang=(vv+l/(2*Lambda*nsito))*nsito)
6. Якщо (4), то формуємо вихідний потік випадкових чисел за рівномірним розподілом за формулою:
uniform=RND()*(B-A)+A
7. Кінець