Экзаменационные билеты по дисциплине «Компьютерное моделирование»

1. Основные определения и типы моделей

2. Понятие компьютерного моделирования. Основные функции.

3. Типовые задачи, решаемые средствами компьютерного моделирования

4. Системы имитационного моделирования. Исторический путь развития инструментальных средств моделирования

5. Структурный анализ процесса моделирования (определение структуры). Формализованное описание модели. Процесс построения модели. Проведение эксперимента

6. Понятие и сущность корреляционного анализа

7. Понятие и сущность регрессионного анализа

8. Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии.

9. Оценка величины погрешности линейного однофакторного уравнения

10. Проблема автокорреляции остатков. Критерий Дарбина-Уотсона

11. Построение уравнения степенной регрессии

12. Двухфакторные и многофакторные уравнения регрессии

13. Оптимизация. Основные понятия.

14. Одномерный поиск оптимума.

15. Понятие оптимизационных задач и оптимизационных моделей.

16. Оптимизационные задачи с линейной зависимостью между переменными.

17. Геометрическая интерпретация оптимизационной задачи линейного программирования.

18. Симплексный метод решения оптимизационной задачи линейного программирования.

19. Пример решения оптимизационной задачи линейного программирования симплексным методом.

20. Двойственная задача линейного программирования.

21. Решение двойственной задачи линейного программирования.

22. Свойства объективно обусловленных оценок и их анализ.

23. Понятие систем массового обслуживания.

24. Одноканальная модель системы массового обслуживания с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с отказами

25. Одноканальная модель системы массового обслуживания с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди.

26. Одноканальная модель системы массового обслуживания с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с ожиданием без ограничения длины очереди.

27. Многоканальная модель системы массового обслуживания с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с отказами.

28. Многоканальная модель системы массового обслуживания с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания с ожиданием.

29. Вероятностные характеристики функционирования в стационар­ном режиме системы массового обслуживания.

30. Параллельное и распределенное моделирование

31. Этапы в исследовании системы посредством моделирования

32. Непрерывное моделирование

33. Комбинированное непрерывно-дискретное моделирование

34. Моделирование по методу Монте-Карло.

35. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло.

36. Моделирование системы управления запасами. Постановка задачи.

37. Моделирование системы управления запасами. Разновидности событий в модели и их обработка.

38. Транспортные задачи линейного программирования. Постановка задачи.

39. Алгоритм метода потенциалов решения транспортных задач.

40. Теория принятия решений. Основные понятия.

41. Принятие решений в условиях полной определенности. Метод аддитивной оптимизации.

42. Принятие решений в условиях риска

1.Основные определения и типы моделей

Модель - материально или теоретически сконструированный объект, который заменяет объект исследования в процессе познания, находится в отношении сходства с последним и более удобен для исследования. Метод исследования, базирующийся на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Необходимость моделирования обусловлена сложностью, а порой и невозможностью прямого изучения реального объекта. Подобие между моделируемым объектом и моделью может быть физическое, структурное, функциональное, динамическое, вероятностное и геометрическое. При физическом подобии объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу. Структурное подобие предполагает наличие сходства между структурой объекта и модели. При выполнении объектом и моделью под определенным воздействием сходных функций наблюдается функциональное подобие. При наблюдении за последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели отмечается динамическое подобие, вероятностное подобие  при наличии сходства между процессами вероятностного характера в объекте и модели, а геометрическое подобие  при сходстве пространственных характеристик. Адекватность модели объекту исследований всегда ограничена и зависит от цели моделирования. Всякая модель не учитывает некоторые свойства оригинала и поэтому является его абстракцией. Из множества моделей можно выделить словесные, графические, физические, экономико-математические и некоторые другие типы. классификация экономико-математических моделей

По степени агрегирования объектов моделирования:

микроэкономические; одно-, двухсекторные (одно-, двухпродуктовые); многосекторные (многопродуктовые); макроэкономические; глобальные. По учету фактора времени: статические; динамические. По цели создания и применения: балансовые; эконометрические; оптимизационные; сетевые; систем массового обслуживания; имитационные (экспертные). По учету фактора неопределенности: детерминированные (с однозначно определенными результатами); стохастические (с различными вероятностными результатами). По типу математического аппарата: линейного и нелинейного программирования; корреляционно-регрессионные; матричные; сетевые; теории игр; теории массового обслуживания и т.д.

2. Понятие комп. Мод. Основные функции.

Имитационное моделирование – распространённая разновидность аналогов моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих программных средств и технологий программирования, позволяющих посредствам процессов аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров. Для создания ИМ необходима специальная система моделирования, имеющая набор языковых средств, сервисные подпрограммы, приёмы и технологии программирования. Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он выполняет на компьютере параллельно взаимодействующие процессы, которые являются по своим временным параметрам аналогами исследуемых процессов.

ИМ удобно для исследования практических задач. ИМ должна отражать большое число параметров, логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени