Перечень вопросов к экзамену. 1. Понятие моделирования и модели

1. Понятие моделирования и модели. Виды и цели моделирования.

2. Классификация и формы представления моделей.

3. Понятие и основные этапы компьютерного моделирования.

4. Информационные модели и их виды.

5. Базы данных. Модели данных.

6. Моделирование и искусственный интеллект.

7. Моделирование и роль менеджера при принятии управленческих решений.

8. Этапы моделирования при принятии управленческих решений. Модель в виде «чёрного ящика».

9. Средства анализа «что если» в электронных таблицах.

10.

11. Функции компьютера при моделировании.

12. Принципы моделирования.

13. Моделирование как метод познания

14.

15. Методы и технологии моделирования

16. Информационная модель объекта

17. Требования к модели.

18. Виды математических моделей.

19. Жизненный цикл моделируемой системы.

20. Операции над моделями.

21. Вычислительный эксперимент.

22. Этапы вычислительного эксперимента.

23. Математическое и программное обеспечение эксперимента.

24. Цикличность эксперимента.

25. Линейность и нелинейность решаемых задач.

26. Области применения вычислительного эксперимента.

27. Понятие искусственный интеллект.

28. Экспертные системы.

29. Программное обеспечение используемое в моделировании.

30. Математические пакеты.

31. Виды операции, типы переменных и констант.

32. Этапы создания экономической имитационной модели.

33. Представление модели в виде «черного ящика». Причинно – следственные диаграммы (диаграммы влияния).

34. Детерминированные и вероятностные, дискретные и непрерывные модели.

35. Имитационные и оптимизационные модели экономических систем.

36. Проверка адекватности (достоверности) модели.

37. Метод Монте-Карло. Бросание жребия. Реализация случайного опыта.

38. Моделирование случайных событий. Датчики случайных чисел.

39. Процессы массового обслуживания в экономических системах.

40. Прогнозы. Методы прогнозирования. Прогнозирование с помощью временных рядов и тренда.

41. Технология разработки имитационных моделей в среде MS Excel.

42. Имитация работы малого предприятия.

1.1. КРАТКИЙ ЭКСКУРС В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ. ПОНЯТИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. Свойства сложных систем. Сложная система, как объект моделирования. Прикладной системный анализ - методология исследования сложных систем. Определение модели. Общая классификация основных видов моделирования. Компьютерное моделирование. Метод имитационного моделирования. Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем. Основные понятия моделирования. Метод статистического моделирования на ЭВМ (метод Монте-Карло). Отличительные особенности моделей различных классов.

1.2. СУЩНОСТЬ МЕТОДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. Основные этапы имитационного моделирования. Метод имитационного моделирования и его особенности. Статическое и динамическое представление моделируемой системы. Разработка концептуальной модели объекта моделирования. Дискретные и непрерывные имитационные модели. Моделирующий алгоритм. Имитационная модель. Проблемы стратегического и тактического планирования имитационного эксперимента. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Общая технологическая схема имитационного моделирования. Возможности, область применения имитационного моделирования.

1.3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЭТАПЫ О СОЗДАНИЯ И О ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ. Основные этапы имитационного моделирования. Общая технологическая схема. Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. Разработка концептуальной модели объекта моделирования. Формализация имитационной модели. Программирование имитационной модели. Сбор и анализ исходных данных. Испытание и исследование свойств имитационной модели. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений.

1.4. БАЗОВЫЕ КОНЦЕПЦИИ СТРУКТУРИЗАЦИИ И ФОРМАЛИЗАЦИИ ИМИТАЦИОННЫХ СИСТЕМ. Методологические подходы к построению дискретных имитационных моделей. Язык моделирования GPSS. Агрегативные модели. Сети Петри и их расширения. Модели системной динамики.

1.5. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ. Назначение языков и систем моделирования. Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики. Технологические возможности систем моделирования. Развитие технологии системного моделирования. Выбор системы моделирования.

1.6. ИСПЫТАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ. Комплексный подход к тестированию имитационной модели. Проверка адекватности модели. Верификация имитационной модели. Валидация данных имитационной модели. Оценка точности результатов моделирования. Оценка устойчивости результатов моделирования. Анализ чувствительности имитационной модели. Тактическое планирование имитационного эксперимента.

1.7. ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТАНОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ НАПРАВЛЕННОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА НА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели и его содержание. Основные цели и типы вычислительных экспериментов в имитационном моделировании. Основы теории планирования экспериментов. Основные понятия: структурная, функциональная и экспериментальная модели. План однофакторного эксперимента и процедуры обработки результатов эксперимента. Факторный анализ, полный и дробный факторный эксперимент и математическая модель. Основные классы планов, применяемые в вычислительном эксперименте. Методология анализа поверхности отклика. Техника расчета крутого восхождения.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: