Основные признаки классификации моделей.

Как разложить все это многообразие «по полочкам», т.е. классифицировать? В различных областях науки вы уже сталкивались с классификацией. Например, в биологии и зоологии — это систематика растений и животных, в химии — Периодическая таблица Менделее­ва, в грамматике — классификация слов по частям речи.

С чего начинается классификация? Любая систематизация — это разделение объектов на «родственные» группы, имеющие один или несколько общих признаков. Здесь важно, прежде всего правильно выделить некий единый признак (параметр), а затем объединить те объекты, у которых он совпадает. Например, вы рассматриваете акварель — пейзаж возле реки. Чтобы сгруппировать изображенные на ней объекты, сначала следует определить основной, объединяющий их признак, предположим, желтый цвет. Затем надо выделить те объекты, которые соответствуют такому признаку. В группу войдут: солнце, одуванчик, песок.

То же самое можно сделать и с моделями. Рассмотрим наиболее распространенные признаки, по которым классифицируются модели:

• область использования;

• учет в модели временного фактора;

• отрасль знаний;

• способ представления моделей

1. Содержание

   • Тема 1. Классификация моделей.
   • Тема 1. Классификация моделей.
   • Основные признаки классификации моделей.
   • Область использования.
   • Учет в модели временного фактора.
   • Способ представления модели.
   • Тема 2. Классификация языков компьютерного моделирования.
   • Тема 3. Этапы и цели компьютерного математического моделирования.
   • Раздел 1. Задачи линейного программирования.
   • Тема 1. Математическое программирование. Общий вид задач линейного программирования.
   • Формулировка задачи.
   • Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
   • Найти минимальное значение линейной функции
   • Тема 2. Графический метод решения задач линейного программирования.
   • Примеры задач, решаемых графическим методом.
   • Обобщение графического метода решения задач линейного программирования.
   • Тема 3. Симплекс - метод.
   • Каноническая задача лп на максимум.
   • Вспомогательная задача лп.
   • Алгоритм метода искусственного базиса
   • Вспомогательная задача лп.
   • Алгоритм метода искусственного базиса.
   • Тема 4. Транспортная задача.
   • 4.2 Составление опорного плана.
   • 4.3 Метод потенциалов.
   • Раздел 2. Теория графов.
   • Тема 1. Основные понятия теории графов.
   • Элементы множества V называются вершинами графа g (или узлами), элементы множества u-его ребрами. Вершины и ребра графа называют также его элементами и вместо VV и u u пишут Vg и ug.
   • 1.2 Операции над графами.
   • 1.3.Связность графов.
   • 1.4 Эйлеровы графы.
   • 1.5 Гамильтоновы графы.
   • Тема 2. Поиск пути в графе.
   • 2.2 Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Дейкстры).
   • 2.3 .Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с произвольными весами для всех пар вершин (алгоритм Флойда).
   • 2.4 Путь с минимальным количеством промежуточных вершин (волновой алгоритм).
   • 2.5 Нахождение k путей минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Йена).
   • Тема 3. Задачи о минимальном остове.
   • 3.1 Деревья.
   • 3.1 Построение минимального остовного дерева (алгоритм Краскала).
   • 3.1 Деревья.
   • 3.1 .Построение минимального остовного дерева (алгоритм Краскала).
   • Раздел 3. Динамическое программирование.
   • Тема 1. Метод динамического программирования.
   • 1.2 Идеи метода динамического программирования
   • 1.3 Выбор состава оборудования для технологической линии.
   • Исходные данные для примера
   • Тема 2. Задача инвестирования.
   • Тема 3. Замена оборудования.
   • Тема 4. Задача о загрузке.
   • 4.2 Рекуррентные соотношения для процедур прямой и обратной прогонки.
   • 4.3 Решение задачи о загрузке.
   • Раздел 4. Системы массового обслуживания (смо). (8 часов).
   • Тема 1. Основные понятия теории массового обслуживания.
   • Тема 2. Простейшие смо и нахождение их параметров.
   • Перечень характеристик систем массового обслуживания можно представить следующим образом:
   • 2. Одноканальная смо с неограниченной очередью
   • 3. Одноканальная смо с неограниченной очередью, простейшим потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
   • 4. Одноканальная смо с произвольным потоком заявок и произвольным распределением времени обслуживания
   • Раздел 5. Имитационное моделирование.
   • Тема 1. Простейшие задачи, решаемые методом имитационного моделирования.
   • Тема 2. Основные понятия теории Марковских процессов.
   • Тема 3. Метод Монте – Карло.
   • Раздел 6. Прогнозирование.
   • Тема 1. Основная идея прогнозирования. Методы прогнозирования
   • Тема 2.Теории экспертных оценок.
   • Раздел 7. Теория игр.
   • Тема 1. Основные понятия теории игр.
   • 1. 1 Понятие об играх и стратегиях
   • Тема 2. Простейшие методы решения задач теории игр.
   • Раздел 8. Элементы теории принятия решений. (2 часа).
   • Основные понятия.
   • Принятие решений в условиях полной неопределенности
   • Принятие решений при проведении эксперимента.
   • 2. Принятие решений в условиях полной неопределенности
   • 2.1 Максиминный критерий Вальда.
   • Критерий равновозможных состояний.
   • 3. Принятие решений при проведении эксперимента.
   • 3.1. Принятие решений в условиях неопределенности.
   • 3.2. Использование смешанной стратегии
   • 3.3. Принятие решений в условиях риска