25. Что такое имитационное моделирование и имитационная модель?
Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.
Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).
Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.
Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].
Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.
- Определение современного системного анализа как дисциплины. Основные понятия системном анализе.
- Классификация систем. Закономерности больших(сложных) систем.
- Понятие управления, системы управления. Классификация систем управения.
- Автоматизированные системы управления и их базовые элементы.
- Формулирование пролемы. Превращение проблемы в проблематику. Методы построения проблематки.
- Выявление целей.
- Формирование критериев.
- Генерирование альтернатив.
- Компоненты системных исследований
- Компоненты системных исследований
- 12. Структурный анализ ссу
- 13. Функциональный анализ ссу
- 14. Информационный анализ ссу
- 15. Параметрический анализ ссу
- 18. Эмпирико-теоретические методы исследования систем управления.
- 20. Физические и математические модели
- 21. Перечислите основные принципы моделирования
- 22. Основные понятия теории моделирования
- 23. Дайте определение понятию компьютерного моделирования. Выполнение каких действий предполагает технология комп. Моделирование.
- 24. Дайте определение концептуальной модели. Перечислите этапы построения концептуальной модели.
- 25. Что такое имитационное моделирование и имитационная модель?
- 26. Дайте определение понятиям: процесс, работа, событие, транзакт.
- 29. Потоки требований (событий) и их свойства.
- 30. Основные характеристики случайного потока.
- 31. Перечислите наиболее часто встречающиеся виды потоков требований.
- 32. Дайте определение смо. Какие элементы она в себя включает?
- 33. Классификация смо.
- 34. Сформулируйте постановку задачи координации подсистем в сложной системе управления. Какие существуют принципы координации.
- 38. Дайте определение информации и поясните ее значение в сложных системах управления.
- 43. Составляющие процесса принятия решений.
- 44. Дайте определение и область применения систем поддержки принятия решений.
- 45. Назначение и состав экспертных систем
- 48. Порядок обработки экспериментальных данных в виде выборки одномерных случайных величин для определения предполагаемого закона распределения.
- Критерий согласия Пирсона
- В качестве критериев эффективности для многоканальной смо с отказами выступают:
- 52. Методика решения транспортной задачи и определение ее допустимых решений