Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах и улицах «Добрая дорога детства» 2
Скачать 74.03 Kb.
|
| МИНОБРНАУКИ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАТИКИ УТВЕРЖДАЮ Декан факультета С.П. Сущенко « » 2010 г. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ(ОПД.Ф.9) РАБОЧАЯ ПРОГРАММА трудоемкость дисциплины 3 зачетные единицы НАПРАВЛЕНИЕ 080800 – ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА Томск 2010
I.Организационно-методический разделЦель курса – изучение методов имитационного моделирования систем. Задача учебного курса – освоение различных методов имитационного моделирования систем разного типа. Дисциплины-предшественники – теория вероятностей, математический анализ, линейная алгебра, дифференциальные и разностные уравнения. Требования к уровню освоения дисциплины – умение применять методы имитационного моделирования к моделированию реальных задач на компьютере. II.Содержание дисциплиныII.1.Лекционный курсТема 1. Моделирование как метод исследованияМоделирование как метод научного познания, роль и место вычислительного экспе-римента в исследовательской деятельности. Классификация моделей: понятия мате-матической и компьютерной модели, имитационное моделирование. Моделирование непрерывных, дискретных и гибридных систем. Принципы системного подхода в моделировании. Стадии разработки моделей. Современные программные инструментальные средства моделирования систем. Тема 2. Общие принципы построения имитационных моделей системИспользование моделирования при исследовании и проектировании информационных систем. Основные подходы к математическому моделированию. Непрерывные и дискретные, детерминированные и стохастические модели. Сетевые модели и синхронизация событий. Сети Петри. Нейронные сети. Общая последовательность разработки и реализации компьютерных моделей информационных систем. Алгоритмизация моделей. Понятие о статистическом имитационном моделировании. Применение основных предельных теорем теории вероятностей в статистическом моделировании. Псевдослучайные числа и процедуры их машинной реализации. Тема 3. Моделирование динамических и гибридных системПонятие динамической и событийно-управляемой системы, гибридные системы. Принципы компонентного компьютерного моделирования. Иерархические системы. Блоки и связи между ними. Ориентированные и неориентированные блоки и связи. Неявные взаимодействия компонентов. Реализация компонентного моделирования в подсистемах Simulink и Stateflow математического пакета Matlab. Основные библиотечные блоки. Последовательность построения и отладки Simulink-моделей. Понятие карты состояния Харела. Диаграммы Stateflow. Средства анализа результатов моделирования. Тема 4. Оптимизационный подход к построению математических моделей Два базовых метода формирования математических моделей. Задачи идентификации в моделировании информационных процессов. Применение методов оптимизации в математическом моделировании. Параметрическая идентификация с заданием допустимой динамической области. Тема 5. Моделирование систем массового обслуживанияДискретно-событийный подход к моделированию. Проблемно-ориентированный язык и программная среда GPSS. Предметная область GPSS – системы массового обслуживания (системы с очередями). Общие принципы моделирования информационных и вычислительных процессов в GPSS. Базовые сведения о системе: объекты, переменные и выражения, функции. Модель системы: модельное время и статистика. Внутренняя организация: списки и общая внутренняя последовательность событий. Элементы языка моделирования GPSS. Среда моделирования GPSS: операторы, команды управления, интерактивное взаимодействие. Тема 6. Планирование экспериментов с моделями системЗадача планирования экспериментов с использованием компьютерных моделей. Основные понятия теории планирования экспериментов. Факторное пространство, классификация факторов и типы планов экспериментов. Построение матриц планирования. Стратегические планы проведения вычислительных экспериментов с компьютерными моделями. Тактические планы проведения имитационного моделирования: задание начальных условий и параметров и оценка их влияния на достижение установившегося результата. Вопросы обеспечения точности и достоверности результатов имитационного моделирования. Тема 7. Обработка и анализ результатов моделированияОсобенности статистической обработки результатов вычислительных экспериментов с использованием компьютерных моделей. Постановки задач обработки результатов имитационного моделирования. Статистические методы обработки результатов моделирования систем. Типовые критерии согласия при обработке результатов моделирования. Анализ и интерпретация результатов машинного моделирования: корреляционный и дисперсионный анализ. II.2.Лабораторный практикум (Семинарские занятия)Лабораторная работа №1. Знакомство с инструментарием моделирования подсистемы Simulink математического пакета Matlab. Лабораторная работа №2. Знакомство с инструментарием моделирования подсистемы Stateflow математического пакета Matlab. Лабораторная работа №3. Моделирование и идентификация динамических систем в среде Matlab. Лабораторная работа №4. Знакомство с инструментарием среды моделирования GPSS. Лабораторная работа №5. Моделирование систем массового обслуживания в среде GPSS. III.Распределение часов курса по темам и видам работ
IV. Учебно-методическое обеспечение курсаIV.1. Основная литература
IV.2. Дополнительная литература
IV.3. Программное обеспечение лабораторного практикумаПакеты прикладных программ для компьютерного моделирования и вычислений – MATLAB for Windows и GPSS. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Добавить документ в свой блог или на сайт
