Рабочая программа дисциплины Моделирование систем

ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

УТВЕРЖДАЮ:

Проректор по научно-

педагогической работе

_______________

(подпись)

«____» __________201___ года

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Моделирование систем

(наименование дисциплины согласно учебному плану)

Донецк, 2016 г.

Рабочая программа дисциплины «Моделирование систем» составлена в соответствии с учебным планом по направлениям (специальностям) подготовки 09.03.02 Информационные системы и технологии (профиль «Информационные технологии в медиаиндустрии и дизайне») для 2014 года приёма.

Составители:

, д. т.н., проф., проф. каф. компьютерного моделирования и дизайна;

, к. т.н., доц., доц. каф. компьютерного моделирования и дизайна.

Рабочая программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры компьютерного моделирования и дизайна.

Протокол от « 28 »  декабря  2016 года №  5 

Заведующий кафедрой ______________ _ 

(подпись) (Ф. И.О.)

Рабочая программа согласована с выпускающей кафедрой компьютерного моделирования и дизайна.

Протокол от « 28 »  декабря  2016 года №  5 

Заведующий кафедрой ______________ _ 

Рабочая программа одобрена учебно-методической комиссией ДонНТУ по направлению (специальности) 09.03.02 Информационные системы и технологии (профиль «Информационные технологии в медиаиндустрии и дизайне») для 2014 года приёма.

Протокол от « 28 »  декабря  2016 года №  5 

Председатель _______________ _________________

(подпись) (Ф. И.О.)

1. ОБЪЕКТ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ освоения ДИСЦИПЛИНЫ

Предметом учебной дисциплины «Моделирование систем» являются различные методы моделирования информационных, технических и природных систем. Для направления «Информационные системы и технологии» преподавание дисциплины направлено на получение, пополнение и совершенствование новых знаний относительно создания и исследования математических и программных моделей вычислительных и информационных процессов.

Целью дисциплины является освоение методологии и технологии моделирования при исследовании, проектировании и эксплуатации сложных систем, в том числе формирование системы фундаментальных знаний у студентов, связанных с созданием и исследованием математических и компьютерных моделей информационных процессов, характеризующих функционирование объектов профессиональной деятельности.

В результате освоения дисциплины студент должен

знать:

·  основные понятия, принципы и методы теории моделирования систем;

·  классификацию способов представления моделей систем;

·  приемы, методы, способы формализации объектов, процессов, явлений и реализации их на компьютере;

·  математические, статистические и имитационные методы моделирования систем;

·  способы построения и работы генераторов случайных чисел;

·  сущность методов статистического и имитационного моделирования и особенности алгоритмов их реализации с помощью генераторов случайных чисел;

·  способы составления моделей динамических процессов и систем массового обслуживания;

·  общие представления об использовании информационных технологий в процессе создания и исследования моделей информационных систем;

·  достоинства и недостатки различных способов представления моделей систем.

уметь:

·  создавать статистические модели процессов и объектов, использовать генераторы случайных чисел при создании моделей, осуществлять вычислительный эксперимент;

·  моделировать случайные величины с заданными законами распределения, создавать модели потоков событий, обрабатывать данные вычислительного эксперимента;

·  исследовать динамические процессы с использованием имитационных моделей, анализировать и выбирать вычислительные методы решения задач моделирования информационных систем;

·  представить модель в алгоритмическом и математическом виде;

·  оценить качество построенной модели;

·  применять полученные знания при моделировании динамических и информационных процессов.

владеть:

·  практическими методами статистических испытаний и вычислительного эксперимента;

·  навыками разработки имитационных моделей случайных событий, факторов и процессов, применительно к задачам профессиональной области;

·  практическим опытом постановки и решения прикладных задач моделирования динамических и информационных процессов с помощью применения современных технологий и программных продуктов имитационного моделирования.

Перечисленные результаты обучения являются основой для формирования следующих компетенций:

общепрофессиональных компетенций (ОПК):

·  владением широкой общей подготовкой (базовыми знаниями) для решения практических задач в области информационных систем и технологий (ОПК-1);

профессиональных компетенций (ПК):

·  способностью проводить предпроектное обследование объекта проектирования, системный анализ предметной области, их взаимосвязей (ПК-1);

·  способностью проводить моделирование процессов и систем (ПК-5);

·  способностью использовать математические методы обработки, анализа и синтеза результатов профессиональных исследований (ПК-25).

2. Место дисциплины в основной образовательной

программе

Дисциплина «Моделирование систем» (Б.1.3) относится к профессиональному циклу базовой части дисциплин ООП.

Базируется на знаниях и умениях, которые студент приобрел при освоении предшествующих дисциплин: Высшая математика, математический анализ (Б.1.2), Алгоритмизация и программирование (Б.1.3), Теория вероятности, вероятностные процессы и математическая статистика (Б.1.2), организация баз данных и знаний (Б.1.3), Объектно-ориентированное программирование (Б.1.3), Современные технологии программирования (В.2.1.3).

Знания и умения, приобретенные студентом при освоении данной дисциплины, применяются при прохождении преддипломной практики, выполнении и защите выпускной квалификационной работы бакалавра (государственной итоговой аттестации), а также при последующем обучении в магистратуре для выполнения курсовой работы по дисциплине «Объектно-ориентированное моделирование».

Литература к теме 5: [1, 2, 5, 13].

Тема 6. Генераторы случайных чисел и их использование.

Содержание темы 6: Краткие сведения о распределениях вероятностей случайных величин. Источники случайных чисел. Понятие псевдослучайных и случайных чисел, их генераторы. Требования к генератору случайных чисел. Равномерный закон распределения случайных чисел. Проверка качества работы генератора. Методы моделирование нормально распределенных случайных величин с использованием генераторов (свойства нормального распределения; табличный метод генерации нормально распределенных чисел; метод генерации нормально распределенных чисел, использующий центральную предельную теорему; метод Мюллера). Моделирование различных вероятностных распределений. Примеры моделей распределений и результаты моделирования случайных величин.

Литература к теме 6: [1, 2, 5, 13, 15].

Тема 7. Стохастическое моделирование величин и событий.

Содержание темы 7: Моделирование дискретных и непрерывных случайных величин. Статистическое моделирование случайных факторов и событий. Реализация статистического эксперимента. Моделирование случайных величин с заданным законом распределения (метод ступенчатой аппроксимации, метод усечения, метод взятия обратной функции). Моделирование системы случайных величин. Моделирование простых случайных событий. Моделирование полной группы несовместных событий.

Литература к теме 7: [1, 2, 5, 13 – 15].

Тема 8. Стохастическое моделирование процессов.

Содержание темы 8: Понятие о стохастическом процессе. Виды и характеристики стохастических процессов. Временные ряды. Методы теории случайных процессов (моделирование рядов на основе их декомпозиции и синтеза, регрессионный анализ «ряд на ряд», метод АРПСС, метод АРПСС с интервенцией, экспоненциальное сглаживание, спектральный метод Фурье, сезонная декомпозиция, анализ распределенных лагов). Событийно-дискретное моделирование систем и процессов.

Литература к теме 8: [1, 2, 5, 13 – 15].

Тема 9. Потоки случайных событий. Распределение Пуассона. Системы массового обслуживания. Марковские цепи.

Содержание темы 9: Потоки случайных событий. Распределение Пуассона. Пуассоновский поток случайных событий. Моделирование неординарных потоков событий. Моделирование нестационарных потоков событий. Потоки случайных событий с последействием. Поток Пальма. Потоки Эрланга. Моделирование систем массового обслуживания. Системы с отказами. Одноканальная система с ограниченной и неограниченной очередью. Пример модели простейшей системы. Алгоритм обслуживания заявок. Основные понятия теории Марковских цепей. Краткое описание Марковских процессов. Математический аппарат и моделирование Марковских случайных процессов с дискретным временем. Моделирование Марковских случайных процессов с непрерывным временем. Роль цепей Маркова в биологических и социологических науках. Примеры принятия решений с помощью Марковских цепей.

Литература к теме 9: [1, 2, 3, 15].

Тема 10. Имитационное моделирование.

Содержание темы 10: Понятие имитационного моделирования. Преимущества перед аналитическим моделированием. Область применения и классификация имитационных моделей. Проблемы и этапы разработки имитационных моделей. Гибридные модели. Описание поведения системы (моделирование случайных факторов, управление модельным временем). Моделирование параллельных процессов. Планирование модельных экспериментов. Обработка и анализ результатов моделирования (оценка качества имитационной модели, подбор параметров распределений, оценка влияния и взаимосвязи факторов). Примеры задач, решаемых с помощью имитационного моделирования (проектирование и анализ производственных систем, системы массового обслуживания, прогнозирование развития социальных и финансовых систем и т. д.). Примеры глобальных имитационных моделей (модель Форрестера, модель Месаровича-Пестеля). Моделирование производственных процессов и систем.

Литература к теме 10: [1, 2, 3, 5, 8 – 10, 14, 26].

Тема 11. Регрессионный и корреляционный анализ экспериментальных данных. Регрессионные модели. Синтез корреляционных моделей.

Содержание темы 11: Регрессионные модели. Гипотезы о функционировании черного ящика. Корреляционный анализ данных. Независимые и зависимые переменные. Ключевые понятия, описывающие связи между переменными (статистическая зависимость, коэффициент корреляции (частный, множественный, парный и Пирсона), корреляционное отношение, коэффициент детерминации, ложные корреляции). Статические регрессионные модели. Линейная модель. Множественная модель. Полиномиальная и мультипликативная модели. Обратная и экспоненциальная модели. Динамические регрессионные модели 1 и 2 порядка. Общий случай динамической регрессионной модели в виде дифференциального уравнения. Динамическая регрессионная модель в виде фильтра Каллмана. Модель сигнала и устройства в представлении Фурье. Компьютерная реализация регрессионных моделей. Примеры построения по опытным данным моделей в программной системе Statistica.

Литература к теме 11: [2, 4, 22].

Тема 12. Моделирование динамических дискретных систем. Сети Петри.

Содержание темы 12: Применение сетевых моделей для описания параллельных процессов. Сети Петри. Природа систем, моделируемых сетями Петри. Подходы к проектированию систем с помощью сетей Петри. Основные определения. Функционирование сетей Петри. Структура и правила выполнения сетей Петри. Моделирование систем на основе сетей Петри (события и условия, одновременность и конфликт, моделирование параллельных систем взаимодействующих процессов). Свойства сетей Петри. Динамика сети Петри. Асинхронность. Устойчивость. Параллелизм. Конфликтность. Универсальная сеть Петри. Виды и анализ сетей Петри. Примеры задач анализа сетей Петри.

Литература к теме 12: [11].

Тема 13. Моделирование информационных процессов и систем.

Содержание темы 13: Информационные системы как инструмент аналитики и управления. Аксиомы управления информационными системами и аксиомы теории информационных динамических процессов (информационной синергетики). Моделирование информационных процессов и систем. Информация. Исчисление информации. Понятие и измерение сложности системы. Иерархия. Число. Мера. Шкала. Размерность. Разработка инфологической модели предметной области. Идентификация событий и определение функций КИС. Определения функциональных характеристик объекта управления. Структура информационно-вычислительных систем. Характеристики надежности. Показатели эффективности информационных систем. Типы информационных моделей. Построение математической модели информационной системы. Перспективы развития методов и средств моделирования в свете новых информационных технологий.

Литература к теме 13: [1, 2, 14, 25, Презентация 6].

Тема 14. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация. Вычислительные среды для построения моделей.

Содержание темы 14: Принципы построения моделирующих алгоритмов. Принцип «Дельта t». Принцип «Особых состояний». Принцип «Последовательной проводки заявок». Объектный принцип. Формы представления моделирующих алгоритмов. Выбор инструментальных средств для моделирования. Вычислительная среда модели. Аналоговые, натурные, гибридные среды. Базы данных моделирования. Разновидности систем баз данных.

Литература к теме 14: [1, 2, 6, 7].

Тема 15. Комплексные модели при обработке опытных данных сложных систем. Энтропийные методы моделирования сложных процессов.

Содержание темы 15: Объекты комплексной оценки и данные. Существующая методология комплексной оценки. Принципы, гипотезы и методы построения моделей комплексной оценки. Вероятностные методы комплексной оценки. Основные понятия комплексной оценки (состояние объекта, характерные события, вероятность состояния, статистическая и геометрическая вероятность событий, среда моделирования, многомерное пространство состояний и т. д.). Алгоритмы сортировки, группировки и подсчета частот совместных событий. Прикладные задачи комплексной оценки.

Принципы существования энтропии и сохранения информации в пространствах состояний сложных систем. Энтропийные методы моделирования процессов. Понятие энтропии и потенциала состояния объектов. Основные подходы к построению уравнений сохранения информации для массивов опытных данных, характеризующих физическую, биологическую и социально-экономическую системы. Оценка, ранжирование и прогнозирование состояния и развития объектов (стран, регионов, городов, социальных групп). Принятие решений по результатам моделирования и прогнозирования.

Литература к теме 15: [6, 7].

Тема 16. Методы инженерного моделирования. Системодинамические, онтологические, ценологические модели информационных, техногенных и общественных систем.

Содержание темы 16: Постановка и анализ задачи. Инвариантные понятия техники. Критерии технических объектов. Метод эвристических приемов. Морфологический анализ и синтез технических решений. Автоматизированный синтез физических принципов действия. Автоматизированный синтез технических решений (многоуровневые морфологические таблицы, построение И-ИЛИ дерева технических решений, алгоритмы поиска решений на И-ИЛИ дереве). Поиск оптимальных технических решений. Понятия системной динамики. Принципы построения моделей, математический аппарат и принципы. Приложения в предметных областях. системодинамики. Ценологические модели. Постулаты ценологической теории. Исследование ценозов в форме моделирования и видового (ранговидового) анализа их структуры в статике и динамике. Задачи разработки механизмов устойчивого и сбалансированного развития: модель техногенеза, концептуальная модель ценологического управления в социально-экономических системах, ценологическая модель выживаемости предприятий. Онтология как представление концептуальной системы через логическую теорию. Модели онтологии и онтологической системы. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологий. Принципы проектирования и реализации онтологий. Примеры онтологий.

Литература к теме 16: [6 – 9, 12, 27].

3.3. Практические (семинарские) занятия

Практические (семинарские) занятия по дисциплине учебным планом не предусмотрены.

3.4. Лабораторные работы

3.5. Самостоятельная работа студента

Самостоятельная работа студентов предусматривает:

- посещение всех видов аудиторных занятий и ведение конспектов лекций;

- своевременное изучение лекционного материала и содержания разделов учебной и технической литературы, рекомендованной настоящей рабочей программой;

- качественную подготовку к лабораторным занятиям, письменным опросам по разделам курса, планируемым учебно-методической картой дисциплины.

3.6. Курсовой проект (работа), индивидуальное задание

Курсовой проект (работа) по дисциплине учебным планом не предусмотрен.

4. Формы контроля освоения дисциплины

Текущий контроль знаний студентов производится по результатам выполнения лабораторных работ.

Промежуточная аттестация по результатам освоения дисциплины в семестре проводится в форме экзамена в соответствии с «Положением об организации и проведении семестрового контроля знаний студентов в Донецком национальном техническом университете», утвержденном 25.09.2013 года.

Для определения уровня знаний студентов преподаватель руководствуется критериями оценки знаний, являющимися составляющей учебно-методического комплекса дисциплины.

5. Учебно-методические материалы по дисциплине

Литература:

Основная:

1.  Технология системного моделирования / Под ред. , и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988.

2.  , Яковлев систем: Уч. для вузов – 3-е изд, перераб. и доп. М.: Вс. шк., 2001. – 343 с.

3.  , Яковлев систем массового обслуживания. СПб.: Поликом. – 1995.

Дополнительная:

4.  STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер. 2001. – 656 с.

5.  Matlab 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows: Практическое пособие. – СПб.: Корона-принт, 1999. – 288 с.

6.  Звягинцева методы комплексной оценки природно-антропогенных систем / Под науч. ред. д. т.н., проф. . М.: Издательский дом «Спектр», 2016. – 257 с.

7.  Аверин . Донецк: Донбасс, 2014. – 405 c.

8.  Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. – 168 с.

9.  Половинкин инженерного творчества: уч. пос. для студ. втузов. М. – Машиностроение, 1988. – 368 с.

10.  Пак , математика и другие. Простые методы математического моделирования природных и технологических процессов. Монография / . – Донецк: ДонГТУ, 1995. – 224 с.

11.  Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1984. – 264 с.

12.  Кудрин технических ценозов / // Общая и прикладная ценология; вып. 31. Ценологические исследования. – Томск: ТГУ, 2006. – 220 с.

13.  , Сухов и статистика в примерах и задачах. Т. ІІ: Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения. – М.: МЦНМО, 2010. – 295 с.

14.  бъектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. К.: Диалектика, 1993.

15.  Бакалов моделирование случайных процессов. – М.: Сайнс-пресс, 2002. – 88 с.

Учебно-методические издания, разработанные в ДонНТУ:

К лекциям:

16.  Презентация 1 «Моделирование как метод познания».

17.  Презентация 2 «Примеры моделей информационных, технических, физических и природных систем».

18.  Презентация 3 «Классификация моделей и методов моделирования».

19.  Презентация 4 «Примеры моделей физических систем и их компьютерные реализации».

20.  Презентация 5 «Примеры стохастических и дискретно-событийных моделей».

21.  Презентация 6 «Информационные технологии при моделировании сложных систем».

К лабораторным работам:

22.  Методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Моделирование систем», часть 1 (для студентов специальности 7.080407 «Компьютерный эколого-экономический мониторинг», «Программирование медиасистем и компьютерный дизайн») / , к. т.н., доц. – Донецк: ДонНТУ, 2011. – 74 с.

23.  Методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Моделирование систем». Ч.2 (для студентов специальности 7.080407 «Компьютерный эколого-экономический мониторинг», «Программирование медиасистем и компьютерный дизайн») / , – Донецк: ДонНТУ, 2012. – 48 с.

Internet-ресурсы

24.  http://leon4ik. ru/080801/5_IM. html

25.  http://www. ievbras. ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content123/Content123.htm - информационное описание систем: показатели, «индексы» и шкалы их измерения.

26.  http://works. doklad. ru/view/AwkF_S7NlFE. html – имитационное моделирование.

27.  http://lib. alnam. ru/book_bki. php? id=82 – онтологии и онтологические системы.

Информация о Internet-ресурсах также дана в Презентациях к лекциям.

К самостоятельной работе:

28.  Учебно-методическое пособие «Компьютерное моделирование физических процессом» для слушателей программы «Компьютерная школа» / , , . Орел: ОГАУ, 2013. – 232 с.

6.  Материально-техническое обеспечение дисциплины

1.  Лекционные занятия:

­  аудитория, оснащенная презентационной техникой (проектор, экран, компьютер);

­  электронные презентации.

2.  Лабораторные занятия:

­  лаборатория, оснащенная компьютерной техникой;

­  пакеты ПО общего назначения (MS Word, MS Excel, браузер Chrome, Mozilla или Opera);

3.  пакеты ПО математического назначения и создания графических моделей (Statistic, MathLab, Simulink, LabView);

4.  специализированное ПО: язык С ++.

Составители рабочей программы: ________________ проф.

________________ доц.