(ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ)
и научной работе
Направленность (профиль) Прикладная информатика в агропромышленном комплексе
(<Курс>.<Семестр на курсе>)
Направленность (профиль) Прикладная информатика в агропромышленном комплексе, одобренный Ученым советом ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ от 26.03.2024 г., протокол № 12.
ции
ракт.
подг.
- защита лабораторных работ
- индивидуальные лабораторные работы
- индивидуальные лабораторные работы
2. Цели и задачи имитационного моделирования.
3. Области применения имитационного моделирования.
4. В каких случаях используется имитационное моделирование.
5. В каких случаях используют типовые математические схемы.
6. Классификационные признаки видов моделирования систем.
8. Классификация моделей по форме представления объекта.
9. Типовые математические схемы для построения моделей.
10. F-схемы.
11. F- схемы.
12. H- схемы.
13. Q- схемы.
14. D- схемы.
15. Экзогенные и эндогенные переменные.
16. Принцип информационной достаточности.
17. Принцип осуществимости.
18. Принцип множественности модели.
19. Принцип агрегирования.
20. Принцип параметризации.
21. Преимущества имитационного моделирования.
22. Недостатки имитационного моделирования.
23. Основные этапы процесса моделирования.
24. Концептуальная модель.
25. Равномерный отсчет времени.
26. Событийный отсчет времени.
27. Виды параллельных процессов.
28. Список текущих событий.
29. Список будущих событий.
30. Список прерываний.
31. Обобщенная схема моделирующего алгоритма.
32. Детальная схема моделирующего алгоритма.
33. Логическая схема.
34. Схема программы.
35. План проведения эксперимента.
36. Факторное пространство.
37. Стратегическое планирование.
38. Тактическое планирование.
39. Адекватность.
40. Устойчивость.
41. Чувствительность.
42. Калибровка модели.
43. Форма представления результатов.
44. Метод Монте-Карло.
45. Общая структура статистической модели.
46. Моделирование случайных событий.
47. Способы формирования базовой случайной величины.
48. Моделирование случайных величин.
49. Моделирование непрерывных случайных величин.
50. Способы получения случайных чисел.
51. Линейные конгруэнтные генераторы.
52. Проверка качества последовательностей псевдослучайных чисел.
53. Проверка стохастичности.
54. Эмпирические тесты.
55. Теоретические тесты.
2. Имитационное моделирование работы туристической фирмы
3. Имитационно - математические модели систем снабжения
4. Имитационно - математические методы прогнозирования данных для задач управления запасами
5. Имитационно - математические модели спроса и потребления
6. Имитационное моделирование работы кассы продуктового магазина.
7. Имитационно - математические модели поведения потребителя
8. Имитационно - математические модели производственной деятельности предприятия
9. Имитационно - математические модели производства
10. Имитационно - математические модели, использующие аппарат производственных функций
11. Имитационно - математические модели различных видов рынка
12. Имитационно - математические модели общего равновесия функционирования рынка
13. Имитационное моделирование инвестиционных рисков
14. Имитационно - математические модели потребления на основе регрессионного анализа
15. Имитационное моделирование станции метро с помощью системы AniLogic
16. Имитационно - математические модели равновесного производства
17. Имитационная модель системы управления с переменной структурой Matlab
19. Динамические модели межотраслевых связей
20. Имитационно - математические модели равновесного роста. Траектория Фон- Неймана
21. Имитационное моделирование работы билетной кассы железнодорожного вокзала
22. Магистральные модели. Магистральная модель потребления
23. Магистральные модели. Магистральная модель накопления
24. Имитационное моделирование при планировании работ в туристической фирме
25. Имитационно - математические модели основных операций менеджмента
26. Имитационно - математические модели линейного программирования в операциях менеджмента
27. Имитационно - математические модели систем массового обслуживания
28. Разработка имитационной модели вычислительной системы
29. Моделирование работы предприятия массового обслуживания
30. Моделирование работы предприятия быстрого обслуживания
31. Имитационно - математические методы сетевого планирования и управления
32. Анализ и имитационное моделирование системы массового обслуживания
33. Имитационно - математические модели и методы анализа инвестиционных проектов
34. Одномерная модель дуополии Курно с различными видами линейных функций затрат
35. Имитационно - математическое моделирование оптимального управления финансовыми активами
36. Имитационное моделирование компании по оказанию полиграфических услуг
1. Роль и место моделирования в создании и исследовании систем.
2. Критерии качества математических моделей.
3. Основы математического моделирования: требования к моделям, свойства моделей, составление моделей, примеры.
4. Классификация методов построения моделей систем.
5. Оценка точности и достоверности результатов моделирования.
6. Технология построения моделей (в общем случае и для конкретных схем).
7. Математическое моделирование как наука и искусство.
8. Классификация языков и систем моделирования.
9. Методики вычислительного (компьютерного) эксперимента.
10. Перспективы развития компьютерного моделирования сложных систем.
11. Математические схемы вероятностных автоматов.
12. Сети массового обслуживания и их применение.
13. Типовые математические модели сетей массового обслуживания (открытых и замкнутых).
14. Качественные методы моделирования систем.
15. Системная динамика как методология и инструмент исследования сложных процессов.
16. Анализ сложных систем с помощью моделей клеточных автоматов.
17. Эволюционное моделировании и генетические алгоритмы.
18. Современные подходы имитационного моделирования.
19. Распределенные системы имитационного моделирования.
20. Способы управления временем в имитационном моделировании.
21. Модификация сетей Петри для моделирования систем специального вида.
22. Обобщения сетей Петри.
23. Вложенные сети Петри и моделирование распределенных систем.
24. Классификация нечетких сетей Петри.
25. Многоагентные модели исследования систем.
26. Математические модели онтологии предметных областей.
27. Моделирование систем на основе анализа размерностей и теории подобия.
Система знаний по дисциплине «Математическое и имитационное моделирование» формируется в ходе аудиторных и внеаудиторных (самостоятельных) занятий. Используя лекционный материал, учебники и учебные пособия, дополнительную литературу, проявляя творческий подход, бакалавр готовится к лабораторным занятиям, рассматривая их как пополнение, углубление, систематизация своих теоретических знаний.
Для освоения дисциплины студентами необходимо:
-посещать лекции, на которых в сжатом и системном виде излагаются основы дисциплины: даются определения понятий, формулировки теорем, которые должны знать студенты. Студенту важно понять, что лекция есть своеобразная творческая форма самостоятельной работы. Надо пытаться стать активным соучастником лекции: думать, сравнивать известное с вновь получаемыми знаниями, войти в логику изложения материала лектором, следить за ходом его мыслей, за его аргументацией, находить в ней кажущиеся вам слабости. Во время лекции можно задать лектору вопрос и получить на него ответ. Слушая лекцию, следует зафиксировать основные идеи, положения, обобщения, выводы. Работа над записью лекции завершается дома. На свежую голову (пока еще лекция свежа в памяти) надо уточнить то, что записано, обогатить запись тем, что не удалось зафиксировать в ходе лекции, записать в виде вопросов то, что надо еще прояснить, до конца понять. Важно соотнести материал лекции с темой учебной программы и установить, какие ее вопросы нашли освещение в прослушанной лекции. Тогда полезно обращаться и к учебнику. Лекция и учебник не заменяют, а дополняют друг друга.
-посещать лабораторные занятия, к которым следует старательно готовиться и активно на них работать. Задания к лабораторным занятиям выдает преподаватель. Задание включает в себя основные вопросы, задачи, тесты и рефераты для самостоятельной работы, литературу. Лабораторные занятия начинаются с вступительного слова преподавателя, в котором называются цель, задачи и вопросы занятия. На лабораторных занятиях выполняются лабораторные работы, решаются задачи, разбираются тестовые задания и задания, выданные для самостоятельной работы. Студенты, пропустившие занятие, или не подготовившиеся к нему, приглашаются на консультацию к преподавателю. Занятие заканчивается подведением итогов: выводами по теме и выставлением оценок.
-систематически заниматься самостоятельной работой, которая включает в себя изучение материалов учебников и статей из литературы по математике, решение задач, написание докладов, рефератов. Задания для самостоятельной работы выдаются преподавателем.
-под руководством преподавателя заниматься научно-исследовательской работой, что предполагает выступления с докладами на научно-практических конференциях и публикацию тезисов и статей по их результатам.
-при возникающих затруднениях при освоении дисциплины «Математическое и имитационное моделирование», для неуспевающих студентов и студентов, не посещающих занятия, проводятся еженедельные консультации, на которые приглашаются неуспевающие студенты, а также студенты, испытывающие потребность в помощи преподавателя при изучении дисциплины.
При изучении дисциплины «Математическое и имитационное моделирование» следует усвоить фундаментальные основы разработки и анализа математических и имитационных моделей.
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году