1. Задачи и классификация методов моделирования. 2

advertisement
1. Задачи и классификация методов моделирования.
2. Аналитические,
численные,
статистические
(имитационные)
и
комбинированные
методы.
Сравнительный
анализ
методов
моделирования.
3. Вероятностные модели. Математическое описание вероятностных
моделей.
4. Марковские модели.
5. Понятие случайного процесса. Классификация случайных процессов.
6. Марковский случайный процесс. Граф переходов.
7. Параметры и характеристики случайного процесса.
8. Модели массового обслуживания. Понятие системы массового
обслуживания (СМО).
9. Поток заявок. Длительность обслуживания. Дисциплина обслуживания.
10. Классификация базовых моделей СМО.
11. Параметры моделей СМО. Режимы функционирования. Характеристики
однородных и неоднородных моделей СМО.
12. Законы сохранения. Символика Кендалла.
13. Дисциплины обслуживания в СМО. Классификация дисциплин
обслуживания.
14. Модели СМО: с бесприоритетным обслуживанием,
15. Модели СМО:с относительными приоритетами,
16. Модели СМО:с абсолютными приоритетами,
17. Модели СМО со смешанными приоритетами.
18. Свойства базовых моделей СМО с неоднородным потоком заявок.
19. Сети массового обслуживания.
20. Понятие и классификация сетевых моделей.
21. Параметры сетевых моделей.
22. Условия существования стационарного режима в сетевых моделях.
23. Характеристики однородных и неоднородных сетевых моделей.
24. Расчет коэффициентов передач и интенсивностей потоков заявок в узлах.
Стационарный режим сетевых моделей.
25. Эквивалентное и толерантное преобразование сетевых моделей. Расчет
разомкнутых и замкнутых сетевых моделей.
26. Понятия теории надежности.
27. Показатели надежности и эффективности.
28. Классификация моделей надежности.
29. Модели надежности восстанавливаемых
30. Модели надежности невосстанавливаемых систем.
31. Марковские модели надежности.
32. Логико-вероятностные модели надежности.
33. Модели резервированных систем.
34. Модели надежности сложных систем.
35. Метод минимальных путей и сечений,
36. метод Литвака,
37. методы разложения относительно особых элементов.
38. Модели контроля .
39. Модели дублированных вычислительных систем.
40. Модели вычислительных систем кластерной архитектуры.
41. Структурные модели надежности
42. Методы принятия управленческих и проектных решений
43. Постановка задачи принятия решений.
44. Классификация задач принятия решений.
Выявление и измерения предпочтений
Функции полезности.
Методы экспертного оценивания.
Показатели эффективности.
Критерии пригодности: критерии приемлемого результата, допустимой гарантии,
допустимого гарантированного результата.
50. Критерии оптимальности: критерии наибольшего результата, критерии
наибольшего среднего результата. Наибольшей вероятности гарантии,
наибольшего гарантированного результата.
51. Типовые многокритериальные задачи принятия решений.
52. Постановка задачи многокритериального принятия решений.
45.
46.
47.
48.
49.
53. Парето –оптимальность.
54. область Парето (области компромисса эффективная граница).
55. Построение функции полезности (ценности) в задачах векторного принятия
решений.
56. Схемы компромиссов.
57. Принцип равномерности.
58. Принципы справедливой уступки.
59. Принцип абсолютной уступки.
60. Принцип относительной уступки.
61. Метод главного критерия.
62. Метод последовательных уступок.
63. Метод комплексного скалярного критерия.
64. Аддитивные критерии оптимальности.
65. Мультипликативные критерии оптимальности.
66.
67.
68.
69.
70.
71.
72.
73.
74.
75.
76.
77.
78.
79.
80.
81.
82.
83.
84.
85.
86.
87.
88.
89.
90.
91.
92.
Отклонение от идеала
Минимакстные методы.
Метод STEM.
Метод аналитической иерархии.
Метод ELECTRE.
Задачи принятия решений в условиях риска
Принятие решений в условиях стохастической неопределенности.
Дерево решений.
Понятия: склонность и несклонность к риску, надбавка за риск.
Задачи оптимального резервирования аппаратных средств и информационных
ресурсов.
Задача профилактического обслуживания вычислительной системы.
Принятия решений на моделях массового обслуживания.
Принятие решений в условиях неопределенности.
Матрица решений .
Оптимистическая пессимистическая и нейтральная позиция.
Критерии принятия решений: Минимаксный,
Критерий Байеса-Лапласа,
Критерий Сэвиджа,
Критерий Гурвица,
Критерий Ходжа-Лемана,
Критерий Гермейера,
Критерий произведений.
Многоэтапные процессы принятия решений.
Метод динамического программирования.
Задачи динамического программирования. Динамическое программирование в
условиях стохастической неопределенности.
Марковские модели принятия решений.
Формулировка задачи выбора решений по построению информационновычислительных систем и изделий информационных технологий.
93. Задачи оптимального проектирования информационно-вычислительных систем
сетей и технологий передачи и обработки данных.
94. Методы в проектировании серверных систем кластерной архитектуры, систем и
сетей хранения данных.
Download