моделирование систем_2012

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
НИУ “Высшая школа экономики”
Факультет: Информационные технологии и вычислительная техника
Программа дисциплины “Моделирование систем”
для специальности 230102 “Автоматизированные системы обработки
информации и управления” подготовки специалиста
Автор программы: Подлесных В.Г., профессор, к.т.н., vpodlesnykh@hse.ru
Одобрена на заседании кафедры “Информационные технологии и автоматизированные
системы” «___»____________ 20 г
Зав. кафедрой С.Р. Тумковский _____________
Рекомендована профессиональной коллегией УМС по направлению “Информатика”
Председатель
Утверждена УС МИЭМ НИУ ВШЭ «___»_____________20 г.
Ученый секретарь Симонов В.П. _______________
Москва, 2012
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями
университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.
1. Цели и задачи дисциплины:
Дисциплина “Моделирование систем” относится к обязательному профессиональному
циклу дисциплин. Дисциплина предназначена для расширения научно-методических
основ подготовки, требующейся при разработке сложных информационных систем,
изучение и проектирование которых сопровождается моделированием. Целью
преподавания дисциплины является систематизированное изложение теоретических
основ, методологии и практики применения моделирования сложных систем как
эффективного средства их анализа и проектирования, а также освоение языков и
инструментальных средств моделирования.
Для достижения этой цели необходимо решение следующих задач:
 Изучение теории, методологии и практического применения моделей
сложных систем;
 Изучение классификации и свойств математических схем, лежащих в основе
различных типов моделей.
 Изучение теории и практики применения аналитических и имитационных
методов моделирования сложных систем;
 Изучение методов расчета характеристик моделируемых производственных
систем как систем массового обслуживания (СМО) для определения
необходимого объема входной и выходной информации при построении
имитационной модели и интерпретации результатов моделирования;
 Изучение методов статистического оценивания результатов моделирования;
 Изучение языков и инструментальных средств моделирования;
 Освоение методов планирование имитационных экспериментов с моделями
систем и анализ результатов моделирования с помощью технологий Data
Mining.
2. Место дисциплины в структуре ООП
Дисциплина относится к профессиональному циклу. Входные знания, требуемые для
изучения данной дисциплины, включают овладение умениями и компетенциями по
следующим областям знаний:
 Математический анализ
 Информатика
 Основы алгоритмизации
 Теория вероятностей и математическая статистика
 Базы данных
 Технология программирования
 Информационные технологии
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
Компетенции, полученные в результате изучения данной дисциплины, необходимы
для изучения следующих дисциплин и выполнения видов деятельности:
 Б3.В10 Проектирование автоматизированных систем обработки информации
и управления
 Б3.В11 Системы реального времени
 Б3.ДВ4. Экспертные системы или Прикладные системы программирования
 Учебная и производственная практики и подготовка выпускной работы
 Дисциплины подготовки магистра
2
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций в
соответствии с ФГОС ВПО по направлению “Информатика и вычислительная техника”:
a. Общекультурные компетенции (ОК)
Выпускник должен обладать следующими общекультурными компетенциями:
 Способностью к обобщению, анализу и интерпретации информации, постановке цели
и задач исследования (ОК-1);
 Способностью логически верно и аргументировано строить устную и письменную
речь (ОК-2);
 Способностью к кооперации со специалистами из различных предметных областей
(ОК-3);
 Умением использовать нормативно-правовые документы при обосновании цели и
задач исследования (ОК-5);
 Умением использовать основные законы естественнонаучных дисциплин, применять
методы анализа и модели, теоретические и экспериментальные исследования (ОК-10);
 Владением способами и средствами получения, хранения и переработки информации
(ОК-11);
 Способностью работать с информацией в Интернете (ОК-13).






b. Профессиональные компетенции (ПК)
Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями:
Способностью к осваиванию методик использования средств моделирования систем
(ПК-2);
Способностью разрабатывать модели компонентов информационных систем (ПК-4);
Способностью
использовать
современные
языки
программирования,
инструментальные средства и технологии программирования моделей систем (ПК-5);
Способностью обосновывать принимаемые проектные решения, выполнять
эксперименты на модели, обрабатывать и интерпретировать их результаты (ПК-6);
Способностью подготовки презентаций, научно-технических отчетов, оформления
результатов в виде статей и/или докладов (ПК-7);
Способностью инсталлировать программное обеспечение для моделирования
информационных систем (ПК-11).
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
 Основные понятия теории моделирования сложных систем;
 Способы выбора и анализа математических схем для построения модели;
 Методологию имитационного моделирования и статистического оценивания
точности результатов;
 Основы теории моделирования на ЭВМ заданных функций распределения;
 Теорию построения аналитической модели на примере СМО.
 Методику и алгоритм построения имитационной объектно-продукционной
модели СМО
 Теорию планирования имитационных экспериментов с моделью системы;
 Языки и инструментальные средства моделирования.
Уметь:
- Различать типы моделей и обосновывать их выбор применительно к задаче;
- Разрабатывать математические схемы для моделирования сложных систем;
- Разрабатывать программные генераторы случайных величин с заданными
функциями плотности распределения и встраивать их в имитационные модели;
3
- Разрабатывать алгоритмы расчета характеристик моделирования;
- Анализировать результаты имитационных экспериментов методами Data Mining.
Владеть:
- Языками и средствами объектно-продукционного программирования моделей
систем;
- Статистическими методами оценивания достоверности результатов
моделирования;
- Методами разработки нестандартных программных генераторов случайных
величин;
- Методами получения с помощью имитационной модели данных и их
преобразования в стандартный формат;
Методами интерпретации результатов моделирования с использованием
технологии Data Mining, в том числе, путем поиска закономерностей и связей в
данных.
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Всего
часов
Вид учебной работы
Аудиторные занятия (всего)
Модули
1-2
3-4
85
34
51
-
-
-
Лекции
68
34
34
Лабораторные работы (ЛР)
17
-
17
-
-
В том числе:
Самостоятельная работа, в том числе
Расчеты и программирование
54
-
54
Домашние задания
14
-
14
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)
Зачет
7
Общая трудоемкость
часы
зачетные единицы
4
172
41
Экзамен
12
131
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
№
п/п
1.
Наименование раздела
дисциплины
Основные понятия теории
моделирования систем.
Виды моделей.
2.
Представление и свойства
D, F,P, Q, A и N
математических схем
3.
Имитационные методы
моделирования сложных
систем. Планирование
экспериментов.
Статистическое оценивание
результатов моделирования.
Методы моделирования
заданных, в том числе,
нестандартных
распределений.
Модели систем массового
обслуживания (СМО).
Аналитическая модель
одноканальной СМО. Расчет
характеристик
обслуживания и
определение входных и
выходных переменных.
Определение вероятности
состоянии и характеристик
процесса обслуживания
многоканальной СМО.
Сетевые модели систем
массового обслуживания.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Обоснование выбора языка
и средств моделирования.
Построение и изучение
алгоритмов аналитической и
имитационной моделей
производственной системы.
Работа в средах CLIPS 6.2 и
Deductor 5.2 при получении
смоделированных данных и
их анализе и интерпретации.
Содержание раздела
Определения, назначение и роль моделирования при анализе и
проектировании систем. Требования к моделям. Историческая
эволюция методов моделирования и их классификация. Теория
моделирования и подобия.
Обобщенная математическая модель. D-схема. F-схемы, типы и
способы представления. Асинхронный автомат. Р-схема. Yдетерминированный конечный автомат. Q-схема. А-схема. Простые и
раскрашенные сети Петри. Моделирование логики обслуживания Qсхем с помощью N-схем.
Формализация и алгоритмизация функционирования имитационной
модели. Этапы построения. Теория планирования экспериментов на
модели и представление результатов в формате средств анализа
данных Deductor 5.2.
Эмпирическая оценка функций распределения случайной величины.
Выборочные оценки. Расчет и программная реализация
нестандартного генератора случайных величин. Проверка
статистических гипотез. Использование среды Excel.
Марковские предпосылки построения аналитической модели со
случайными потоками событий. Определение вероятности состояния
системы. Вывод соотношений для расчета характеристик
обслуживания с учетом случайности потоков событий. Определение
входных и выходных переменных имитационной модели при
переносе модели в среду Arena или цветных сетей Петри
Вывод уравнений для вероятности состояний многоканальной СМО.
Вывод соотношений для расчета характеристик обслуживания.
Обобщенные формулы для использования в алгоритме модели.
Пример гибкой производственной системы. Теорема Джексона и ее
использования для расчета характеристик узлов сети. Баланс времени
узлов сети с учетом транспортного обслуживания производственного
участка и отказов узлов обслуживания (гибких обрабатывающих
модулей).
Объектно-продукционный язык и среда CLIPS для построения
адаптивной имитационной модели СМО. Продукционные правила.
Пользовательские функции. Исходные данные и их представление в
виде фактов. Объекты и обработчики сообщений. Формирование
выходных XML- файлов для вывода характеристик обслуживания.
Основные необходимые сведения о языке и среде CLIPS. Примеры
построения компонентов модели. Анализ данных, полученных в
результате моделирования на содержание в них неизвестных ранее и
полезных связей между параметрами в среде Deductor.
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
5
(последующими) дисциплинами
№
п/п
Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин
3.
Проектирование
автоматизированных
систем обработки
информации и управления
Системы реального
времени
Экспертные системы
4.
Выпускная работа
1.
2.
№ № разделов данной дисциплины, необходимых для
изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1
2
3
4
5
6
7
8
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Наименование раздела дисциплины
Лекц.
Основные понятия теории моделирования
систем. Виды моделей.
Представление и свойства D, F,P, Q, A и N
математических схем
Имитационные методы моделирования
сложных систем. Планирование
экспериментов.
Статистическое оценивание результатов
моделирования. Методы моделирования
заданных, в том числе, нестандартных
распределений.
Модели систем массового обслуживания
(СМО). Аналитическая модель
одноканальной СМО. Расчет характеристик
обслуживания и определение входных и
выходных переменных.
Определение вероятности состоянии и
характеристик процесса обслуживания
многоканальной СМО
Сетевые модели систем массового
обслуживания
Обоснование выбора языка и средств
моделирования. Построение и изучение
алгоритмов аналитической и имитационной
моделей производственной системы.
Работа в средах CLIPS 6.2 и Deductor 5.2 при
получении смоделированных данных и их
анализе и интерпретации.
4
4
12
12
4
4
п/п
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
4
6. Лабораторный практикум
6
Лаб.
Зан.
12
СРС
54
*
*
5.3. Разделы дисциплин и виды занятий
№
9
Всего
70
12
12
6
6
4
4
4
12
18
34
4
12
18
34
*
*
№
п/п
№ раздела
дисциплины
Наименование лабораторных работ
1
4
2.
8
3.
9
Расчет, реализация и исследование нестандартного
программного генератора случайных величин для
имитационной модели
Получение с помощью имитационной модели
производственной системы данных
для анализа
закономерностей предметной области
Поиск закономерностей в данных имитационного
моделирования средствами Data Mining
Трудоемкость
(часы/зач.
единицы)
12/0,33
12/0,33
12/0,33
7. Примерная тематика курсовых проектов (работ)
8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:
а) Основная литература
1. Подлесных В.Г. Электронный конспект лекций по дисциплине
“Моделирование систем”, перераб. и доп., 2012.
2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов- 3-е изд.,
перераб. и доп.- Высш. школа, 2001.
3. Азбель В.О. и др. Организационно-технологическое проектирование ГПС.
Л.: Машиностроение, 1986.
4. А.П.Частиков, Т.А.Гаврилова, Д.Л.Белов. Разработка экспертных систем.
Среда CLIPS. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003.
б) дополнительная литература __________________________________________________
____________________________________________________________________________
в) программное обеспечение Widows, Micosoft Excel, язык и среда CLIPS 6.22, Deductor
5.2, Microsoft Office
г) базы данных: Access
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины: дисплейный класс РС
10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:
Дисциплина изучается в двух семестрах. Материал 1-го семестра представляет собой
модуль внутри дисциплины, посвященный общим вопросам методологии моделирования
и рассмотрению основных математических схем. Материал второго семестра также
представляет собой модуль, посвященный вопросам разработки аналитической и
имитационной моделей. Контроль усвоения материала 1-го модуля производится путем
выборочного контрольного опроса на лекциях и зачета по предлагаемому списку вопросов
в конце семестра. Контроль усвоения материала 2-го модуля производится в ходе
подготовки и выполнения лабораторного практикума.
Составитель: профессор, к.т.н.
/Подлесных В.Г/
7
Заведующий кафедрой _____________:
/Тумковский С.Р./
Программа продлена на 20__/___ уч.год
/_________________/
Подпись зав.каф.
Программа продлена на 20__/___ уч.год
/_________________/
Подпись зав.каф.
Программа продлена на 20__/___ уч.год
/_________________/
Подпись зав.каф.
Программа продлена на 20__/___ уч.год
/_________________/
Подпись зав.каф.
8