Ильин А.А. Имитационное моделирование экономических процессов

СОДЕРЖАНИЕ
ЛЕКЦИЯ 1. КРАТКИЙ ЭКСКУРС В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ.
1 ПОНЯТИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 5
1.1 Свойства сложных систем. Сложная система, как объект моделирования. Прикладной системный анализ - методология исследования сложных систем 5
1.2 Определение модели. Общая классификация основных видов моделирования. Компьютерное моделирование. Метод имитационного моделирования 7
1.3 Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем. Основные понятия моделирования 9
1.4 Метод статистического моделирования на ЭВМ
(метод Монте-Карло) 12
1.5 Выводы. Отличительные особенности моделей различных классов 13
ЛЕКЦИЯ 2. СУЩНОСТЬ МЕТОДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 15
2.1 Метод имитационного моделирования и его особенности. Статическое и динамическое представление моделируемой системы 15
2.2 Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели 17
2.3 Моделирующий алгоритм. Имитационная модель 18
2.4 Проблемы стратегического и тактического планирования имитационного эксперимента. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели 18
2.5 Общая технологическая схема имитационного моделирования 21
2.6 Возможности, область применения имитационного моделирования 21
ЛЕКЦИЯ 3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЭТАПЫ О СОЗДАНИЯ И О ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ 23
3.1 Основные этапы имитационного моделирования. Общая технологическая схема 23
3.2 Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования 23
3.3 Разработка концептуальной модели объекта моделирования 27
3.4 Формализация имитационной модели 29
3.5 Программирование имитационной модели 31
3.6 Сбор и анализ исходных данных 31
3.7 Испытание и исследование свойств имитационной модели 32
3.8 Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений 33
ЛЕКЦИЯ 4. БАЗОВЫЕ КОНЦЕПЦИИ СТРУКТУРИЗАЦИИ И ФОРМАЛИЗАЦИИ ИМИТАЦИОННЫХ СИСТЕМ 34
4.1 Методологические подходы к построению дискретных имитационных моделей 34
4.2 Язык моделирования GPSS 35
4.2.1 40 лет в мире информационных технологий 35
4.2.2 Содержание базовой концепции структуризации языка моделирования GPSS 35
4.2.3 Системы массового обслуживания 36
4.2.4 GPSS - транзактно-ориентированная система моделирования 38
4.2.5 Функциональная структура GPSS 38
4.3 Агрегативные модели 41
4.3.1 Кусочно-линейный агрегат 41
4.3.2 Схема сопряжения. Агрегативная система 43
4.3.3 Оценка агрегативных систем как моделей сложных систем 45
4.4 Сети Петри и их расширения 45
4.4.1 Описание структур моделируемых проблемных ситуаций в виде сетей Петри 45
4.4.2 Формальное и графическое представление сетей Петри 47
4.4.3 Динамика сетей Петри 48
4.4.4 Различные обобщения и расширения сетей Петри 50
4.4.5 Технология разработки моделей 51
4.5 Модели системной динамики 52
4.5.1 Общая структура моделей системной динамики. Содержание базовой концепции структуризации 53
4.5.2 Диаграммы причинно-следственных связей 59
4.5.3 Системные потоковые диаграммы моделей 59
ЛЕКЦИЯ 5. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ 67
5.1 Назначение языков и систем моделирования 67
5.2 Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики 69
5.3 Технологические возможности систем моделирования 70
5.4 Развитие технологии системного моделирования 73
5.5 Выбор системы моделирования 76
ЛЕКЦИЯ 6. ИСПЫТАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ 77
6.1 Комплексный подход к тестированию имитационной модели 77
6.2 Проверка адекватности модели 79
6.3 Верификация имитационной модели 81
6.4 Валидация данных имитационной модели 82
6.5 Оценка точности результатов моделирования 83
6.6 Оценка устойчивости результатов моделирования 83
6.7 Анализ чувствительности имитационной модели 84
6.8 Тактическое планирование имитационного эксперимента 85
ЛЕКЦИЯ 7. ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТАНОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ НАПРАВЛЕННОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА НА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ 89
7.1 Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели и его содержание 89
7.2 Основные цели и типы вычислительных экспериментов в имитационном моделировании 91
7.3 Основы теории планирования экспериментов. Основные понятия: структурная, функциональная и экспериментальная модели 93
7.4 План однофакторного эксперимента и процедуры обработки результатов эксперимента 98
7.5 Факторный анализ, полный и дробный факторный эксперимент и математическая модель 100
7.6 Основные классы планов, применяемые в вычислительном эксперименте 108
7.7 Методология анализа поверхности отклика. Техника расчета крутого восхождения 111
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 119