РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ

УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по учебной работе

_ /Л. М. Волосникова »./_ 2013 г.

«

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Учебно-методический комплекс Рабочая программа для студентов специальности 090102.65 «Компьютерная безопасность»

очной формы обучения «ПОДГОТОВЛЕНО К ИЗДАНИЮ»:

Автор работы /Ю.Е. Карякин / г.

Рассмотрено на заседании кафедры программного обеспечения 29.05.13, протокол № 11.

Соответствует требованиям к содержанию, структуре и оформлению.

«РЕКОМЕНДОВАНО К ЭЛЕКТРОННОМУ ИЗДАНИЮ»:

О бъем стр. _... -------------Зав. кафедрой т- / П.К. Моор / « » 20 г.

Рассмотрено на заседании УМК Института математики и компьютерных наук 26.06.13, протокол № 1.

Соответствует ГОС ВПО и учебному плану образовательной программы.

«СОГЛАСОВАНО»:

Председатель УМК / Н.М. Гаврилова/ ск «л» 2оу-;~ у «СОГЛАСОВАНО»

И.о. директора ИБЦ Тю м ГУ ' ". " / Е.А. Ульянова / «У» --У 20 г.

«СОГЛАСОВАНО»

Зав. методическим отделом УМ У / И.Ю. Фарафонова / «» ' 2 0 ' V г.

РО ССИ Й СКА Я Ф ЕДЕРАЦ ИЯ

М И Н И СТЕРСТВО О БРА ЗО В А Н И Я И Н А У К И

Ф ЕД ЕРА Л ЬН О Е ГО СУ Д А РСТВЕН Н О Е БЮ Д Ж ЕТН О Е

О БРА ЗО ВА ТЕЛ ЬН О Е У ЧРЕЖ Д ЕН И Е ВЫ СШ ЕЕО

П РО Ф ЕССИ О Н А Л ЬН О ГО О БРА ЗО В А Н И Я

«ТЮ М ЕН СКИ Й ЕО СУ Д А РС ТВЕН Н Ы Й У Н И В ЕРС И ТЕТ»

Институт математики и компью терных наук Кафедра информационны х систем К А РЯ К И Н Ю.Е.

КО М П ЬЮ ТЕРН О Е М О Д ЕЛ И РО В А Н И Е

У чебно-методический комплекс.

Рабочая программа для студентов очной формы обучения, специальности 090102.65 «К ом пью терная безопасность»

Тю менский государственны й университет К арякин Ю.Е. К ом пью терное моделирование. У чебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной ф ормы обучения специальности 090102.65 «Компью терная безопасность». Тюмень. 2013, 15 стр.

Рабочая программа дисциплины опубликована на сайте ТюмГУ:

П роблемно-ориентированны е программные комплексы [электронный ресурс / Реж им доступа: Http://www.umk.utm n,ru, свободный.

Рекомендовано к изданию кафедрой инф ормационны х систем.

У тверж дено проректором по учебной работе Тю менского государственного университета.

О Т В Е ТС Т В Е Н Н Ы Й РЕДАКТОР: И ваш ко А.Г., д.т.н., профессор.

Т ю м енский государственны й университет, 2013.

К арякин Ю.Е., 2013.

1. Пояснительная записка 1.1. Цели и задачи дисциплины Цель - изучение основных классов моделей и методов моделирования, принципов построения моделей процессов, методов формализации, алгоритмизации и реализации моделей на ЭВМ.

Задачи дисциплины:

• ознакомить студентов с понятием модель системы, классификацией моделей;

• рассмотреть основные подходы к созданию моделей систем различного назначения;

• дать глубокие и систематизированные знания о методологии создания различных моделей;

• рассмотреть основы разработки имитационных моделей процессов;

• дать основы построения функциональных моделей.

1.2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

знать:

• виды моделей и их классификацию;

• понятие математической модели;

• структуру процесса моделирования;

• роль моделей в процессе изучения сложных систем;

• основные методы построения и анализа моделей систем.

уметь:

• проводить систематизацию и классификацию моделей;

• формулировать цели разработки и функционирования моделей;

• выделять составляющие сложных систем;

• классифицировать модели;

• использовать основные методы построения и анализа моделей систем;

• проводить и планировать моделирование на ЭВМ;

• проводить анализ и интерпретировать результаты моделирования.

иметь представление:

• о специфике использования методов моделирования при автоматизации • о постановка и решение оптимизационных задач • о методами системного анализа в предметной области • о методах научных исследований по теории, технологии разработки и эксплуатации профессионально-ориентированных информационных иметь навыки:

• работы с основными объектами, явлениями и процессами, связанными с информационными системами, и использования методов их научного • разработки проектных решений по компьютерному моделированию и их реализации в заданной инструментальной среде;

• выбора методов и средств реализации разработанных моделей на ЭВМ;

• разработки различных моделей;

• планирования компьютерного эксперимента.

2. Структура и трудоемкость дисциплины З.Тематический план Понятие модели Статистическое 1. моделирование и имитационное моделирование 1.3 Планирование компьютерного эксперимента.

2.1 Формирование случайных чисел с заданным законом распределения имитационных моделей конструирование моделей Имитация основных типовых 16. 3. Итого (часов, баллов):

Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля Модуль 1.

1. 1. 1. Всего Модуль 2.

2. Модуль 3.

Планирование самостоятельной работы студентов самостоятельной работы студентов.

Обязательные:

• конспектирование материала на лекционных занятиях;

• выполнение заданий лабораторных работ;

• выполнение тестовых и контрольных работ.

Дополнительные:

• написание дополнительных программ;

• изучение дополнительной литературы.

Кроме того, по отдельным темам предусмотрены специальные виды самостоятельной работы студентов:

Модуль 1.

1.2 Статистическое 1. Модуль 2.

Модуль 3.

3.3 Имитация основны;

4. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами Темы дисциплины, необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин квалификационная работа Модуль 1.

1.1. Понятие модели и моделирования Понятие модели; классификация моделей, концептуальное моделирование.

Математические предпосылки создания имитационной модели. Границы возможностей классических математических методов в системотехнике и экономике.

1.2. Статистическое моделирование и имитационное моделирование Общее представление. Метод Монте-Карло. Область применения метода.

Программные средства имитационного моделирования: модели дискретных систем, модели непрерывных процессов, комплексные (дискретно-непрерывные) модели.

1.3. Планирование компьютерного эксперимента.

Планирование компьютерного эксперимента; масштаб времени; датчики случайных величин; потоки, задержки, обслуживание; проверки гипотез.

Модуль 2.

2.1. Формирование случайных чисел с заданным законом распределения.

Требования к случайным числам. Метод обратных функций. Приближенные методы формирование случайных чисел. Метод отсеивания. Моделирование условий предельных теорем теории вероятностей (моделирование нормального распределения). Биномиальное распределение. Распределение Пуассона.

2.2. Категории и объекты имитационных моделей.

Категории типа событиеявлениеоповедение; риски и прогнозы. Объекты имитационных моделей: «процесс», «транзакт», «событие», «ресурс» и др.

2.3. Подходы к созданию моделей.

Различные подходы к созданию моделей: транзактно-ориентированный, объектноориентированный, событийный.

Модуль 3.

3.1. Структурный анализ процессов.

Структурный анализ процессов при использовании объектно-ориентированного подхода. Функциональная модель и ее диаграммы. Уровни детализации функциональной модели системы. Процесс создания двух взаимосвязанных моделей: функциональной структурной и динамической имитационной.

3.2. Автоматизированное конструирование моделей.

Автоматизированное конструирование моделей. Имитация работы объекта экономики в разных измерениях: материальные, информационные, «денежные»

потоки.

3.3. Имитация основных типовых процессов.

Имитация основных типовых процессов: генераторы, очереди, узлы обслуживания, терминаторы и др. Разомкнутые и замкнутые схемы моделей. Работа с объектами типа ресурс. Стратегии управления ресурсами.

6. Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум) 1. Моделирование случайных величин.

2. Моделирование систем массового обслуживания (СМО).

3. Моделирование непрерывных детерминированных динамических систем.

4. Моделирование непрерывных детерминированных динамических систем.

5. Моделирование дискретно-непрерывных (гибридных) динамических систем.

6. Статистическое моделирование стохастических динамических систем.

7. Моделирование вычислительных сетей.

8. Моделирование вычислительных процессов.

9. Модели распределенных систем 10. Модели бизнес-процессов.

11. Модели анализа рисков.

12. Модели при решении оптимизационных задач.

7. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины (модуля) Учебно-методическое обеспечение выполнения обучающимися самостоятельных заданий лабораторного практикума включает:

• рабочую программу по дисциплине;

• методические указания к выполнению каждого задания (выдаются обучающимся в электронном виде) Контроль качества подготовки осуществляется путем проверки теоретических знаний и практических навыков с использованием 1) Текущей аттестации:

проверка промежуточных контрольных работ и прием лабораторных 2) Промежуточной аттестации:

Тестирование по разделам дисциплины.

Зачёт в работ, решения всех задач контрольных работ и выполнения тестовых заданий, предусмотренных содержанием учебных Модулей 1Текущий и промежуточный контроль освоения и усвоения материала дисциплины осуществляется в рамках рейтинговой (100-бальной) системы оценок.

7.1. Вопросы для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации 1. Понятия «модель», «моделирование». Разработка моделей систем на основе классического и системного подходов (сравнительный анализ).

2. Аналитический и имитационный метод моделирования систем (краткая характеристика). Основные стадии разработки модели на базе системного подхода: макро- и микропроектирование.

3. Основные характеристики моделей систем.

4. Классификация видов моделирования систем по различным признакам.

5. Основные виды обеспечения машинного моделирования (краткая характеристика). Возможности машинного моделирования. Оценка эффективности машинного моделирования.

6. Формальная модель объекта. Закон функционирования системы, способы его задания. Алгоритм функционирования. Статические и динамические модели.

7. Непрерывно-детерминированные модели: краткая характеристика, примеры, возможные приложения.

8. Системы массового обслуживания: основные понятия. Виды СМО. Потоки событий. Простейший поток событий, его характеристики.

9. Формализация Q-схемы: базовые предположения, сети массового обслуживания, параметры и алгоритмы функционирования Q-схемы.

Формальное определение.

10. Агрегативный подход. Описание агрегата. Моделирование функционирования агрегата. Понятие об агрегативных системах.

11. Машинное моделирование системы: сущность, цели, требования к модели.

Основные этапы моделирования систем (перечислить).

12. Построение концептуальной модели системы и ее формализация: основное назначение этапа, основные подэтапы (краткая характеристика).

13. Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация: основное назначение этапа, основные подэтапы (краткая характеристика).

14. Принципы построения моделирующих алгоритмов. Формы представления моделирующих алгоритмов.

15. Получение и интерпретация результатов машинного моделирования системы:

особенности, критерии оценки, краткая характеристика основных подэтапов.

16. Статистическое моделирование на ЭВМ: сущность, области применения, результаты. Примеры.

17. Квазиравномерное распределение: определение, числовые характеристики.

Формирование случайной величины, квазиравномерно распределенной на (О, 18. Основные способы генерации квазиравномерно распределенных случайных чисел. Псевдослучайные числа, примеры алгоритмов их получения. Требования к генератору.

19. Моделирование испытаний (наступление случайного события с заданной вероятностью): процедура и ее обоснование. Обобщение на группу событий:

процедура определения исхода испытания по жребию. Ошибка при реализации 20. Моделирование совместных испытаний (на примере двух случайных событий с заданными вероятностями): случай независимых и зависимых событий.

21. Формирование возможных значений случайной величины с заданным законом распределения: прямое преобразование (для непрерывных и дискретных случайных величин); использование предельных теорем теории вероятностей.

22. Основная задача планирования машинных экспериментов. Основные понятия теории планирования экспериментов: факторы, их уровни, функция и поверхность реакции, виды факторов, модель планирования.

23. Матрица планирования. Планирование эксперимента для линейного приближения поверхности реакции. Виды планов экспериментов. Правило проведения ДФЭ.

24. Проблемы стратегического планирования (краткая характеристика). Основные этапы стратегического планирования.

25. Основные проблемы, решаемые на этапе тактического планирования (краткая характеристика).

26. Получение статистических оценок искомых характеристик моделируемой системы: оценка вероятности события, оценка закона распределения случайной величины, среднего значения и дисперсии случайной величины, корреляционного момента случайных величин.

27. Основные задачи обработки результатов моделирования, их связь с задачами проверки статистических гипотез.

28. Основные методы анализа результатов моделирования (краткая характеристика).

29. Особенности машинного синтеза. Обработка результатов моделирования при синтезе систем.

7.2. Темы рефератов 1. Агентное имитационное моделирование сетей массового обслуживания.

2. Анализ адекватности имитационной модели сети массового обслуживания.

3. Использование имитационного моделирования для анализа сетей массового обслуживания.

4. Применение имитационного моделирования в контексте задачи анализа сетей массового обслуживания.

5. Реализация обслуживания запросов сервером в имитационной модели.

6. Имитационная модель проведения ремонта и технического обслуживания базовых станций телекоммуникационной компании.

7. Имитационная модель процесса обслуживания вызовов.

8. Имитационная модель процесса обслуживания вызовов системы управления услугами.

9. Имитационное моделирование процесса обслуживания в многоканальных СМО 10. Имитационное моделирование работы системы распределения нагрузки в случае отказа одного из каналов обслуживания.

11. Имитационная модель выбора параметров распределенной системы обслуживания 12. Имитационная модель обслуживания вызовов в СМО.

13. Имитационное моделирование узла ККС как СМО в условиях нестационарное™ потока заявок на обслуживание.

14. Построение имитационной модели обслуживания потоков транспортных средств 15. Экспериментальная проверка алгоритмов управления качеством обслуживания на имитационной модели 16. Анализ теории массового обслуживания.

17. Имитационная модель процессов обслуживания потоков автотранспортных средств на автозаправочной станции.

18. Имитационное моделирование процессов обслуживания в СМО.

19. Оптимизация состава транспортного парка в условиях частых поломок с помощью замкнутых сетей массового обслуживания.

20. Статистические и имитационные модели синтеза распределенной системы обслуживания.

8. Образовательные технологии Сочетание традиционных образовательных технологий в форме лекций, компьютерных лабораторных работ и проведение контрольных мероприятий (контрольных работ, промежуточного тестирования, экзамена).

аудиторные занятия:

лекционные и компьютерные лабораторные занятия; на лабораторных занятиях контроль осуществляется при сдаче лабораторного задания в виде программы (на одном из используемых языков программирования) и пояснительной записки к задаче. В течение семестра студенты выполняют задачи, указанные преподавателем к каждому занятию, активные и интерактивные формы компьютерное моделирование и анализ результатов при выполнении лабораторных работ внеаудиторные занятия:

выполнение дополнительных заданий разного типа и уровня сложности при выполнении лабораторных работ, подготовка к аудиторным занятиям, изучение отдельных тем и вопросов учебной дисциплины в соответствии с учебно-тематическим планом, составлении конспектов.

Подготовка индивидуальных заданий: выполнение самостоятельных и контрольных работ, подготовка ко всем видам контрольных испытаний:

текущему контролю успеваемости и промежуточной аттестации;

индивидуальные консультации.

9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 1. Карякин Ю.Е. Компьютерное моделирование: Учебное пособие. - Тюмень:

1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. - М.:

Высшая школа, 2001. - 343 с.

2. Кельтон В. Д., Jloy А. М. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд.

- C-Пб: Издательский дом «Питер», 2004. - 848 с.

3. Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.:

Финансы и статистика, 2009. - 347 с.

4. Таха Хемди А. Введение в исследование операций. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. - 984 с.

5. Колесов Ю.Б.,Сениченков Ю.Б. Моделирование систем: Динамические и гибридные систем. - БХВ-Петербург, 2006. - 166 с.

6. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. - Интернетуниверситет информационных технологий - ИНТУИТ.ру, БИНОМ.

Лаборатория знаний, 2006. - 248 с.

10. Программное обеспечение и Интернет - ресурсы:

1. Microsoft Office 2. Microsoft Visual Studio 3. GPSS/World Student Version 11.Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля) Для поведения лекционных занятий необходима аудитория, оборудованная мультимедийными средствами для работы в программе PowerPoint. Для выполнения практических занятий (лабораторных работ) необходим компьютерный класс.