Імітаційне моделювання управляючих систем - Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)
Реквізити навчальної дисципліни
Рівень вищої освіти | Перший (бакалаврський) |
Галузь знань | 12 Інформаційні технології |
Спеціальність | 126 Інформаційні системи та технології |
Освітня програма | Інформаційні управляючі системи |
Статус дисципліни | Нормативна |
Форма навчання | очна (денна) |
Рік підготовки, семестр | 3 курс, весняний семестр |
Обсяг дисципліни | 4,5 кредити, 135 годин в тому числі 36 годин лекцій, 36 годин лабораторних робіт, 63 годин самостійна робота |
Семестровий контроль/ контрольні заходи | іспит / захист лабораторних робіт, МКР |
Розклад занять | 1 лекція (2 години) 1 раз на тиждень; 1 лабораторна робота (2 години) 1 раз на тиждень |
Мова викладання | Українська |
Інформація про керівника курсу/викладачів | >Лектор: к.т.н., доцент Цьопа Наталія Володимирівна tsopa.nataliia@lll.kpi.ua моб. +38(066)223-06-04 >Лабораторні: к.т.н., доцент Цьопа Наталія Володимирівна tsopa.nataliia@lll.kpi.ua моб. +38(066)223-06-04 |
Розміщення курсу | https://campus.kpi.ua |
Програма навчальної дисципліни
1. Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання
Силабус освітнього компонента <<Імітаційне моделювання управляючих систем>> складено відповідно до освітньої-професійної програми підготовки бакалаврів <<Інформаційні управляючі системи та технології>> спеціальності 126 – Інформаційні системи та технології.
Метою навчальної дисципліни є формування та закріплення у студентів наступних компетентностей: (ФК 11) Здатність до аналізу, синтезу і оптимізації інформаційних систем та технологій з використанням математичних та імітаційних моделей і методів; (ФК 13) Здатність проводити обчислювальні експерименти, порівнювати результати експериментальних даних і отриманих рішень; (ФК 17) Здатність застосовувати методи керування економічними, людськими та технічними ресурсами в процесі розробки інформаційних систем; (ФК 22) Здатність розробляти модулі обробки даних інформаційних управляючих технологій на основі математичних та імітаційних моделей.
Предмет навчальної дисципліни - основні поняття імітаційного моделювання, методи та способи побудови моделей об'єктів та систем управління а також інструментальні середовища моделювання систем (MathworksMatlab).
Програмні результати навчання, на формування та покращення яких спрямована дисципліна: (ПРН 2) Застосовувати знання фундаментальних і природничих наук, системного аналізу та технологій моделювання, стандартних алгоритмів та дискретного аналізу при розв'язанні задач проєктування і використання інформаційних систем та технологій.
2.Пререквізити та постреквізити дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)
Дана дисципліна відноситься до циклу дисциплін професійної підготовки і є дисципліною нормативного освітнього компоненту. Курс розрахований на студентів, які мають підготовку по попереднім курсам, що стосуються «Проектування інформаційних систем», «Аналіз даних в інформаційно-управляючих системах». Знання, отримані при вивченні дисципліни повинні бути використані при проходженні переддипломної практики, а також у подальшій професійній діяльності.
3.Зміст навчальної дисципліни
Загальний обсяг дисципліни становить 4,5 кредити (135 годин) їх розподіл за видами роботи наведено у таблиці. Навчальна дисципліна складається з одного семестрового модулю і вивчається в 2-му (весняному) семестрі.
Форма навчання | Всього кредитів/годин | Розподіл навчального часу за видами занять | Семестрова атестація | |||
Лекції | Практ. зан. | Лаб. роб. | СРС | |||
очна | 4,5/(135) | 36 | - | 36 | 63 | іспит |
СРС - самостійна робота студента. Структура навчальної дисципліни представлена у таблиці.
№ з/п | Тема (розділ) дисципліни | Всього годин по всім видам занять | Лекції | Лаб. роб. | СРС |
1 | Задачі, методи та процес моделювання. | 9 | 2 | 2 | 5 |
2 | Методи збору інформації та даних про систему. | 14 | 2 | 4 | 8 |
3 | Формалізація процесів функціонування дискретних систем. | 18 | 4 | 4 | 10 |
4 | Імітаційне моделювання. | 26 | 8 | 8 | 10 |
5 | Методи досліджень імітаційних моделей. | 26 | 8 | 8 | 10 |
6 | Методи оптимізації імітаційних моделей. | 26 | 6 | 8 | 12 |
7 | Програмне забезпечення імітаційного моделювання систем. | 16 | 6 | 2 | 8 |
РАЗОМ: | 135 | 36 | 36 | 63 |
4.Навчальні матеріали та ресурси
Основна література:
- Моделювання та оптимізація систем: підручник /[Дубовой В. М., Квєтний Р. Н., Михальов О. І., А.В.Усов А. В.] –Вінниця : ПП «ТД«Еднльвейс», 2017. – 804 с. - https://nmetau.edu.ua/ua/mdiv/i2001/p2455
- Литвинов А. Л. Теорія систем масового обслуговування : навч. посібник /А. Л. Литвинов ; Харків. нац. ун-т міського господарства ім. О. М. Бекетова. – Харків : ХНУМГ ім. О. М. Бекетова, 2018. – 141 с. - https://eprints.kname.edu.ua/50287/1/2017_%D0%9F%D0%95%D0%A7_29%D0%9D_%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D1%96%D1%8F%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%9C%D0%B0%D1%81%D0%9E%D0%B1%D1%81%D0%BB%D1%83%D0%B3%D0%BE%D0%B2%20%D0%9B%D0%B8%D1%82%D0%B2%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2.pdf
- Моделювання складних систем на основі кольорових мереж Петрі : навч. посіб. / І.О. Калініна, О. П. Гожий. – Херсон : ФОП Вишемирський В. С., 2021. – 58 с. - https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/528/1/%d0%9a%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%bd%d1%96%d0%bd%d0%b0%20%d0%86.%20%d0%9e.%20%d0%9c%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d1%8e%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8f%20%d1%81%d0%ba%d0%bb%d0%b0%d0%b4%d0%bd%d0%b8%d1%85%20%d1%81%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b5%d0%bc%20%d0%bd%d0%b0%20%d0%be%d1%81%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%96%20%d0%ba%d0%be%d0%bb%d1%8c%d0%be%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%b8%d1%85%20%d0%bc%d0%b5%d1%80%d0%b5%d0%b6%20%d0%9f%d0%b5%d1%82%d1%80%d1%96.pdf
Додаткова література:
- Імітаційне моделювання систем і процесів у телекомунікаціях / Л. О. Уривський, А. В. Мошинська, С. О. Осипчук / КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022 р. - 202 с. - https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/de7cd488-c9a3-433a-b6ce-a5dacff9e9dd/content
- Неруш, В. Б. Імітаційне моделювання систем та процесів [Електронний ресурс] : конспект лекцій / В. Б. Неруш, В. В. Курдеча ; НТУУ «КПІ». – Електронні текстові дані (1 файл: 2,75 Мбайт). – Київ : НН ІТС НТУУ «КПІ», 2012. – 115 с. – https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/3fe27852-776f-4130-bc62-c9c2be44ed6e/content
- Ніколюк П. К./ Моделювання систем: навчальний посібник для здобувачів вищої освіти спеціальності 122 Комп’ютерні науки. Вінниця: ДонНУ, 2023. - 228 c. - https://r2.donnu.edu.ua/items/34772b8b-16dc-40a1-87e9-67b1519ef237
- Стеценко, І.В. Моделювання систем: навч. посіб. [Електронний ресурс, текст] / І.В. Стеценко ; М-во освіти і науки України, Черкас. держ. технол. ун-т. – Черкаси : ЧДТУ, 2010. – 399 с. ISBN 978-966-402-073-9 - http://web.kpi.kharkov.ua/auts/wp-content/uploads/sites/67/2017/02/MOCS_Kachanov_posobie.pdf
- MATLAB Online. Електронний ресурс - https://www.mathworks.com/products/matlab-online.html
- Practical MATLAB: With Modeling, Simulation, and Processing Projects / Irfan Turk / Apress, 2019. - 297 p. - https://dokumen.pub/practical-matlab-with-modeling-simulation-and-processing-projects-9781484252819-1484252810.html
- Introduction to modeling and simulation with MATLAB and Python / Steven I. Gordon, Brian Guilfoos / CRC Press, 2017. - 210 р. - https://dokumen.pub/introduction-to-modeling-and-simulation-with-matlab-and-python-9781498773874-1498773877.html
- Network Modeling, Simulation and Analysis in MATLAB: Theory and Practices / Dac-Nhuong Le, Abhishek Kumar Pandey, Sairam Tadepalli, Pramod Singh Rathore, Jyotir Moy Chatterjee / P-r Wiley, 2019. - 350 p. - https://dokumen.pub/network-modeling-simulation-and-analysis-in-matlab-theory-and-practices-1119631432-9781119631439.html
Курси на платформі coursera:
- Matlab and Simulink Basics, за посиланням - https://www.coursera.org/learn/matlab-and-simulink-basics
- Кіберфізичні системи: Моделювання та імітація, за посиланням - https://www.coursera.org/learn/cyber-physical-systems-1
Навчальний контент
5.Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Зміст розділів дисципліни.
№ | Назва розділу дисципліни | Зміст розділу |
1 | Задачі, методи та процес моделювання. | Моделі і моделювання. Об'єкт моделювання; модель, її призначення і функції; приватні моделі. Цілі і проблеми моделювання систем. Натурний (фізичний) і обчислювальний експерименти. Класифікація моделей і види моделювання. |
2 | Методи збору інформації та даних про систему. | Ідентифікація закону розподілу. Апроксимація функціональної залежності. Декомпозиція систем і простір станів. Формальні методи побудови моделей. Кібернетичний підхід. Системна динаміка. Теоретико-множиний підхід. |
3 | Формалізація процесів функціонування дискретних систем. | Мережі масового обслуговування. Мережі масового обслуговування з блокуванням маршруту. Мережі Петрі з часовими затримками. Мережі Петрі з конфліктними переходами. Мережі Петрі з багатоканальними переходами. Мережі Петрі з інформаційними зв'язками. |
4 | Імітаційне моделювання. | Генератори випадкових величин. Алгоритми імітаційних процесів функціонування дискретних систем. Імітаційне моделювання мережі масового обслуговування. Імітаційне моделювання мережі Петрі з часовими затримками. Імітаційне моделювання мережі Петрі з конфліктними переходами. Імітаційне моделювання мережі Петрі з багатоканальними переходами. |
5 | Методи досліджень імітаційних моделей. | Планування та проведення факторних експериментів. Регресійний аналіз впливу факторів. Дисперсійний аналіз впливу факторів. |
6 | Методи оптимізації імітаційних моделей. | Пошук оптимальних значень за допомогою серії факторинх експериментів. Методи групового урахування аргументів. Еволюційні методи пошуку оптимальних значень. |
7 | Програмне забезпечення імітаційного моделювання систем. | Мова імітаційного моделювання GPSS. Система імітаційного моделювання для моделей на основі мереж Петрі. Моделювання засобами MathworksMatlab. |
Лекційні заняття.
№, з/п | Назва | Кількість годин |
1 | Задачі, методи та процеcи моделювання. | 2 |
2 | Методи збору інформаці та даних про систему. | 2 |
3 | Мережі масового обслуговування. | 2 |
4 | Мережі Петрі. | 2 |
5 | Методи проектування імітаційних моделей. Розроблення концептуальної моделі. | 2 |
6 | Генератори випадкових величин. Алгоритми імітаційних процесів функціонування дискретних систем. | 2 |
7 | Імітаційне моделювання мережі масового обслуговування. | 2 |
8 | Імітаційне моделювання мережі Петрі | 2 |
9 | Планування та проведення факторних експериментів. | 2 |
10 | Планування та проведенн факторних експериментів. | 2 |
11 | Дисперсійний аналіз впливу факторів. | 2 |
12 | Пошук оптимальних значень за допомогою серії факторинх експериментів. | 2 |
13 | Методи групового урахування аргументів. | 2 |
14 | Еволюційні методи пошуку оптимальних значень. | 2 |
15 | Принципи побудови мов моделювання. | 2 |
16 | Стан процесів. | 2 |
17 | Система планування в мовах моделювання. | 2 |
18 | Системи імітаційного моделювання. | 2 |
Лабораторні заняття.
№ за/п | Назва | Зміст | Кількість годин |
1 | Призначення та структура MatLab Simulink. | Мета роботи отримати початкові навики роботи в середовищі Simulink, знайомство з інтерфейсом користувача, браузером бібліотек блочних компонентів Simulink Library Browser, редактором блок-схем, вікном S-моделі. | 2 |
2 | Основні прийоми редагування S-моделі. | Мета роботи отримати навички роботи в графічному редакторі середовища Simulink, вивчення основних прийомів створення та редагування блок-схем S-моделей. | 2 |
3 | Універсальна бібліотека Simulink. | Мета роботи ознайомитись з універсальною бібліотекою блочних компонентів Simulink, вивчення призначення блоків, вивчення основних прийомів налаштування параметрів блоків. | 2 |
4 | Встановлення параметрів конфігурації моделі | Мета роботи ознайомлення з параметрами конфігурації S-моделі та чисельними методами Simulink. | 2 |
5 | Імпорт та експорт даних | Мета роботи вивчення способів обміну даними між Matlab та Simulink, автоматичного та ручного виклику команд (групами команд, m-файлів) з вікна S-моделі, запуску виконання S-моделі з командної строки Matlab або з m-файлу. | 2 |
6 | S-функція та анімація | Мета роботи отримання навичок опису S-функції та їх використання для створення анімації в Simulink. | 2 |
7 | Управління підсистемами | Мета роботи отримати навички створення та використання Simulink-підсистемами. | 2 |
8 | 1-й Календарний контроль | Мета - моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу. | 2 |
9 | Моделювання динамічних систем в Simulink. Неперервні моделі. | Мета роботи отримати навички створення та редагування динамічних моделей в середовищі Simulink. Перехід від мети моделювання до концемтуальної та імітаційної моделей. Закріпити на практиці навички роботи з пакетом MatLab Simulink. | 2 |
10 | Моделювання випадкових процесів. | Мета роботи отримати навички використання методу Монте-Карло (статистичних випробувань) для моделювання в середовищі Simulink. Підготовка та проведення статистичного експеременту. | 2 |
11 | Імітаційне моделювання стохастичних систем. | Мета роботи отримати навички моделювання СМО. Одноканальні системи масового обслуговування. Імітаційні модель СМО в середовищі Simulink. Бібліотека SimEvents MatLab/Simulink. | 2 |
12 | Імітаційне моделювання стохастичних систем. | Мета роботи отримати навички моделювання СМО з пріоритетами. СМО з абсолютним та відносними пріоритетами. Імітаційна модель СМО з абсолютним пріоритетом в середовищі Simulink. Верифікація імітаційної моделі. | 2 |
13 | Моделювання мереж Петрі. | Мета роботи отримати навички моделювання мереж Петрі. Знайомство з універсальними система імітаційного моделювання (Petri net Toolbox середовища MatLab, HiPS: Hierarchical Petri net Simulator, VisualPetri). | 2 |
14 | 2-й Календарний контроль | Мета - моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу. | 2 |
15 | Методи дослідження імітаційних моделей | Мета роботи отримати навички планування та проведення експериментів з імітаційною моделлю системи. Тактичне планування факторних експериментів. Стратегічне планування факторних експериментів. | 2 |
16 | МКР Тест | Мета - контроль засвоєння студентами теоретичного матеріалу. | 2 |
17 | Визначення поточного рейтингу студента. Розгляд питань та практичних завдань, які виносяться на іспит. | 2 | |
18 | Підготовка до складання іспиту з дисципліни. | 2 |
6.Самостійна робота студента
Самостійна робота студентів полягає в самостійному вивченні окремих тем, практичної реалізації типових завдань за цими темами. Контроль виконання самостійної роботи проводиться при поточних контрольних заходах і на проміжній атестації за підсумками освоєння.
Перелік питань для самостійної роботи студентів по розділам:
№ теми | Розділ | Зміст | Кількість годин, які відводяться на самостійне вивчення |
1 | Розділ 1 | Основні методи аналітичного моделювання управляючих систем. | 5 |
2 | Розділ 2 | Імовірнісне та статистичне моделювання. | 8 |
3 | Розділ 3 | Типи моделей систем масового обслуговування. Одноканальні та багатоканальні системи масового обслуговування. | 10 |
4 | Розділ 4 | Моделювання систем за допомогою мереж Петрі. Розширення простих мереж Петрі. Розширення можливостей вузлів під час моделювання. | 10 |
5 | Розділ 5 | Вибір засобів реалізації імітаційного моделі. Програмна реалізація. | 10 |
6 | Розділ 6 | Методи штучного інтелекту в імітаційному моделюванні. | 12 |
7 | Розділ 7 | Система моделювання GPSS, Petri net Toolbox середовища MatLab, HiPS : Hierarchical Petri net Simulator, VisualPetri, Petri-LLD, CPN IDE, Platform Independent Petri net Editor. | 8 |
Політика та контроль
7.Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Система вимог, які викладач ставить перед студентом:
- правила відвідування занять: заборонено оцінювати присутність або відсутність здобувача на аудиторному занятті, в тому числі нараховувати заохочувальні або штрафні бали. Відповідно до РСО даної дисципліни бали нараховують за відповідні види навчальної активності на лекційних та лабораторних заняттях;
- правила поведінки на заняттях: студент має можливість отримувати бали за відповідні види навчальної активності на лекційних та практичних заняттях, передбачені РСО дисципліни;
- політика дедлайнів та перескладань: несвоєчасне подання студентом виконаної лабораторної роботи передбачає зменшення максимальної оцінки за виконану роботу на 1 бал, однак остаточна оцінка за роботу не може буде меншою ніж мінімальна, передбачена РСО дисципліни; якщо студент не проходив або не з'явився на МКР (без поважної причини), його результат оцінюється у 0 балів. Перескладання результатів МКР не передбачено;
- політика щодо академічної доброчесності: Кодекс честі Національного технічного університету України <<Київський політехнічний інститут>> https://kpi.ua/files/honorcode.pdf встановлює загальні моральні принципи, правила етичної поведінки осіб та передбачає політику академічної доброчесності для осіб, що працюють і навчаються в університеті, якими вони мають керуватись у своїй діяльності, в тому числі при вивченні та складанні контрольних заходів з дисципліни <<Управління технічними системами>>;
- при використанні цифрових засобів зв'язку з викладачем (мобільний зв'язок, електронна пошта, переписка на форумах та у соцмережах та ін.) необхідно дотримуватись загальноприйнятих етичних норм, зокрема бути ввічливим та обмежувати спілкування робочим часом викладача.
8.Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)
З дисципліни передбачений поточний контроль у формі рейтинг-контролю і проміжна атестація за підсумками освоєння дисципліни – іспит у другому (весняному) семестрі. Відвідування лекційних та лабораторних занять є обов'язковою складовою вивчення матеріалу. На період воєного стану лекційні та лабораторні заняття проводяться в дистанційному режимі. Лабораторні роботи захищаються у вигляді відповіді на контрольні питання та представлення результатів виконаної роботи. Бали за лабораторну роботу нараховуються лише за наявності звіту. Штрафні та заохочувальні бали за:
- несвоєчаснеподання виконаної лабораторної роботи - 1 бал;
- модернізація лабораторних робіт, виконання завдань із удосконалення дидактичних матеріалів з дисципліни - надається від 5 до 10 заохочувальнихбалів.
Рейтинг студента з дисципліни складається з балів, що він отримує за:
- виконання 6 лабораторних робіт (ЛР);
- виконання 1-ї модульної контрольної роботи (МКР);
- відповіді на екзаменаційні питання (ВЕП).
Вид заняття / контрольний захід
Min/max рейтингова оцінка | ЛР №1 | ЛР №2 | ЛР №3 | Календарний контроль 1 | ЛР №4 | ЛР №5 | ЛР №6 | Календарний контроль 2 | МКР | Відповіді на екзаменаційні питання |
Min | 3 | 3 | 3 | 9 | 3 | 3 | 3 | 18 | 15 | 27 |
Max | 5 | 5 | 5 | 15 | 5 | 5 | 5 | 30 | 30 | 40 |
Розрахунок шкали рейтингу R: Сума вагових балів контрольних заходів протягом семестру складає: Rmax =Σ(ЛР)+МКР+ВЕП = 30 + 30 + 40 = 100 балів. Rmin =Σ(ЛР)+МКР+ВЕП = 18 + 15 + 27 = 60 балів.
Поточний контроль: опитування на лабораторних заняттях за темою заняття; Календарний контроль: провадиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу. Для отримання <<зараховано>> з першого календарного контролю (КК 8 тиждень) студент повинен здати 1-3 лабораторні роботи та мати не менше ніж 9 балів (на початок 8 тижня згідно з календарним планом контрольних заходів <<ідеальний>> студент має отримати 15 балів). Для отримання <<зараховано>> з другого календарного контролю (КК 14 тиждень) студент повинен здати 4-6 лабораторні роботи та мати не менше ніж 21 бал (на початок 14 тижня згідно з календарним планом контрольних заходів <<ідеальний>> студент має отримати 30 балів).
Модульна контрольна робота. Метою МКР є закріплення та перевірка теоретичних знань із освітнього компонента, набуття студентами практичних навичок самостійного вирішення задач та складанні алгоритмів імітації. Модульна контрольна робота (МКР) виконується після вивчення Розділів 1-7 та виконання лабораторних занять 1-6. Модульна контрольна робота проводиться у вигляді тестування по матеріалам лекційних занять. Тестові завдання містять 34 питань різного формату (вибір правильного варіанту з переліку; вірно/невірно; визначити відповідність; чисельна відповідь тощо). Загальна кількість балів за тест - 30 (18 питань - 0,5 балів, 15 питань - 1 бал, 1 - 6 балів). Критерії оцінювання:
- запитання типу <<вибір правильного варіанту з переліку>>, <<вірно/невірно>>, <<чисельна відповідь>> оцінюються однозначно: вірна відповідь – 0,5, невірна відповідь – 0 балів;
- запитання, на які немає однієї конкретної відповіді, типу <<визначити відповідність>>, <<надати визначення>> або <<вирішення конкретної задачі>> – невірна відповідь – 0 балів, частково вірна відповідь – 0,25/0,5 балів, вірна відповідь - 1 бал.
- практична задача на складання схеми та алгоритму імітації - не виконане завдання або невірно виконане завдання - 0 балів, частково виконане завдання або частково вірно виконане завдання - від 2 до 4 балів, повністю вірно виконане завдання - 6 балів.
Семестровий контроль: іспит. Умови допуску до семестрового контролю: семестровий рейтинг не менше 30 балів, виконання та захист всіх лабораторних робіт і виконання МКР.
Таблиця відповідності рейтингових балів оцінкам за університетською шкалою:
Кількість балів | Оцінка |
100-95 | Відмінно |
94-85 | Дуже добре |
84-75 | Добре |
74-65 | Задовільно |
64-60 | Достатньо |
Менше 60 | Незадовільно |
Не виконані умови допуску | Не допущено |
9.Додаткова інформація з дисципліни (освітнього компонента)
Орієнтовний перелік питань, що виносяться на екзамен:
- Поняття моделі
- Способи побудови моделей
- Класифікація моделей
- Задачі моделювання
- Методи моделювання
- Процес моделювання
- Системний підхід до побудови моделей
- Ідентифікація закону розподілу
- Апроксимація функціональної залежності
- Мережі масового обслуговування
- Мережі масового обслуговування з блокуванням маршруту
- Мережі Петрі з часовими затримками
- Мережі Петрі з конфліктними переходами Мережі Петрі з багатоканальними переходами
- Мережі Петрі з інформаційними зв'язками
- Генератори випадкових величин
- Алгоритми імітації процесів функціонування дискретних систем
- Імітаційне моделювання мережі масового обслуговування
- Імітаційне моделювання мережі Петрі з часовими затримками
- Імітаційне моделювання мережі Петрі з конфліктними переходами
- Імітаційне моделювання мережі Петрі з багатоканальними переходами
- Планування та проведення факторних експериментів
- Регресійний аналіз впливу факторів
- Дисперсійний аналіз впливу факторів
- Пошук оптимальних значень за допомогою серії факторних експериментів
- Методи групового урахування аргументів
- Еволюційні методи пошуку оптимальних значень
- Мова імітаційного моделювання GPSS
- Система імітаційного моделювання PTRSIM
- Пакет імітаційного моделювання Arena
Робочу програму навчальної дисципліни (Силабус): Складено доцент, к.т.н., Цьопа Наталія Володимирівня Ухвалено кафедрою ІСТ (протокол № 16 від 12.06.2024) Погоджено Методичною комісією факультету[1] (протокол № 10 від 21.06.2024)