МОДЕЛЮВАННЯ КОМПОНЕНТІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ - Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)

Реквізити навчальної дисципліни


Рівень вищої освіти	Другий (магістр)
Галузь знань	12 Інформаційні технології
Спеціальність	126 Інформаційні системи та технології
Освітня програма	Інтегровані інформаційні системи
Статус дисципліни	Нормативна
Форма навчання	очна(денна), заочна
Рік підготовки, семестр	1 курс магістратури, осінній семестр
Обсяг дисципліни	3 кредити, 90 годин (очна -18 годин Лекції, 18 годин Лабораторні, 54 годин СРС, заочна - 6 годин Лекції, 6 годин Лабораторні, 78 годин СРС)
Семестровий контроль/ контрольні заходи	Залік, Модульна контрольна робота
Розклад занять	http://roz.kpi.ua
Мова викладання	Українська
Інформація про керівника курсу / викладачів	Лектор, лабораторні: ст. викладач Моргаль Олег Михайлович, m_olegm@ukr.net, моб. +38(066)7568156
Розміщення курсу	https://campus.kpi.ua

Програма навчальної дисципліни

Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання

Дисципліна «МОДЕЛЮВАННЯ КОМПОНЕНТІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ» (МКІС) є фундаментальною в сфері інформаційних систем та технологій, вона входить в структуру та перелік освітніх компонентів освітньої програми “Інформаційні управляючі системи та технології” 126 спеціальності магістратури “Інтегровані інформаційні системи” під кодом П05. У відповідності до стандарту освітній компонент П05, як дисципліна МКІС, забезпечує набуття загальних компетенцій ЗК01 (Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу), низку фахових компетенцій, знань СК04 (Здатність розробляти математичні, інформаційні та комп’ютерні моделі об’єктів і процесів інформатизації), СК05 (Здатність використовувати сучасні технології аналізу даних для оптимізації процесів в інформаційних системах) та умінь РН08 (Розробляти моделі інформаційних процесів та систем різного класу, використовувати методи моделювання, формалізації, алгоритмізації та реалізації моделей з використанням сучасних комп’ютерних засобів) в переліку компетенцій освітньої програми. Дисципліна розвиває та удосконалює професійні навички програмування, набуті в попередні роки навчання, розвиває базові навички з розробки предметно-орієнтованих систем імітаційного моделювання та дослідницькі навички.

Метою дисципліни є вивчення студентами принципів та способів розробки, реалізації та дослідження моделей складних систем, надбання навичок розробки алгоритмів імітації дискретно-подійних систем.

Предмет навчальної дисципліни – методи розробки програмного забезпечення імітаційного моделювання складних систем, технології розробки імітаційних моделей та їх застосування в інформаційних управляючих системах та системах прийняття рішень.

За результатами вивчення дисципліни студент повинен набути досвід з розробки імітаційних алгоритмів моделей складних систем на базі універсальних мов програмування та розробки моделей складних систем з використанням спеціалізованого програмного забезпечення імітаційного моделювання.

Програмні результати навчання студента. Згідно з вимогами освітньо-професійної програми студент після засвоєння навчальної дисципліни повинен знати:

• методи та способи формалізації моделей складних систем,

• алгоритми імітації дискретно-подійних систем, їх верифікацію та валідацію,

• способи використання паралельних обчислень в моделюванні систем,

• методи визначення точності алгоритмів імітації та їх складності,

• методи експериментального дослідження імітаційних моделей систем,

• методи оптимізації дискретно-подійних систем,

• складові компоненти програмного забезпечення з моделювання систем,

• сучасні тенденції розвитку програмного забезпечення з моделювання систем.

Студент повинен вміти:

• складати формалізовані моделі систем,

• розробляти алгоритми імітації на основі подійного представлення функціонування системи,

• розробляти алгоритми імітації на основі представлення функціонування системи стохастичною мережею Петрі,

• розробляти алгоритми імітації з використанням Петрі-об’єктної технології,

• оцінювати точність та складність алгоритмів імітації,

• використовувати паралельні обчислення в алгоритмах імітації та експериментальному дослідженні моделей систем,

• розробляти моделі систем з використанням програмного забезпечення Arena Rockwell Software, GPSS,

• розробляти графічні редактори мереж Петрі,

• виконувати експериментальне дослідження з моделями систем, у тому числі їх оптимізацію.

Пререквізити та постреквізити дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)

Вивчення дисципліни спирається на знання, отримані студентами при вивченні дисциплін «Об’єктно-орієнтоване програмування», теорія алгоритмів, дискретна математика, теорія систем та системний аналіз, прийняття рішень в інформаційних системах, «Теорія ймовірностей та математична статистика». Знання та навички, набуті студентом при вивченні дисципліни, використовуються в науковій роботі за своєю темою та підготовкою магістерської дисертації, а також при вивченні дисципліни «Управління ризиками інформаційної безпеки» підготовки магістрів спеціалізації «Інформаційні управляючі системи та технології».

Зміст навчальної дисципліни.

Дисципліна складається з наступних навчальних складових: Лекції, Лабораторні роботи (ЛР), Модульна контрольна робота (МКР) - для очної форми навчання, Домашня контрольна робота (ДКР) — для заочної форми навчання, Залікова контрольна робота (ЗКР).

Розділ 1 Моделювання в інформаційних управляючих системах

Тема 1.1 Вступ до курсу «Моделювання процесів в інформаційних управляючих системах».

Тема 1.2 Сутність імітаційного моделювання.

Розділ 2 Побудова імітаційних моделей

Тема 2.1 Основні етапи побудови імітаційної моделі.

Тема 2.2 Імітаційна модель керування запасами.

Розділ 3 Методи моделювання випадкових величин

Тема 3.1 Метод Монте-Карло.

Тема 3.2 Генерування РВП [0, 1].

Тема 3.3 Генерування випадкових подій і дискретно розподілених випадкових величин.

Тема 3.4 Генерування неперервних випадкових величин.

Розділ 4 Планування та проведення імітаційних експериментів

Тема 4.1 Планування імітаційних експериментів: основні визначення.

Тема 4.2 Одержання апроксимуючих поліномів.

Тема 4.3 Статистична перевірка результатів імітаційних експериментів.

Тема 4.4 Планування експериментів при дослідженні та оптимізації систем.

Навчальні матеріали та ресурси

Основна література

Томашевський В. М. Моделювання систем. - К: Видавнича група ВНУ, 2005, 2007. - 352 с.
Великодний С. С. Моделювання систем: конспект лекцій. Одеський державний екологічний університет, 2018. – 186 с.
Зеленський К.Х., Кіт Г.В., Чумаченко О.І. Комп'ютерне моделювання систем. – К.: Університет «Україна», 2014. – 315 с.
Моделювання та оптимізація систем: підручник / Дубовой В. М., Квєтний Р. Н., Михальов О. І., А.В.Усов А. В. –Вінниця : ПП «ТД«Еднельвейс», 2017. – 804 с.
Стеценко І.В. Моделювання систем: навч. посіб. / І.В. Стеценко; М-во освіти і науки України, Черк. держ. технол. ун-т. – Черкаси: видавництво „Маклаут”, 2011. – 502с.

Додаткова література

Толубко В. Б. та інш. lмітаційне моделювання систем масового обслуговування: навч. посіб. [для студентів техн. спец. вищ. навч. закл.] / В. Б. Толубко, А.Д. Кожухівський, В.В. Вишнівський, F.1. Fайдур, О.А.Кожухівська: М-во освіти і науки Украґни, Держ ун-т телекомунікацій.- Київ: 2018.-175 с.
Савчук О.В., Моргаль О.М. Моделювання процесів і систем / Лабораторний практикум [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 126 «Інформаційні системи та технології» / КПІ ім.Ігоря Сікорського; уклад.: О.В. Савчук, О.М. Моргаль – Електронні текстові дані . – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 220 с.
Kelton W.D. Simulation with Arena / W.D. Kelton, R.P. Sadowski, D.A. Sadowski– - New York: McGraw-Hill, 1998. - 672 p.
Arena Sinulation Sofrware [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.arenasimulation.com/what-is-simulation
Petri nets World site TGI group at the University of Hamburg, Germany [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/
https://www.anylogic.com/ середовище імітаційного моделювання
https://www.maplesoft.com/ програмне забезпечення для математичного моделювання
Офіційний сайт спільноти користувачів CASE – засобу Visual Paradigm [Електон- ний ресурс:]. Режим доступу // https://www.visual-paradigm.com/

Навчальний контент

5. Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Лекційні заняття

№ з/п	Назва теми лекції та перелік основних питань (перелік дидактичних засобів, посилання на інформаційні джерела)
1	Тема 1.1 Вступ до курсу «Моделювання процесів в інформаційних управляючих системах». Основні питання - Виникнення та розвиток імітаційного моделювання. Моделювання та його використання в науці і техніці. Фізичне моделювання: критерії подібності, аналіз розмірностей. Математичне (аналітичне) моделювання. Макетне моделювання. Аналогове моделювання: механічні, гідродинамічні, термічні та електричні системи аналогій; аналогії полів. Ситуаційне моделювання (ділові ігри). Машинна імітація. Основні задачі при використанні машинної імітації. Застосування машинної імітації в інформаційних системах. Схема застосування машинної імітації в інтелектуальних системах. Розповсюдження методів машинної імітації. Література: [2, Тема1; 1]
2	Тема 1.2 Сутність імітаційного моделювання. Основні питання - Поняття імітаційного моделювання та машинної імітації. Переваги методу машинної імітації. Головні вади методу. Умови доцільності використання машинної імітації. Цілі машинної імітації. Встановлення адекватності імітаційної моделі еволюційних процесів. Верифікація та валідація моделі. Однорідне градуювання модельного (системного) часу — принцип часового приросту. Неоднорідне градуювання модельного часу — принцип особливих станів. Програма реалізації імітаційної моделі. Мови машинного моделювання: мови моделювання неперервних процесів; мови моделювання неперервно-дискретних процесів, мови моделювання дискретних процесів. Відмінності мов імітаційного моделювання. Переваги та вади використання мов імітаційного моделювання в практичній роботі. Приклад створення імітаційної моделі обчислювальної системи. Приклад створення GPSS/PC програми імітаційної моделі завантаження ЕОМ. Література: [2, Тема2; 1;5]
3	Тема 2.1 Основні етапи побудови імітаційної моделі. Основні питання - Види робіт під час реалізації імітаційної моделі. Кроки послідовності складання імітаційної моделі. Виконання етапу постановки задачі імітаційного моделювання. Побудова імітаційної моделі. Визначення задачі та її аналіз. Повне формулювання задачі: визначальне формулювання задачі. Методологія розв’язуванняу задачі. Вимоги до інформації. Збір інформації. Оцінка інформації. Висування гіпотез та прийняття припущень. Встановлення основного змісту моделі. Фактори, які враховуються в основному змісті моделі: реальна обстановка, задача, засоби розв’язування задачі. Визначення параметрів, змінних та критеріїв ефективності. Порядок опису змінних. Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності. Порядок перевірки вірогідності концептуальної моделі. Побудова логічної структурної схеми (блок-схеми) імітаційної моделі. Порядок перевірки логічної достовірності блок-схеми імітаційної моделі. Література: [2, Тема3; 1:3]
4	Тема 2.2 Імітаційна модель керування запасами. Основні питання - Суть оптимального керування запасами. Фактори впливу на створення запасів. Керуючі параметри. Некеровані параметри. Характеристика некерованих параметрів. Стратегії (політики) керування запасами: періодичні та з критичними рівнями. Статична детермінована модель керування запасами. Формула оптимального розміру партії замовлення (формула Вільсона). Керування багатопродуктовими запасами: основні передумови; економічно-математична модель; метод множників Лагранжа; алгоритм розв’язування задачі. Концептуальна імітаційна модель керування запасами (основні передумови). Блок-схема імітаційної моделі. Результати програмної реалізації імітаційної моделі та їх узагальнення. Література: [2, Тема4; 1;4]
5	Тема 3.1 Метод Монте-Карло. Основні питання - Поняття про метод Монте-Карло. Розвиток і застосування методу Монте-Карло. Приклади застосування методу для розв’язування детермінованих задач. Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти, отриманої методом Монте-Карло. Рівномірна Випадкова Послідовність чисел РВП [0,1]. Унікальна властивість послідовності. Принципова схема генерування РВП [0,1]. Квазірівномірні числа. Тема 3.2 Генерування РВП [0, 1]. Поняття про генератори (датчики) випадкових чисел. Табличний спосіб одержання РВП [0, 1]. Фізичні генератори, засновані на явищах радіоактивного випромінювання та «власних» шумів електронних ламп. Програмні способи одержання РВП [0, 1]: метод серединних квадратів; мультиплікативний конгруентний метод; метод Хатчінсона; змішані конгруентні методи; аддитивний конгруентний метод. Перевірка якості псевдовипадкових чисел. Загальностатистичні методи перевірки якості РВП [0, 1]. Спеціальні методи перевірки РВП [0, 1]: перевірка за моментами розподілу; перевірка на рівномірність за допомогою гістограми; перевірка посередніми ознаками; перевірка на періодичність; перевірка на випадковість; перевірка генератора «в роботі». Література: [2, Тема5,6; 5]
6	Тема 3.3 Генерування випадкових подій і дискретно розподілених випадкових величин. Основні питання - Імітація випадкових подій. Схема Випробувань за «Жеребком» (СВЖ). Перший спосіб використання СВЖ. Другий спосіб використання СВЖ. Стандартний метод імітації дискретно розподілених випадкових величин. Спеціальні методи імітації деяких дискретних розподілів: рівномірний дискретний розподіл; геометричний розподіл; розподіл Пуассона Тема 3.4 Генерування неперервних випадкових величин. Суть проблеми імітації неперервних розподілів. Стандартний метод імітації: основна теорема, алгоритм стандартного методу та границі його застосування, приклади використання стандартного методу. Метод добору (відбраковки): основна теорема; алгоритм методу добору й особливості його застосування. Наближене формування розподілу: концептуальна схема; алгоритм наближеного формування розподілу. Генерування нормально розподілених випадкових чисел; табличний спосіб; використання центральної граничної теореми; корекція розрахунків; метод Бокса – Маллера; Метод Марсельї – Брея. Література: [2, Тема7,8; 1]
7	Тема 4.1 Планування імітаційних експериментів: основні визначення. Основні питання - Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку. Зображення функції відгуку лініями однакового рівня. Апроксимуючий поліном. Рівняння регресії. Основні вимоги регресійного аналізу. Дворівнева система вимірювання факторів. Повні факторні плани: визначення, матриця планування, геометрична інтерпретація повнофакторного плану (ПФП). Властивості ПФП: симетричність, нормування, ортогональність, рототабельність. Таблиця ПФП з ефектами взаємодії. Дробові факторні плани (ДФП): необхідні умови використання; матриця ДФП, властивості ДФП; піврепліки в ДФП. Література: [2, Тема9; 1]
8	Тема 4.2 Одержання апроксимуючих поліномів. Основні питання - Лінійна апроксимація. Визначення коефіцієнтів лінійної регресії. Апроксимуючий поліном другого ступеня і зведення його до лінійного виду. Композиційні плани. Матриця композиційного плану. Геометрична інтерпретація композиційного плану. Ортогональний центральний композиційний план. Таблиця для визначення величини «зіркового» плану. Ротатабельний композиційний план. Уніформність. Вибір «зіркового» плану в ротатабельних композиційних планах. Тема 4.3 Статистична перевірка результатів імітаційних експериментів. Перевірка однорідності дисперсії: поняття однорідності дисперсії. Схема перевірки гіпотези про одноріднісь дисперсій за критерієм Кохрена. Дії експериментатора при відхиленні гіпотези про однорідність дисперсії. Визначення більш точної оцінки дисперсії. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії. Нуль-гіпотеза. Критерій Стьюдента. Схема перевірки. Причини статистичної незначущості коефіцієнтів регресії. Перевірка адекватності моделі. Статистична оцінка дисперсії адекватності. Критерії Фішера. Схема перевірки гіпотези адекватності моделі. Дії експериментатора при неадекватності моделі. Література: [2, Тема10,11; 3]
9	Тема 4.4 Планування експериментів при дослідженні та оптимізації систем. Основні питання - Планування експериментів при дослідженні систем. Схема оцінки впливу факторів за допомогою коефіцієнтів регресії. Головний ефект фактора. Змішування оцінок в факторних планах. Генеруюче співвідношення. Визначальний контраст. Перший спосіб пошуку екстремуму функції відгуку. Другий спосіб пошуку екстремуму функції відгуку (метод Бокса – Уільсона). Рух у напрямі крутого сходження на поверхні відгуку. Література: [2, Тема12; 5]

№

з/п

Назва теми лекції та перелік основних питань

(перелік дидактичних засобів, посилання на інформаційні джерела)

Тема 1.1 Вступ до курсу «Моделювання процесів в інформаційних управляючих системах».

Основні питання -

Виникнення та розвиток імітаційного моделювання.
Моделювання та його використання в науці і техніці.
Фізичне моделювання: критерії подібності, аналіз розмірностей.
Математичне (аналітичне) моделювання. Макетне моделювання.
Аналогове моделювання: механічні, гідродинамічні, термічні та електричні системи аналогій; аналогії полів.
Ситуаційне моделювання (ділові ігри).
Машинна імітація.
Основні задачі при використанні машинної імітації.
Застосування машинної імітації в інформаційних системах.
Схема застосування машинної імітації в інтелектуальних системах.
Розповсюдження методів машинної імітації.

Література: [2, Тема1; 1]

Тема 1.2 Сутність імітаційного моделювання.

Основні питання -

Поняття імітаційного моделювання та машинної імітації.
Переваги методу машинної імітації.
Головні вади методу.
Умови доцільності використання машинної імітації.
Цілі машинної імітації.
Встановлення адекватності імітаційної моделі еволюційних процесів.
Верифікація та валідація моделі.
Однорідне градуювання модельного (системного) часу — принцип часового приросту.
Неоднорідне градуювання модельного часу — принцип особливих станів.
Програма реалізації імітаційної моделі.
Мови машинного моделювання: мови моделювання неперервних процесів; мови моделювання неперервно-дискретних процесів, мови моделювання дискретних процесів.
Відмінності мов імітаційного моделювання.
Переваги та вади використання мов імітаційного моделювання в практичній роботі.
Приклад створення імітаційної моделі обчислювальної системи.
Приклад створення GPSS/PC програми імітаційної моделі завантаження ЕОМ.

Література: [2, Тема2; 1;5]

Тема 2.1 Основні етапи побудови імітаційної моделі.

Основні питання -

Види робіт під час реалізації імітаційної моделі.
Кроки послідовності складання імітаційної моделі.
Виконання етапу постановки задачі імітаційного моделювання.
Побудова імітаційної моделі.
Визначення задачі та її аналіз. Повне формулювання задачі: визначальне формулювання задачі.
Методологія розв’язуванняу задачі.
Вимоги до інформації. Збір інформації. Оцінка інформації.
Висування гіпотез та прийняття припущень.
Встановлення основного змісту моделі.
Фактори, які враховуються в основному змісті моделі: реальна обстановка, задача, засоби розв’язування задачі.
Визначення параметрів, змінних та критеріїв ефективності.
Порядок опису змінних.
Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності.
Порядок перевірки вірогідності концептуальної моделі.
Побудова логічної структурної схеми (блок-схеми) імітаційної моделі.
Порядок перевірки логічної достовірності блок-схеми імітаційної моделі.
Література: [2, Тема3; 1:3]

Тема 2.2 Імітаційна модель керування запасами.

Основні питання -

Суть оптимального керування запасами.
Фактори впливу на створення запасів.
Керуючі параметри.
Некеровані параметри. Характеристика некерованих параметрів.
Стратегії (політики) керування запасами: періодичні та з критичними рівнями.
Статична детермінована модель керування запасами.
Формула оптимального розміру партії замовлення (формула Вільсона).
Керування багатопродуктовими запасами: основні передумови; економічно-математична модель; метод множників Лагранжа; алгоритм розв’язування задачі.
Концептуальна імітаційна модель керування запасами (основні передумови). Блок-схема імітаційної моделі. Результати програмної реалізації імітаційної моделі та їх узагальнення.

Література: [2, Тема4; 1;4]

Тема 3.1 Метод Монте-Карло.

Основні питання -

Поняття про метод Монте-Карло.
Розвиток і застосування методу Монте-Карло.
Приклади застосування методу для розв’язування детермінованих задач.
Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти, отриманої методом Монте-Карло.
Рівномірна Випадкова Послідовність чисел РВП [0,1]. Унікальна властивість послідовності.
Принципова схема генерування РВП [0,1].
Квазірівномірні числа.

Тема 3.2 Генерування РВП [0, 1].

Поняття про генератори (датчики) випадкових чисел.
Табличний спосіб одержання РВП [0, 1].
Фізичні генератори, засновані на явищах радіоактивного випромінювання та «власних» шумів електронних ламп.
Програмні способи одержання РВП [0, 1]: метод серединних квадратів; мультиплікативний конгруентний метод; метод Хатчінсона; змішані конгруентні методи; аддитивний конгруентний метод.
Перевірка якості псевдовипадкових чисел. Загальностатистичні методи перевірки якості РВП [0, 1].
Спеціальні методи перевірки РВП [0, 1]: перевірка за моментами розподілу; перевірка на рівномірність за допомогою гістограми; перевірка посередніми ознаками; перевірка на періодичність; перевірка на випадковість; перевірка генератора «в роботі».

Література: [2, Тема5,6; 5]

Тема 3.3 Генерування випадкових подій і дискретно розподілених випадкових величин.

Основні питання -

Імітація випадкових подій.
Схема Випробувань за «Жеребком» (СВЖ).
Перший спосіб використання СВЖ.
Другий спосіб використання СВЖ.
Стандартний метод імітації дискретно розподілених випадкових величин.
Спеціальні методи імітації деяких дискретних розподілів: рівномірний дискретний розподіл; геометричний розподіл; розподіл Пуассона

Тема 3.4 Генерування неперервних випадкових величин.

Суть проблеми імітації неперервних розподілів.
Стандартний метод імітації: основна теорема, алгоритм стандартного методу та границі його застосування, приклади використання стандартного методу.
Метод добору (відбраковки): основна теорема; алгоритм методу добору й особливості його застосування.
Наближене формування розподілу: концептуальна схема; алгоритм наближеного формування розподілу.
Генерування нормально розподілених випадкових чисел; табличний спосіб; використання центральної граничної теореми; корекція розрахунків; метод Бокса – Маллера; Метод Марсельї – Брея.

Література: [2, Тема7,8; 1]

Тема 4.1 Планування імітаційних експериментів: основні визначення.

Основні питання -

Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку.
Зображення функції відгуку лініями однакового рівня.
Апроксимуючий поліном.
Рівняння регресії.
Основні вимоги регресійного аналізу.
Дворівнева система вимірювання факторів.
Повні факторні плани: визначення, матриця планування, геометрична інтерпретація повнофакторного плану (ПФП).
Властивості ПФП: симетричність, нормування, ортогональність, рототабельність. Таблиця ПФП з ефектами взаємодії.
Дробові факторні плани (ДФП): необхідні умови використання; матриця ДФП, властивості ДФП; піврепліки в ДФП.

Література: [2, Тема9; 1]

Тема 4.2 Одержання апроксимуючих поліномів.

Основні питання -

Лінійна апроксимація.
Визначення коефіцієнтів лінійної регресії.
Апроксимуючий поліном другого ступеня і зведення його до лінійного виду.
Композиційні плани.
Матриця композиційного плану.
Геометрична інтерпретація композиційного плану.
Ортогональний центральний композиційний план.
Таблиця для визначення величини «зіркового» плану.
Ротатабельний композиційний план.
Уніформність.
Вибір «зіркового» плану в ротатабельних композиційних планах.

Тема 4.3 Статистична перевірка результатів імітаційних експериментів.

Перевірка однорідності дисперсії: поняття однорідності дисперсії.
Схема перевірки гіпотези про одноріднісь дисперсій за критерієм Кохрена.
Дії експериментатора при відхиленні гіпотези про однорідність дисперсії.
Визначення більш точної оцінки дисперсії.
Перевірка значущості коефіцієнтів регресії. Нуль-гіпотеза. Критерій Стьюдента. Схема перевірки.
Причини статистичної незначущості коефіцієнтів регресії.
Перевірка адекватності моделі. Статистична оцінка дисперсії адекватності. Критерії Фішера. Схема перевірки гіпотези адекватності моделі. Дії експериментатора при неадекватності моделі.
Література: [2, Тема10,11; 3]

Тема 4.4 Планування експериментів при дослідженні та оптимізації систем.

Основні питання -

Планування експериментів при дослідженні систем.
Схема оцінки впливу факторів за допомогою коефіцієнтів регресії.
Головний ефект фактора.
Змішування оцінок в факторних планах.
Генеруюче співвідношення.
Визначальний контраст.
Перший спосіб пошуку екстремуму функції відгуку.
Другий спосіб пошуку екстремуму функції відгуку (метод Бокса – Уільсона).
Рух у напрямі крутого сходження на поверхні відгуку.

Література: [2, Тема12; 5]

За заочною формою навчання

Лекційний матеріал на запланованих заняттях дається в скороченому вигляді по наступним темам - Т1.2, Т2.1, Т2.2, Т3.1, Т3.2, Т3.3, Т4.1, .Т4.3, Т4.4 і оглядово по темам Т1.1, Т3.4, Т4.2, які повинні бути доопрацьовані студентом-заочником самостійно.

Лекції по дисципліні проводяться викладачем із використанням сучасних мультимедійних презентаційних технологій. На лекціях проводяться експрес-опитування, які дають можливість лектору отримати інформацію про якість засвоєння матеріалу та, за необхідності, розглянути більш детально складний матеріал. Обговорення всіх питань відбувається також в чаті дисципліни в середовищі Telegram.

Лабораторні заняття (Комп’ютерні практикуми) виконуються з використанням сучасних засобів моделювання складних процесів. Під час їх проведення використовуються методичні вказівки до комп’ютерних практикумів по дисципліні. Завдання кожного практикуму містить кілька підзавдань різної складності, які мають окреме оцінювання. Таке розбиття надає можливість більш об’єктивно оцінити рівень умінь студента і, водночас, адаптувати завдання до рівня знань та навичок студента.

Модульні контролі проводяться за результатами виконання комп’ютерних практикумів та вивченням лекційного матерівлу. Модульні контрольні роботи містять завдання з перевірки як теоретичних знань, так і практичних навичок.

В умовах дистанційного навчання 2023-2024 н.р. усі види занять, у тому числі контрольні заходи, можуть проводитися як очно, так і в дистанційному режимі з використанням Zoom.

Лабораторні роботи

№ з/п	Перелік лабораторних робіт
1	Лабораторна робота №0. Ознайомлення з інтерфейсом пакету GPSSW та придбання навичок роботи з ним Мета роботи – придбати навички роботи з пакетом GPSSW - Ознайомитися з інтерфейсом пакету GPSSW; Отримати навички по роботі з пакетом GPSSW; Відобразити алгоритм роботи у пакеті GPSSW. Література: [5,Лаб1; 2; Д2]
2	Лабораторна робота №1. Моделювання роботи магазину Мета роботи – навчитися промоделювати примітивні системи, такі як невеликий магазин, визначити таки параметри, як - коефіцієнт завантаження касира; коефіцієнт завантаження продавця; максимальне, середнє й поточне число покупців у кожній черзі; середній час обслуговування в кожному каналі обслуговування; середній час знаходження покупця в кожній черзі Література: [5,Лаб2; 2; Д2]
3	Лабораторна робота №2. Моделювання руху на пішохідному переході. Мета роботи – навчитися моделювати роботу пішохідного переходу та визначити основні параметри функціонування пішохідного переходу, нагромадивши статистику після проїзду через нього в одному напрямку 1000 автомобілів; визначити середнє завантаження переходу. Література: [5,Лаб3; 2; Д2]
4	Лабораторна робота №3. Моделювання роботи переговорного пункту. Мета роботи – навчитися моделювати роботу переговорного пункту та визначити параметри функціонування переговорного пункту: коефіцієнт завантаження переговорного пункту; максимальне, середнє й поточне число відвідувачів у переговірному пункті; середній час обслуговування в переговірному пункті Література: [5,Лаб4; 2; Д2]
5	Лабораторна робота №4. Оцінка надійності роботи системи Мета роботи – навчитися оцінювати надійність роботи системи через обчислення - коефіцієнт використання (готовності) об'єкта; середній час відновлення об'єкта. Література: [5,Лаб5; 2; Д2]
6	Лабораторна робота №5. Дослідження властивостей системи масового обслуговування Мета роботи – поглибити вміння дослідження основних характеристик найпростіших систем масового обслуговування (СМО) методом аналітичного моделювання, проводити аналіз і обробку даних через - Опис задачі та її інтерпретація в моделі СМО. Складання математичної моделі СМО. Розрахунок локальних характеристик СМО. Аналіз результатів розрахунку СМО. Література: [5,Лаб6; 2; Д2]
7	Лабораторна робота №6. Моделювання мультипрограмної системи захисту інформації колективного користування на базі СМО Мета роботи – набути практичні вміння моделювання мультипрограмної системи захисту інформації колективного користування на базі СМО на базі визначення наступних параметрів - 1) оптимальний розмір squid-кеша; 2) мінімальну (максимальну) потужність процесора маршрутизатора роутер з вбудованим міжмережним фільтром;3) мінімальну (максимальну) кількість програмних портів обробки. Література: [5,Лаб9; 2; Д2]
8	Лабораторна робота №7. Розробка імітаційної моделі системи протидії НСД засобами мови GPSSW Мета роботи – поглибити практичні вміння розробки імітаційної моделі системи протидії НСД засобами мови GPSSW через імітації ймовірності захисту, визначення середнього часу обробки потенційної загрози, інтенсивністі трафіку. Література: [5,Лаб10; 2; Д2]

Лабораторні заняття

За денною формою навчання

Лабораторна робота №0. Ознайомлення з інтерфейсом пакету GPSSW та придбання навичок роботи з ним

Лабораторна робота №1. Моделювання роботи магазину

Лабораторна робота №2. Моделювання руху на пішохідному переході.

Лабораторна робота №3. Моделювання роботи переговорного пункту.

Лабораторна робота №4. Оцінка надійності роботи системи

Лабораторна робота №5. Дослідження властивостей системи масового обслуговування

Лабораторна робота №6. Моделювання мультипрограмної системи захисту інформації колективного користування на базі СМО

Лабораторна робота №7. Розробка імітаційної моделі системи протидії НСД засобами мови GPSS

За заочною формою навчання

Лабораторна робота №1. Моделювання роботи магазину

Лабораторна робота №2. Моделювання руху на пішохідному переході.

Лабораторна робота №3. Моделювання роботи переговорного пункту.

Лабораторна робота №4. Оцінка надійності роботи системи

Оглядово проводяться наступні роботи -

Лабораторна робота №5. Дослідження властивостей системи масового обслуговування

Лабораторна робота №7. Розробка імітаційної моделі системи протидії НСД засобами мови GPSS

Самостійна робота студента

Матеріали для самостійного вивчення дисципліни розміщені викладачем в електронному вигляді на гугл-диску викладача, до якого надано доступ групі студентів та асистентам, які ведуть заняття комп’ютерного практикуму, а також, в середовищі Campus платформи дистанційного навчання «Сікорський». Контент платформи доступний із будь-якого місця в мережі Інтернет. До самостійної роботи студента відноситься, в основному, виконання завдання комп’ютерного практикуму, робота з документацію та матеріалом програмного забезпечення, а також опрацювання лекційного та додаткового теоретичного матеріалу за наданими лекціями, навчальним посібником та додатковою літературою. Запланованої кількості годин на самостійну роботу вистачає для освоєння курсу, як для стаціонарної, так і заочної форми навчання.

№ з/п	Вид самостійної робот	Кількість годин СРС
1	Підготовка до лекційних занять 2*9	18
2	Підготовка до лабораторних робіт 3*8	24
3	Підготовка до МКР	4
4	Підготовка до заліку	8
	Всього годин СРС	54

Політика та контроль

6. Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Система вимог, які ставляться перед студентом:

відвідування лекційних та лабораторних занять є обов’язковою складовою вивчення матеріалу;
на лекції викладач користується власним презентаційним матеріалом; відпрацьовує практичну частину на віртуальній машині з встановленою відповідною РСУБД; використовує гугл-диск для викладання матеріалу поточної лекції, додаткових ресурсів, лабораторних робіт та інше; викладач відкриває доступ до певної директорії гугл-диска для скидання електронних лабораторних звітів та відповідей на МКР;
на лекції заборонено відволікати викладача від викладання матеріалу, усі питання, уточнення та ін. студенти задають в кінці лекції у відведений для цього час;
лабораторні роботи захищаються у два етапи – перший етап: студенти виконують завдання на допуск до захисту лабораторної роботи; другий етап – захист лабораторної роботи. Бали за лабораторну роботу враховуються лише за наявності електронного звіту;
модульні контрольні роботи пишуться на лекційних заняттях без застосування допоміжних засобів (мобільні телефони, планшети та ін.); результат пересилається у файлі до відповідної директорії гугл-диску;
заохочувальні бали виставляються за: активну участь на лекціях; участь у факультетських та інститутських олімпіадах з навчальних дисциплін, участь у конкурсах робіт, підготовка оглядів наукових праць; презентацій по одній із тем СРС дисципліни тощо. Кількість заохочуваних балів не більше 10;
штрафні бали виставляються за: невчасну здачу лабораторної роботи. Кількість штрафних балів не більше 10.

7. Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)

Поточний контроль: виконання та захист лабораторних робіт, МКР.

Календарний контроль: провадиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу.

Семестровий контроль: залік

Система рейтингових балів та критерії оцінювання

Семестровий рейтинг студента з дисципліни складається з балів, що він отримує за:

виконання та захист 7 лабораторних робіт;
виконання 1 модульної контрольної роботи (МКР);
заохочувальні та штрафні бали.

Сесійний рейтинг студента/слухача дисципліни складається з балів, що він отримує за:

Виконання Залікової контрольної роботи (ЗКР).

Рейтинг студента/слухача = Семестровий рейтинг + Сесійний рейтинг

Поточний контроль

Лабораторні роботи

Кожна ЛР оцінюється максимальним рейтинговим балом – 6 із наступною градацією оцінок:

повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 90% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до ЛР – 6 балів;
достатньо повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 75% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до ЛР – 5/4 бали(ів);
неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 60% потрібної інформації), незначні помилки в електронному Звіті до ЛР – 4/3 бали(ів);
наявність лише оформленого належним чином електронного Звіту до ЛР – 2 бал;
незадовільна відповідь та/або не оформлений електронний Звіт до ЛР – 0 балів.

За кожен місяць затримки захисту ЛР її бальна оцінка знижується на 1 бал.

Модульна контрольна робота (МКР)

МКР проводиться письмово у електронному форматі під час заняття для студентів очної форми навчання і складається з двох завдань

Домашня контрольна робота (ДКР).

ДКР виконується студентом заочної форми навчання самостійно на протязі семестру за завданнями по навчальному посібнику.

Бальна вага МКР, ДКР – 16 балів із наступною градацією оцінок:

повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 90% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до МКР – 8 балів;
достатньо повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 75% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний Звіт до МКР – 7..6бали(ів);
неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 60% потрібної інформації), незначні помилки в електронному Звіті до МКР – 5…3 бали(ів);
наявність лише оформленого належним чином електронного Звіту до МКР – 2 бали;
незадовільна відповідь та/або не оформлений електронний Звіт до МКР – 0 балів.
Всього — 8*2= 16 балів

Заохочувальні бали

За активну роботу на лекції (питання, доповнення, зауваження за темою лекції, коли лектор пропонує студентам задати свої питання) 1-2 бали, але в сумі не більше 10.

Штрафні бали

За несвоєчасний захист ЛР, не більше 2 балів до кожної ЛР.

Календарний контроль (міжсесійна атестація)

Календарний контроль проводиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання студентами/слухачами вимог Силабусу.

За результатами навчальної роботи за перші 7 тижнів максимальний поточний рейтинг – 18 балів (3 ЛР). На першій атестації (8-й тиждень) студент/слухач отримає «атестовано», якщо його поточний рейтинг не менший ніж 9 балів.

За результатами 13 тижнів навчання максимальний поточний рейтинг – 36 балів (6 ЛР). На другій атестації (14-й тиждень) студент/слухач отримає «атестовано» (А), якщо його поточний рейтинг не менший ніж 18 балів.

За невиконання умов атестації студент/слухач отримає «не атестовано» (НА).

Максимальна сума вагових балів контрольних заходів протягом семестру складає:

RD = 7*r_лаб+*r_мкр+ (r_з - r_ш)=7*6+2*8+ (r_з - r_ш)=58 + (r_з - r_ш),

де r_лаб – бал за лабораторну роботу (0…6);

r_мкр – бал за написання МКР (0…8);

r_з – заохочувальні бали за активну участь на лекціях, презентації, участь в олімпіадах, конкурсі роботи, наукові роботи за тематикою дисципліни (0…10);

r_зш – штрафні бали (0…10).

Семестровий контроль: залік

Наприкінці семестру, умовою допуску до Заліку є відсутність заборгованостей (зарахування всіх ЛР й виконання МКР, або ДКР) та семестровий рейтинг студента/слухача RD ≥ 25. Допущені таким чином студенти/слухачі виконують Залікову контрольну роботу (ЗКР) у письмово-усному форматі. Білет складається з двох теоретичних питань та одного практичного. За правильні відповіді можна максимум набрати – за кожне теоретичне питання по 14 балів, і за практичне – 14 балів. В цьому випадку бальна вага ЗКР – 42 бали.

Перелік можливих теоретичних та практичних питань до ЗКР наведений в кінці кожного розділу лекційного курсу.

Сумарна оцінка за семестр та залік є рейтингом студента.

Таблиця 1. Переведення рейтингових балів до оцінок 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

8. Додаткова інформація з дисципліни (освітнього компонента)

На початку семестру викладач інформує студентів/слухачів про можливість пройти відповідні безкоштовні (або платні) курси на свій розсуд по тематиці навчальної дисципліни. Після отриманням студентом/слухачем офіційного сертифікату проходження відповідних курсів, викладач зараховує додаткові бали, відповідну частину курсу (або курс в цілому).

Робочу програму навчальної дисципліни (Силабус):

Складено старший викладач каф. ІСТ Моргаль Олег Михайлович

Ухвалено кафедрою ІСТ (протокол № 21 від 29.06.2023 р.)

Погоджено Методичною комісією факультету ІОТ[1] (протокол № 11 від 29.06.2023 р.)

[1] Методичною радою університету – для загальноуніверситетських дисциплін.