Кутузов, Татарникова: Моделирование систем. Имитационный метод. Учебник

Изложенный в книге материал призван помочь студентам в освоении метода имитационного моделирования. Имитационное моделирование как наукоемкая технология способствует реализации принципа сознательности и активности обучаемых, навыка самостоятельного поиска и принятия решений, самостоятельного освоения "специфики" функционирования сложных систем, получению новых знаний "от проблемы к знаниям". Основное внимание уделено принципам дискретно-событийного и мультиагентного моделирования. Дана характеристика методам воспроизведения траектории "движения" моделируемого объекта в пространстве смены его состояний. Продемонстрировано применение метода Монте-Карло, обеспечивающего разыгрывание "случайностей" при моделировании стохастических систем. Показана медленная сходимость метода Монте-Карло при моделировании редких событий и в задачах большой размерности. На конкретных примерах показаны возможности аналитико-имитационного моделирования для сокращения количества численных экспериментов.Учебник адресован студентам, обучающимся по направлению подготовки "Информационные системы и технологии", а также смежным направлениям подготовки и специальностям: "Информатика и вычислительная техника", "Прикладная математика и информатика", "Системный анализ и управление", "Прикладная математика". Книга будет также полезна аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют имитационное моделирование.СвернутьИзложенный в книге материал призван помочь студентам в освоении метода имитационного моделирования. Имитационное моделирование как наукоемкая технология способствует реализации принципа сознательности и активности обучаемых, навыка самостоятельного поиска и принятия решений, самостоятельного освоения "специфики" функционирования сложных систем, получению новых знаний "от проблемы к знаниям". Основное внимание уделено принципам дискретно-событийного и мультиагентного моделирования. Дана характеристика методам воспроизведения траектории "движения" моделируемого объекта в пространстве смены его состояний. Продемонстрировано применение метода Монте-Карло, обеспечивающего разыгрывание "случайностей" при моделировании стохастических систем. Показана медленная сходимость метода Монте-Карло при моделировании редких событий и в задачах большой размерности. На конкретных примерах показаны возможности аналитико-имитационного моделирования для сокращения количества численных экспериментов.Учебник адресован студентам, обучающимся по направлению подготовки "Информационные системы и технологии", а также смежным направлениям подготовки и специальностям: "Информатика и вычислительная техника", "Прикладная математика и информатика", "Системный анализ и управление", "Прикладная математика". Книга будет также полезна аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют имитационное моделирование.СвернутьСвернуть