Моделирование систем - все книги по дисциплине. Издательство Лань

В учебнике представлен краткий обзор целей, общих принципов и конкретных инструментов математического моделирования экономических, экологических и социально-политических явлений. В моделировании экономических процессов описаны классические модели, включая двухфакторные производственные функции Кобба — Дугласа, Леонтьева и др. Для динамических процессов применяются принцип максимума и динамическое программирование. Исследуются также модели экономического развития с неоднородными капиталом и трудом, описываемые дифференциальными и интегральными уравнениями. Моделируются экономические системы с учетом технического прогресса.
При моделировании экологических явлений используются как законы развития и взаимодействия биологических видов, так и физические законы среды обитания (законы диффузии, теплопередачи, уравнения гидродинамики и др.). Представлены демографические модели, основанные на обыкновенных, дифференциальных уравнениях, излагаются основные элементы их анализа. Приводятся модели популяции с возрастной структурой. Представлены и проанализированы модели распространения загрязнений в атмосфере и водоемах.
Для моделирования социально-политических явлений привлечены модели искусственного интеллекта на основе нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и системной динамики. Для демонстрации эффективности моделей построены экспертные системы динамики численности преступлений террористического характера в России, в частности в Ростовской области. Вместе с тем на примере оценки рисков в строительстве показана эффективность интеллектуальных моделей в экономических системах.
Учебник ориентирован на студентов экономических, технических и юридических специальностей, в специализацию которых входят следующие курсы: «Компьютерное моделирование», «Моделирование систем», «Моделирование и прогнозирование экономических процессов», «Математическое моделирование систем» и др. Он может быть полезнен также специалистам, работающим в таможенных и правоохранительных органах, и лицам, задействованным во внешнеэкономической деятельности.

Рассмотрены основные разделы статистической теории, которые применяются в задачах планирования эксперимента. Приведены инструментальные средства, позволяющие реализовать основные процедуры статистического анализа данных. Изложены методы и алгоритмы оценки идентифицируемости моделей для линейных и нелинейных динамических систем. Описан подход к идентифицируемости характеристические показатели Ляпунова, определяющих качественные характеристики системы.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки «Мехатроника и робототехника» (бакалавры и магистры).

Рассматриваются основы моделирования систем управления с исполь-зованием линейных непрерывных и импульсных динамических моделей, математических моделей случайных процессов, нелинейных и нейросете-вых моделей. Затрагиваются вопросы теории подобия и теории размерно-стей. Приводятся основные методы идентификации объектов управления, показаны особенности применения временных, частотных, спектральных, стохастических непараметрических и параметрических методов идентифи-кации. На основе теории оценок и проверки статистических гипотез про-водятся обработка и анализ результатов моделирования. Изложение сопро-вождается многочисленными примерами, поясняющими технологию ис-пользования MATLAB для решения задач моделирования и идентификации.
Для обучающихся по техническим направлениям подготовки в высшей школе, аспирантов, инженеров и научных работников, занимающихся проектированием и эксплуатацией систем управления.

В пособии приведены этапы идентификации статических и динамических объектов, объектов с распределенными и сосредоточенными параметрами. Пособие содержит подробные примеры в Matlab, может быть полезно при проведении лабораторных работ по курсу «Моделирование систем и процессов» с применением моделирующих программ.
Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.
Учебное пособие предназначено для обучающихся в колледжах по образовательным программам среднего профессионального образования укрупненной группы специальностей и направлений подготовки «Информатика и вычислительная техника».

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.

В пособии приведены этапы идентификации статических и динамических объектов, объектов с распределенными и сосредоточенными параметрами. Пособие содержит подробные примеры в MatLab, может быть полезно при проведении лабораторных работ по курсу «Моделирование систем и процессов» с применением моделирующих программ.

Настоящее пособие содержит основные понятия проектирования и моделирования информационных систем на основе использования открытого стандарта в виде унифицированного языка UML. Приводятся примеры, помогающие понять суть основных идей и методов статического и динамического моделирования. Приведены многочисленные лабораторные работы и методические приемы, позволяющие осуществлять самоконтроль для выполнения лабораторных работ. В процессе выполнения лабораторных работ обучающийся знакомится с последовательностью действий при проектировании информационной системы и осваивает программную среду таких CASE-средств на основе объектно-ориентированной методологии, как Rational Rose или Sybase Power Designer.

Предназначено для студентов направления «Информационные системы и технологии», а также для аспирантов и преподавателей, желающих повысить уровень своих знаний в данной предметной области. Соответствует государственному образовательному стандарту и действующим программам. В учебном пособии последовательно вводится понятийный аппарат, формулируются основные объекты, приводятся диаграммы, даются иллюстрации.

В пособии приведены методы моделирования и исследования систем управления для практического закрепления вопросов, изложенных в учебниках по теории системного анализа. Тематика работ согласована с учебным планом курса, специализируемого в области управления производственными процессами.

Предназначено студентам вузов, обучающихся по направлениям подготовки: «Прикладная математика», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная информатика», «Управление в технических системах».

Книга содержит материал по ускоренному имитационному моделированию стохастических сетей с использованием аналитико-статистических методов. Теоретической основой ускорения являются методы расслоенной выборки, равновзвешенного моделирования, элементы теории экстремальных статистик. Специфика заключается в интерпретации и развитии названных методов применительно к имитационному моделированию телекоммуникационных сетей. Предложены подходы к решению задач, связанных с оценкой надежностных, временных и ресурсных характеристик сетей.

Показана аналогия в отношении инфраструктур телекоммуникационных и транспортных сетей, что позволяет изложенные методы и модели ускоренной имитации рекомендовать для решения транспортных задач.

Книга адресована студентам, аспирантам и научным работникам, которые в своей профессиональной деятельности используют имитационное и статистическое моделирование.