Теоретические основы моделирования

В ходе процесса моделирования выяснение общих свойств модели является целью этапа

Построение математической модели системы начинается с определения 1) параметров системы 2) параметров внешних воздействий 3) переменных, определяющих процесс функционирования системы 4) выходных переменных 5) входных переменных

Динамическая моделируемая система может иметь следующие типы состояний 1) стохастические 2) дискретные 3) динамические 4) непрерывные 5) статические

Достаточно гибко перестраивать модель в зависимости от задач исследования позволяет принцип

Всякая СМО предназначена для

Стратегия, обеспечивающая игроку максимальный выигрыш, называется

При построение математической модели множество переменных разбивают на подмножества переменных 1) зависимых 2) случайных 3) независимых 4) дискретных 5) стохастических

Уровень детализации модели определяется факторами 1) числом состояний системы 2) целями моделирования 3) объемом априорной информации о системе 4) требованиями к точности и достоверности результатов моделирования 5) возможными типами состояний системы

Возможность изменения параметров модели РН в некотором диапазоне, определяемом целями исследования понимается под

При наличии полной информации о системе ее моделирование

При разработке модели необходимо соотносить между собой представления следующего времени 1) машинного 2) модельного 3) реального 4) виртуального 5) параметрического

Недостатками аналитических моделей являются 1) плохая обозримость результатов расчета 2) учет небольшого количества факторов 3) громоздкость 4) требование серьезных допущений и упрощений 5) трудность поиска оптимальных решений

Альтернативой математическому моделированию сложных систем может служить моделирование

Для случайной величины Т, имеющей показательное распределение, среднее квадратическое отклонение s_Т

В ходе процесса моделирования формализации проблемы происходит на этапе

С точки зрения невозможности получить из модели новых знаний об объекте, модель является:

В моделировании при выборе величины постоянного шага используют один из подходов 1) назначают величину шага, исходя из вычислительных возможностей 2) принимают величину шага равной средней интенсивности возникновения событий различных типов 3) выбирают величину шага равной минимальному интервалу между наиболее частыми (или наиболее важными) событиями 4) выбирают величину шага равной среднему интервалу между наиболее частыми (или наиболее важными) событиями

СМО могут быть 1) одноканальными 2) многоканальными 3) бесканальными 4) с переменным числом каналов

Процесс смены состояний моделируемой системы называется

Различают моделирование: 1) комбинированное 2) виртуальное 3) предметное 4) абстрактное

При имитационном моделировании для оценки выбранного уровня детализации используются специальные критерии 1) отношение реального времени функционирования системы к времени моделирования 2) разрешающая способность модели 3) число различных переходов между моделируемыми состояниями системы 4) число различных моделируемых состояний системы 5) отношение машинного времени функционирования системы к времени моделирования

По числу состояний моделируемая система может быть 1) статическая 2) вариабельная 3) динамическая 4) стохастическая 5) детерминированная

В теории случайных процессов финальную вероятность состояния можно истолковать как время пребывания системы в этом состоянии

От реального конфликта игра отличается тем, что

Для простейшего потока с интенсивностью l интервал Т между соседними событиями имеет плотность

Построение концептуальной модели включает следующие этапы 1) определение типа системы 2) декомпозицию системы 3) определение задач системы 4) описание рабочей нагрузки 5) описание вариантов предельных нагрузок

Вероятность попадания на участок времени хотя бы одного события потока называется:

В ходе процесса моделирования на этапе постановки проблемы и ее качественного анализа необходимо сформулировать 1) перечень задач 2) сущность проблемы 3) алгоритм решения проблемы 4) принимаемые допущения 5) отвергаемые допущения

Процесс выделения уровней модели называют

Задача теории игр

Называется нижней ценой игры

Декомпозиция системы производится исходя из

В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты

Для простейшего потока интервал времени между соседними событиями имеет распределение

При построении концептуальной модели сбор фактических данных осуществляется на этапе

Поток событий называется простейшим, если он обладает свойствами 1) стационарен 2) ординарен 3) равномерен 4) непрерывен 5) не имеет последействия

Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат

В теории вероятностей коэффициент вариации равен

Математическая модель конфликта называется

Недостатками статистических моделей являются 1) громоздкость 2) учет небольшого числа факторов 3) плохая обозримость результатов расчета 4) требование серьезных допущений и упрощений 5) трудность поиска оптимальных решений

Среди задач математического программирования самыми простыми являются задачи

Достоинствами статистических моделей являются 1) обозримость результатов расчета 2) отчетливое отражение основных закономерностей явления 3) учет большого числа факторов 4) приспособленность для поиска оптимальных решений 5) не требуют больших допущений

К независимым переменным относятся следующие характеристики 1) переменные, характеризующие состояние системы 2) взаимодействия подсистем 3) воздействия внешней среды 4) входные воздействия на систему 5) выходные параметры

Ключевым является принцип модельного исследования

Динамическое программирование специально приспособлен к операциям

Для случайной величины Т, имеющей показательное распределение, математическое ожидание m_Т:

Принцип минимакса гласит - поступай так, чтобы

В теории случайных процессов финальные вероятности существуют, если

С помощью механизма модельного времени решаются следующие задачи 1) отображение перехода моделируемой системы из одного состояния в другое 2) генерирование переходов системы в особые состояния 3) произведение синхронизации работы компонент модели 4) моделирование последовательной реализации событий в модели 5) изменение масштаба времени «жизни» системы 6) моделирование параллельной реализации событий в модели