Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Краткие теоретические сведения о сетях Петри.

Первая модель, описывающая взаимодействие мировой цивилизации с биосферой, была простроена Дж. Форрестером в начале 70-х годов XX века. В основе этой модели лежит разработанный Дж. Форрестером метод системной динамики, используемый для имитационного моделирования сложных систем, в том числе и социально-экономических.

Любая модель системной динамики состоит из четырех элементов:

- резервуаров или уровней;

- потоков, перемещающих содержимое резервуаров;

- функций решения, регулирующих интенсивности потоков между резервуарами;

- прямых и обратных связей, соединяющих функции решений с резервуарами.

С математической точки зрения модель системной динамики описывается системой балансовых дифференциальных уравнений первого порядка.

В левой части балансовых уравнений стоит скорость изменения какого-либо параметра системы (уровня), а в правой части - разность между входящими в соответствующий резервуар и выходящими из него потоками. Например, если в некоторый бассейн втекает поток Vвх3/ч), а вытекает поток Vвых, то изменение объема воды в бассейне L (м3) описывается дифференциальным уравнением

Мирова́я эконо́мика — многоуровневая, глобальная система хозяйствования, объединяющая национальные экономики стран мира на основе международного разделения труда посредством системы международных экономических отношений. В целом, мировую экономику можно определить как совокупность национальных хозяйств и негосударственных структур, объединённыхмеждународными отношениями.

Мировая экономика возникла благодаря международному разделению труда, что повлекло за собой как разделение производства (то есть международную специализацию), так и его объединение — кооперацию.

В понятие мировой экономики входят четыре уровня: микроуровень, мезоуровень, макроуровень и международный уровень. В качестве основного выступает макроуровень, на котором рассматривается функционирование сложных крупных самостоятельных экономических систем, каковыми чаще всего являются национальные экономики. На микроуровне изучается функционирование простых однородных систем и субъектов, составляющих макроэкономические структуры

27. Имитация процессов финансирования и денежных потоков:

В свою очередь, группа предсказуемых денежных потоков подразделена на полностью предсказуемые денежные потоки (налоговые платежи, платежи по кредитам и др.) и не достаточно предсказуемые во времени потоки (поступление денежных средств в результате продажи конечной продукции строительства, выплаты поставщикам и подрядчикам). Абсолютно непредсказуемые денежные потоки в применяемой нами модели оптимизации не рассматриваются вообще.

Денежные потоки второй группы целесообразно подразделить на потоки, поддающиеся и не поддающиеся воздействию. Примером денежного потока, поддающегося воздействию, являются договорные обязательства сторон, срок которых установлен (поставка строительных материалов и конструкций, выплата заработной платы, вексельные и облигационные платежи). К не поддающимся воздействию денежным потокам относятся платежи, срок оплаты которых не может быть нарушен строительной организацией (налоговые платежи, уплата процентов за кредиты и т. д.).

Таким образом, объектом оптимизации в рассматриваемой имитационной модели выступают только предсказуемые и поддающиеся воздействию денежные потоки, к числу которых отнесены суммы поступлений денежных средств за реализованные квартиры и суммы выплат поставщикам и подрядчикам.

Финансовая модель прогнозирования денежных потоков отражает важнейшую особенность движения денежных потоков отрасли: несовпадение во времени окончания отдельных этапов строительства с поступлением денежных средств от покупателей квартир. Кроме этого, периодичность поступления денежных средств на счета строительной организации не совпадает со сроками отчислений кредиторам.

Финансовый поток – это понятие, характеризующее направленное движение какого-либо из финансовых ресурсов. Свое проявление в учете поток находит как движение ресурсов по бухгалтерским счетам, т.е. выражается дебетом и (или) кредитом по данному счету.

Экономическая сущность финансового потока может быть также преподнесена обучаемым с несколько иной точки зрения, в основе которой лежит скорее природа возникновения самого потока, а не его влияние на экономические процессы, так как потоки, находящие свое движение в экономике, близки по природе марковским случайным процессам.

28. Моделирование клиринговых процессов:

Моделирование -- один из наиболее распространенных способов изучения процессов и явлений. Моделирование основывается на принципе аналогии и позволяет изучать объект при определенных условиях и с учетом неизбежной односторонней точки зрения. Объект, трудно доступный для изучения, изучается не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного -- модели. По свойствам модели обычно оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта. Но не обо всех свойствах, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте и при этом важны для исследования.

Имитационное моделирование разрешает осуществить исследование анализируемой или проектируемой системы по схеме операционного исследования, которое содержит взаимосвязанные этапы:

· содержательная постановка задачи;

· разработка концептуальной модели;

· разработка и программная реализация имитационной модели;

· проверка правильности, достоверности модели и оценка точности результатов моделирования;

· планирование и проведение экспериментов;

· принятие решений.

Это позволяет использовать имитационное моделирование как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности с учетом в моделях трудно формализуемых факторов, а также применять основные принципы системного подхода для решения практических задач.

29. Реализация в сетями петри моделей динамических систем:

Динамическая модель строится на основании функциональной модели и синтезируется пакетом Design/IDEF автоматически во время проверки синтаксиса функциональной модели. Для того, чтобы проверка стала возможной, необходимо разрешить эмуляцию CPN-моделей. Это делается путем установки метки CPN в окне Edit-Set Options-Methodology-Simulations. После установки метки в строке меню главного окна появляется новое меню CPN.

Для проверки синтаксиса необходимо вызвать команду "Check CPN Syntax" в данном меню и в появившемся окне указать параметры проверки. По окончании проверки появляется окно с отчетом, где указываются ошибки (если есть), а на функциональной модели появляются элементы сети Петри.

Краткие теоретические сведения о сетях Петри.

Сети Петри являются мощным инструментом исследования моделируемых систем благодаря их возможности описания многих классов дискретных, асинхронных, параллельных, распределенных, недетерминированных систем, благодаря наглядности представления их работы, развитому математическому и программному аппарату анализа.

Она представляет собой разновидность ориентированного графа, включающего в себя вершины двух типов: позиции и переходы. Позиции символизируют состояния и обозначаются как pi, а переходы обозначают собой действия (переходы из одного состояния в другое) и обозначаются как tj. Позиции и переходы соединены направленными дугами fk, каждая из которых имеет свой вес wk. Дуги также можно разделить на два типа: дуги, направленные от позиции к переходам, (p-t) и дуги, направленные от переходов к позициям (t-p).

30. Транзакты и их «семейства»:

Множество, состоящее из исходного транзакта и всех его копий, называется семейством транзактов. Копия члена семейства является членом того же семейства. Любой транзакт - член одного и только одного семейства.

Любые элементы в системах прямо или опосредованно связаны, взаимодействуют. Зависимость между процессами, протекающими в разных частях системы, нередко выражается в форме синхронизации, т.е. в форме взаимного согласования этих процессов по времени. Для моделирования различных видов синхронизации в GPSS\PC применяются блоки SPLIT, ASSEMBLE, GATHER, MATCH, GATE .

Блок SPLIT предназначен для моделирования одновременного начала нескольких процессов. В момент входа транзакта в блок SPLIT создается несколько копий этого транзакта. Число копий задается в поле A. Исходный (порождающий) транзакт переходит в блок, определенный в поле B. Все копии переходят к блоку, следующему за SPLIT. Если поле C блока SPLIT пустое, то все копии идентичны породившему их транзакту.

 

31. Разомкнутые и замкнутые схемы моделей:

Разомкнутые системы управления. Если в процессе управления не учитывается состояние управляемого объекта и обеспечивается управление только по прямому каналу (от управляющего объекта к управляемому), то такие системы управления называются разомкнутыми. Информационную модель разомкнутой системы управления можно наглядно представить с помощью схемы, представленной на рис. 2.12.

Рис. 2.12. Разомкнутая система управления

Замкнутые системы управления. В замкнутых системах управления управляющий объект по прямому каналу управления производит необходимые действия над объектом управления, а по каналу обратной связи получает информацию о его реальных параметрах. Это позволяет осуществлять управление с гораздо большей точностью.

Информационную модель замкнутой системы управления можно наглядно представить с помощью схемы, представленной на рис. 2.13.

Рис. 2.13. Замкнутая система управления

 

32. Основные объекты модели фирмы с учетом ее взаимодействий: с рынком, с банками, с бюджетом, с поставщиками, с наемным трудом.

33. Реализация в сетями петри моделей многоагентных систем:

Для определения триадной модели агента, необходимо решить следующие задачи: сформировать состав и структуру целей, поставленных перед агентом, установить причинно-следственные связи на множестве целей (целеполагание ; задать состав и порядок выполнения действий (логическое управление ; выбрать ключевые показатели, характеризующие работу агента, определить взаимовлияния отклонений от нормы показателей на основе графа с помеченными дугами (когнитивный анализ, установить связи между целями, действиями и показателями. Решение поставленных задач базируется на применении формального аппарата графодинамики [3] – направления в системном анализе, оперирующего переменными в форме графов и отношениями, определенными на графах

34. Планирование компьютерного эксперимента:

Планирование эксперимента можно рассматривать как кибернетический подход к организации и проведению экспериментальных исследований сложных объектов и процессов. Основная идея метода состоит в возможности оптимального управления экспериментом в условиях неопределенности, что родственно тем предпосылкам, на которых базируется кибернетика. Целью большинства исследовательских работ является определение оптимальных параметров сложной системы или оптимальных условий протекания процесса:

определение параметров инвестиционного проекта в условиях неопределенности и риска;

выбор конструкционных и электрических параметров физической установки, обеспечивающих наиболее выгодный режим ее работы;

получение максимально возможного выхода реакции путем варьирования температуры, давления и соотношения реагентов - в задачах химии;

выбор легирующих компонентов для получения сплава с максимальным значением какой-либо характеристики (вязкость, сопротивление на разрыв и пр.) - в металлургии.

При решении задач такого рода приходится учитывать влияние большого количества факторов, часть из которых не поддается регулированию и контролю, что чрезвычайно затрудняет полное теоретическое исследование задачи. Поэтому идут по пути установления основных закономерностей с помощью проведения серии экспериментов. Методы эмпирического поиска оптимального решения долгое время оставались неформализованными. Исследователь выбирал ту или иную схему постановки эксперимента (стратегию), базируясь только на своем опыте и интуиции. Однако во второй половине XX в. начала усиленно развиваться математическая теория экстремальных экспериментов, которая помогает экспериментатору выбрать оптимальную стратегию. Основными показателями оптимальности при этом являются уменьшение числа экспериментов при обеспечении той же точности результатов исследования или сохранение числа экспериментов при увеличении точности. Существенные упрощения при этом достигнуты в методах обработки результатов эксперимента. Исследователь получил возможность путем несложных вычислений выражать результаты эксперимента в удобной для их анализа и использования форме.

35. Масштаб времени:

В операционных системах с разделением времени чрезвычайно важную роль играет предоставление отдельно взятым задачам так называемого «режима реального времени», при котором обработка внешних событий обеспечивается без дополнительных задержек и пропусков. Для этого употребляется также термин «реальный масштаб времени», однако это терминологическая условность, не имеющая к исходному значению слова «масштаб» никакого отношения.

В кинотехнике

Масштаб времени — количественная мера замедления или ускорения движения, равная отношению проекционной частоты кадров к съёмочной. Так, если проекционная частота кадров равна 24 кадра в секунду, а киносъёмка производилась на 72 кадра в секунду, масштаб времени равен 1:3. Масштаб времени 2:1 означает ускоренное вдвое по сравнению с обычным протекание процесса на экране.

В математике

Масштаб — это отношение двух линейных размеров. Во многих областях практического применения масштабом называют отношение размера изображения к размеру изображаемого объекта. В математике масштаб определяется как отношение расстояния на карте к соответствующему расстоянию на реальной местности. Масштаб 1: 100000 означает, что 1 см на карте соответствует 100000 см = 1000 м = 1 км на местности.

Масштабы изображений на чертежах должны выбираться из следующего ряда (масштабы ГОСТ 2.302-68):

· Масштабы уменьшения 1 : 2; 1 : 2,5; 1 : 4; 1 : 5; 1 : 10; 1 : 15; 1 : 20; 1 : 25; 1 : 40; 1 : 50; 1 : 75; 1 : 100; 1 : 200; 1 : 400; 1 : 500; 1 : 800; 1 : 1000

· Натуральная величина 1 : 1

· Масштабы увеличения 2 : 1; 2,5 : 1; 4 : 1; 5 : 1; 10 : 1; 20 : 1; 40 : 1; 50 : 1; 100: 1

 

36. Имитационная модель как источник ответа на вопрос: «что будет, если…».

37. Анализ чувствительности модели к изменению входных данных:

Анализом чувствительности модели называют процедуру оценки влияния допусков входных параметров на её выходные характеристики. Проводят анализ чувствительности следующим образом: задают отклонение входного параметра в правую и левую сторону от среднего его значения и фиксируют, как при этом изменяются выходные значения характеристик модели. В качестве величины отклонения обычно принимают среднее квадратическое отклонение.

Практическая сторона анализа состоит в том, что устанавливается степень зависимости выходных параметров, от входных характеристик. Эту степень влияния затем можно проранжировать и выявить наиболее значимые параметры.

Если в ходе проверки модели на чувствительность к изменению входных параметров установлено, что ряд параметров приводит к незначительным изменениям выходных характеристик, сравнимых с точностью проведения расчетов на модели, то данные входные параметры можно вывести из модели. Таким образом, анализ чувствительности модели может привести к упрощению модели и исключению из неё незначимых факторов.

Поскольку модель системы только стремиться отобразить реальность, то неизбежно существование упрощений, допущений и идеализаций сложных процессов и явлений, происходящих в системе. Следствием этих упрощений и идеализаций будет неопределенности в итоговых результатах, получаемых в процессе применения модели.

38. цветные сети петри:

Расширение простых сетей в цветные заключается в добавлении информации к элементам сети, основываясь на которой, при определённых условиях, можно преобразовать цветные сети в простые .

1. Токены вместо простого обозначения содержимого места преобразуются в объект, который может содержать в себе один или более параметров, каждый из которых может принимать дискретный набор значений. В соответствии с этим токены различаются по типам параметров (переменных). Чтобы отличать токены различных типов их можно окрашивать в различные цвета (поэтому сети называют цветными)

На первый взгляд кажется, что представление цветной сети выглядит так, что каждая из дуг, выходящая из перехода, содержит некоторое действие. В действительности же, при преобразовании цветной сети в простую, все действия переходят в структуру сети. Это достигается разбиением мест и переходов на количество равное декартову произведению множества всех значений всех типов данных, соответствующих этим местам и переходам. При этом все переменные в сети получаются уже заданными и вместо дуг цветной сети рисуются дуги, соединяющие места и переходы, согласно своим “цветным” описаниям.

В описании цветных сетей нет принципиального ограничения на используемые переменные. Тем не менее, преобразование цветной сети в простую возможно только тогда, когда все переменные имеют дискретный спектр значений.

Теория сетей Петри

Теория сетей Петри является хорошо известным и популярным формализмом, предназначенным для работы с параллельными и асинхронными системами. Основанная в начале 60-х годов немецким математиком К.А. Петри, в настоящее время она содержит большое количество моделей, методов и средств анализа, имеющих обширное количество приложений практически во всех отраслях вычислительной техники и даже вне ее.

Простые сети Петри

сеть петри мультимножество цветной

Сеть Петри из трех элементов: множество мест , множество переходов и отношение инцидентности

Определение: Простая сеть Петри

· Простой сетью Петри называется набор , где

1. - множество мест;

2. - множество переходов таких, что .

3. - отношение инцидентности такое, что

(а) ;

(б)

Условия в пункте 3 говорят, что для каждого перехода существует единственный элемент , задающий для него входное мультимножество мест и выходное мультимножество . Дадим определение входному и выходному мультимножеству.

39. Риски и прогнозы:

Прогнозирование - частный вид моделирования как основы познания и управления.

Один из вариантов применения методов прогнозирования - выявление необходимости изменений путем "приведения к абсурду". Например, если население Земли каждые 50 лет будет увеличиваться вдвое, то нетрудно подсчитать, через сколько лет на каждый квадратный метр поверхности Земли будет приходиться по 10000 человек. Из такого прогноза следует, что закономерности роста численности населения должны измениться.

Учет нежелательных тенденций, выявленных при прогнозировании, позволяет принять необходимые меры для их предупреждения, а тем самым помешать осуществлению прогноза.

Простейшие методы восстановления используемых для прогнозирования зависимостей исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени.

Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного.

Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан К.Гауссом более двух столетий назад, в 1794-1795 гг.. Могут оказаться полезными предварительные преобразования переменных.

К современным статистическим методам прогнозирования относятся также модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений, основанные как на параметрических, так и на непараметрических подходах.

40. Имитационные решения задач минимизации затрат.

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.