Имитационное моделирование в AnyLogic 7
книга

Имитационное моделирование в AnyLogic 7

1

Автор: Оксана Лимановская

Форматы: PDF

Издательство: Издательство Уральского университета

Год: 2017

Место издания: Екатеринбург

ISBN: 978-5-7996-2029-5 (ч. 1). – ISBN 978-5-7996-1995-4

Страниц: 154

Артикул: 99496

Электронная книга
154

Краткая аннотация книги "Имитационное моделирование в AnyLogic 7"

Работа состоит из двух частей: часть 1 — учебное пособие, часть 2 — лабораторный практикум. В первой части излагаются основы имитационного моделирования в AnyLogic 7. Подробно дано описание среды AnyLogic и наглядно показаны ее возможности в примерах. Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения и аспирантов, обучающихся по техническим специальностям. Основным источником для пособия послужили материалы тренинга «Многоподходное имитационное моделирование в AnyLogic 7.

Содержание книги "Имитационное моделирование в AnyLogic 7"


1. Основы моделирования
1.1. Основные понятия
1.2. Этапы моделирования
1.2.1. Этап «Черный ящик»
1.2.2. Этап «Модель состава системы»
1.2.3. Этап «Модели структуры системы»
1.3. Классический и системный подходы в моделировании
1.4. Типы моделей
1.5. D‑модели
1.6. F‑модели
1.7. Р‑модели
1.8. Q‑модели
2. Основы имитационного моделирования
2.1. Имитационная модель. Основные понятия
2.2. Методы имитационного моделирования
2.2.1. Системная динамика
2.2.2. Дискретно-событийное моделирование
2.2.3. Агентное моделирование
3. Среда имитационного моделирования anylogic
3.1. Пользовательский интерфейс среды
3.2. Дискретно-событийное моделирование в AnyLogic
3.2.1. Библиотека моделирования процессов
3.2.2. Процесс обслуживания заявки
3.2.3. Разметка пространства
3.2.4. Библиотека моделирования потоков
3.3. Системная динамика
3.4. Агентное моделирование
3.5. Статистика в anylogic

Все отзывы о книге Имитационное моделирование в AnyLogic 7

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Имитационное моделирование в AnyLogic 7

101. Основы моделированияназывают А-моделями. Сети Петри выделяют в отдельные N-модели (сетевые модели).Таблица 1.1Типы моделейВычислительный процессТип данныхдетерминированныйвероятностныйНепрерывныйD-модельQ-модельДискретныйF-модельР-модель1.5. D‑моделиПредставляют собой математические модели, выраженные в систе-мах уравнений. Решение системы уравнений дает выходные данные системы. Начальные параметры, задаваемые при решении системы, являются входными данными. Решение системы уравнений существу-ет во времени и решается для конкретного момента времени. Развитие системы наблюдается по изменениям ее выходных данных при реше-нии системы для последовательных моментов времени.Введем некоторые обозначения. Совокупность входных воздей-ствий на систему обозначим через xi, принадлежащие множеству вход-ных данных Х, где i = 1, 2, …, n. Совокупность выходных характери-стик системы обозначим через yj, принадлежащие множеству входных данных Y, где j = 1, 2, …, n. Совокупность воздействий внешней сре-ды на систему обозначим через ni, принадлежащие множеству входных данных N, где i = 1, 2, …, n. Совокупность внутренних собственных состояний системы обозначим через hk, принадлежащие множеству входных данных H, где k = 1, 2, …, n. В этом наборе величин можно выделить управляемые (детерминированные) и неуправляемые (сто-хастические) величины. При моделировании система S, входные па-раметры X, воздействия внешней среды N, внутренние параметры си-стемы H являются независимыми (экзогенными) величинами, которые выражаются в векторном виде: x tx t x tx ttttn( ) ( ( ), ( ),..., ( )),( ) ( ( ), ( ),. ==1212nnn..., ( )),( ) ( ( ), ( ),..., ( )).nnnth th t h th t =12