6
ТЕМЫ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «Моделирование при проектировании машин и оборудования лесного
комплекса»
Тема 1. Общие положения процесса моделирования.
План.
1.Связь моделирования и оптимизации процессов с наукой.
2.Характеристика основных понятий науки и ее компонентов.
3.Структурная схема проведения научных исследований.
4.Особенности проведения исследований в лесном комплексе.
Литература: основная [1], дополнительная [1, 2, 3].
Контрольные вопросы
1.Что такое моделирование? Виды моделей.
2.В чем преимущество математического моделирования перед другими
видами?
3.Особенности большинства процессов в лесном комплексе?
4.Наука и ее классификации.
5.Особенности этапов проведения научных исследований.
6.В чем заключаются особенности исследований в лесном комплексе.
Тема 2. Моделирование как способ познания реальных процессов.
План.
1.Характеристика математических моделей.
2.Методы теории подобия при моделировании.
Литература: основная [1], дополнительная [1].
Контрольные вопросы
1.Адекватность математической модели.
2.Аналитические и статистические математические модели.
3.Оптимизационные модели.
7
4. Свойства теории подобия и его основные показатели.
Тема 3. Моделирование и оптимизация процессов.
План.
1.Основные понятия оптимизации.
2.Взаимосвязь моделирования и оптимизации.
3.Классификация критериев оптимизации, их характеристика.
4.Характеристика методов оптимизации.
Литература: основная [1].
Контрольные вопросы
1.Понятие оптимизации.
2.Какие оптимизационные задачи решаются в лесном комплексе?
3.Какие объекты и процессы в лесном комплексе оптимизируются?
4.В чем заключается общая задача математического программирования?
5.Дайте характеристику целевой функции, допущений и ограничений.
6.Какие виды критериев используют при решении задач в лесном ком-
плексе?
7.Дайте характеристику качественных критериев.
8.В каких случаях применяются количественные критерии, и чем они отличаются от качественных?
9.Перечислить и кратко охарактеризовать методы оптимизации.
Тема 4. Линейное программирование.
План.
1.Решение задач линейного программирования с использованием графоаналитического способа.
2.Решение задач линейного программирования градиентным методом.
3.Решение задач линейного программирования методом дихотомии.
4.Решение задач линейного программирования методом золотого сече-
ния.
5.Решение задач линейного программирования методом покоординатного спуска.
8
6.Решение задач линейного программирования методом крутого восхож-
дения.
7.Решение задач линейного программирования последовательным сим- плекс-методом.
8.Решение задач линейного программирования на ЭВМ методом сканирования.
9.Решение задач линейного программирования на ЭВМ методом поиска глобального экстремума функций – методом стохастических автоматов.
10.Метод дискретного программирования.
Литература: основная [1], дополнительная [1].
Контрольные вопросы
1.Принципы линейного программирования.
2.Охарактеризовать графо-аналитический метод линейного программи-
рования.
3.Объяснить преимущества градиентного метода перед методом пассивного эксперимента.
4.Метод диохимии и его особенности.
5.В чем эффективность метода золотого сечения?
6.Особенности применения метода покоординатного спуска и крутого восхождения.
7.Характеристика последовательного симплекс-метода.
8.Особенности метода сканирования.
9.Охарактеризовать метод поиска глобального экстремума функции с помощью стохастических автоматов.
10.В каких случаях применяется дискретное программирование?
Тема 5. Характеристика случайных процессов и основные статистические показатели.
План.
1.Применение теории вероятностей и вариационной статистики при оценке случайных событий.
2.Распределение случайной величины.
9
3. Вариационные ряды.
Литература: основная [1].
Контрольные вопросы
1.События, описываемые с помощью теории вероятностей.
2.Методы вариационной статистики.
3.Определение вероятности события. Как оно определяется?
4.Что такое случайная величина? Как она связана с теорией вероятно-
стей?
5.Законы распределения случайных величин.
6.Характеристика биноминального распределения вероятных численно-
стей.
7.Пуассоновское распределение событий.
8.Понятия «эксцесс» и «ассиметрия кривой распределения».
9.Порядок составления вариационных рядов.
Тема 6. Основы имитационного моделирования.
План.
1.Общая теория имитационного моделирования.
2.Принципы функционирования имитационных моделей.
3.Основные понятия, используемые при имитационном моделировании.
4.Основы построения имитационных моделей.
5.Наглядность при построении модели и оценке результатов моделирова-
ния.
Литература: основная [1, 2].
Контрольные вопросы.
1.Что такое имитационная модель?
2.В чем отличие имитационных моделей от аналитических?
3.Что такое система и ее состав?
4.В чем отличие структуры от организации и системы?
5.Каковы составные элементы элементарной модели сложной системы?
10
6.Как определяется качество управления системой? Что такое самоорганизующиеся системы?
7.Каков порядок построения имитационных моделей?
Тема 7. Универсальные имитационные модели.
План.
1.Построение и реализация универсальных имитационных моделей.
2.Последовательность построения и реализации имитационной модели.
3.Содержательное описание и структуризация объекта моделирования.
Литература: основная [2].
Контрольные вопросы.
1.Что такое универсальная имитационная модель?
2.В чем сходство и различие имитационных подходов?
3.Определить понятия «разнообразие», «необходимое разнообразие», «черный ящик».
4.В чем суть нового имитационного подхода?
5.Какие основные типы элементарных блоков используются при новом имитационном подходе?