Podać definicję systemu

skoordynowany układ elementów, zbiór tworzący pewną całość uwarunkowaną

stałym logicznym uporządkowaniem jego części składowych

uporządkowany zbiór twierdze , poglądów, tworzących jak teorię

zasady organizacji czego , ogół przepisów, reguł obowiązujących w jakiej

dziedzinie, według których co jest wykonywane; tak e forma ustroju państwa

określony sposób, metoda postępowania, wykonywanie jakiej czynno ci

System to ciąg funkcji i działa w obrębie organizacji, współpracujących, aby

osiągnąć jej cele.

System to pewien zbiór powiązanych ze sobą obiektów scharakteryzowanych za

pomoc atrybutów (cech), które równie mogą być ze sobą powiązane.

Podać definicję modelu

wzór, według którego co jest lub ma by wykonywane; przedmiot będący kopią lub

wzorcem danego przedmiotu, wykonany zwykle w mniejszych rozmiarach z

materiałów zastępczych

model ekonomiczny - hipotetyczna konstrukcja myślowa obejmująca układ za o eprzyj tych w ekonomii dla uchwycenia najistotniejszych cech i zależności występujących w danym procesie ekonomicznym

modele matematyczne - zależności opisujące wyidealizowane zjawiska fizyczne lub ekonomiczne; przyrządy matematyczne służące do rozwiązywania albo do ilustracji tych zależności; tak e interpretacje różnych pojęć i teorii matematycznych

model cybernetyczny - układ względnie odosobniony, możliwie ma o

skomplikowany, działający analogicznie do oryginału, którym może by istota żywa, maszyna, zakład przemysłowy, organizacja społeczna, itd.

reprezentacja badanego zjawiska w postaci innej ni postać , w jakiej występuje ono w rzeczywistości narzędzie, za pomoc którego można opisać system i jego zachowanie się w różnych

warunkach zewnętrznych

Podać definicję symulacji

stwarzanie fałszywych pozorów, udawanie, zmyślanie czegoś , pozór, fikcja;

znaczenie techniczne - sztuczne odtwarzanie (np. w warunkach laboratoryjnych;

często za pomoc maszyn matematycznych) właściwo ci danego obiektu, zjawiska lub przestrzeni występujących w naturze lecz trudnych do obserwowania, zbadania, powtórzenia itp.

Wyjaśnić sformułowanie, że symulacja jest działaniem celowo zorientowanym

Symulacja jako działanie zorientowane celowo

-Symulacja jako eksperyment z modelem ma posłużyć do odpowiedzi na

określone pytania mające na celu wyjaśnienie działania systemu. Symulacja to nie cel lecz narzędzie.

-Nie ma możliwości skonstruowania uniwersalnego modelu symulacyjnego, który dałby odpowiedź na “wszystkie pytania”

Przedstawić metodykę budowy uniwersalnego modelu symulacyjnego

sformułowanie założeń do modelu symulacyjnego, sprecyzowanie celu

podejmowanej decyzji budowa modelu symulacyjnego i wielowariantowe badanie problemu będącego przedmiotem podejmowanej decyzji

analiza wyników symulacji z kolejnych scenariuszy będąca podstawą wyboru ostatecznego rozwiązania sprawdzanie skutków podjęcia decyzji

Scharakteryzować podstawowe etapy budowy modelu symulacyjnego

zdefiniowanie systemu - wyodrębnienie z otoczenia, zdefiniowanie elementów

systemu oraz realizowanych w nim funkcji, ustalenie struktury danych, określenie

celu symulacji

sformułowanie modelu - struktura statyczna i dynamiczna, dobór stopnia

szczegółowości, modularna budowa

przygotowanie danych - dane empiryczne poddane obróbce statystycznej

zaprogramowanie modelu

ocena adekwatności - w zakresie zgodności charakterystyk modelu i systemu rzeczywistego

planowanie eksperymentów symulacyjnych - ustalenie zestawu zmiennych oraz

zakresu ich zmienności, sprawdzenie czułości modelu na zmian danych

wejściowych

przeprowadzenie eksperymentów symulacyjnych - jeżeli są zmienności losowe w

modelu konieczne jest wykonanie wielu przebiegów symulacyjnych

interpretacja wyników - wybranie wyników potrzebnych do zinterpretowania

postawionego celu symulacji, jeżeli wyniki s zmiennymi o charakterze losowym

konieczne jest przeprowadzenie analizy statystycznej

dokumentowanie - dokumentacja powinna zawiera : opis systemu rzeczywistego, cel

i zakres badań , opis projektu, opis struktury danych, plan eksperymentów, dane

wejściowe, zestawienie wyników, analiza wyników

Na czym polega różnica między systemem statycznym i dynamicznym

Czas jest nieodłącznym atrybutem każdego systemu

Jeżeli jest nieistotny mamy do czynienia z systemem statycznym

Jeżeli jest istotny to mamy do czynienia z systemem dynamicznym

Jakie są podstawowe parametry pozwalające na rozróżnienie modeli ciągłych i

dyskretnych

Właściwości zmiennych stanu. Można rozpatrywać dwa zagadnienia:

-zbiór wartości, jakie mogą przybiera zmienne stanu

-sposób ich zmian w czasie

W niektórych modelach zmienne stanu mogą przybierać tylko wartości całkowite,

mówi się wówczas o modelach ze stanem dyskretnym. Dyskretno stanu jest w

wielu przypadkach obiektywną właściwości systemu np. długo kolejki do

stanowiska obsługi.

Sposób zmian warto ci zmiennych stanu w czasie

-zmiany ciągłe - trajektoria stanu jest funkcją ciągłą czasu. Model formułowany

jest zwykle w postaci równań różniczkowych.

Scharakteryzować model dynamiczny z czasem dyskretnym

Reprezentacja komputerowa modeli tego typu nie przedstawia w zasadzie istotnych

trudności co wynika z bardzo prostego mechanizmu upływu czasu. Znane są z góry

wszystkie chwile czasu, w których nastąpi zmiana warto ci zmiennych stanu, nie jest

przy tym istotne czy zmiana stanu jest ciągła czy dyskretna. Reprezentacja

komputerowa takiego modelu sprowadza się do zaprogramowania mechanizmu

zmiany stanu w chwili t+1 na podstawie znajomości stanu w chwili t.

Scharakteryzować model z czasem ciągłym i stanem dyskretnym

Tzw. model typu “układ zdarzeń ” - zmiany stanu mogą zachodzić jedynie w

dyskretnych chwilach czasu, skokowo, a pomiędzy nimi zmienne stanu nie ulegają

zmianom. Podobna sytuacja by a w modelach z czasem dyskretnym, jednak że jest

różnica polegaj ca na tym, że chwile zmiany stanu nie dadzą się z góry przewidzieć ,

mogą one zależeć np. od przebiegu trajektorii stanu w chwilach poprzednich.

Zdefiniować co to jest zdarzenie

W stanach obiektów pojawiaj się zmiany, które zachodzą w czasie ciągłym lub

dyskretnym.

Przez zdarzenie rozumiemy zmian w stanie obiektu systemu.

Opisać działanie procedury upływu czasu w modelu układ zdarzeń(Zegar globalny, lokalny)

Działanie procedury upływu czasu odbywa się w dwóch fazach: logicznej i czasowej

Po rozpoczęciu i zakończeniu wszystkich działa w punkcie wysymulowanego czasu,

kontrola nad przebiegiem programu jest przekazywana do procedury kontroli

symulacji, której zadaniem jest zestawienie wszystkich zegarów obiektów

występujących w systemie. Zegar taki wskazuje na odstęp między aktualnie

wysymulowanym czasem a momentem, w którym zajdzie zmiana w stanie systemu.

Po określeniu minimalnego, lecz dodatniego przyrostu czasu, o tę wielkość

przesuwany jest czas w symulowanym systemie.

Odpowiada to wybraniu najbliższego zdarzenia jakie ma wystąpi . W następnym

etapie kontrola zostaje przekazana do procedury logicznej, która przeprowadza

wszystkie działania jakie zostały zaprogramowane, np. zmiana warto ci zmiennych

stanu.

Czy przy użyciu modelu symulacyjnego można dokonać optymalizacji procesu

Symulacja nie jest metod optymalizacyjną .

Metody symulacyjne pozwalaj jedynie na obliczenia wielowariantowe i wybór

najlepszego z rozważanych rozwiązań .

A zatem model symulacyjny nie umożliwia wprost optymalizacji procesów, ale

pozwala na przeprowadzanie bada typu What - If...?, a w ten sposób pośrednio

dokonuje się optymalizacji. Czy lepszy jest model sformalizowany czy intuicyjny

Model sformalizowany - np. matematyczny

Model intuicyjny - “zawarty” w umyśle eksperta, opierający się na dedukcjach i

ocenach myślowych

Model sformalizowany jest prawie zawsze zbudowany na podstawie założeń i sądów

eksperta

Preferuje się modele matematyczne i ich symulację w postaci modeli

komputerowych

Na ile model może różnić się od systemu rzeczywistego

Model matematyczny systemu powinien względnie dokładnie opisywać zależno ci

charakteryzujące system z punktu widzenia interesującego nas zadania realizowanego

przez system

Dobry model matematyczny, z punktu widzenia potrzeb praktyki:

-powinien być prosty - na tyle, aby dawać wiarygodne wyniki

-powinien by elastyczny - łatwe zmiany warto ci parametrów wejściowych,

obliczenia wielowariantowe.

Czy konieczna jest strukturalna zgodność modelu z systemem rzeczywistym

Nie, model powinien zewnętrznie zachowywać się podobnie jak system, aczkolwiek

może mieć inną strukturę wewnętrzną

Modele maj zwykle z reguły mniejszą liczb wejść niż system rzeczywisty

---