Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Имитационные модели автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий

Диссертация: Имитационные модели автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

По результатам диссертации выявлены перспективные актуальные направления и задачи продолжения исследований: построение в программируемой имитационной среде моделей других систем жизнеобеспечения зданий, например, таких как вентиляция и кондиционирование воздуха, освещение и проч.- разработка детального алгоритма управления единой логико-математической имитационной моделью с возможностью… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. Анализ проектных решений систем жизнеобеспечения зданий
    • 1. 1. Постановка задачи моделирования систем жизнеобеспечения зданий
    • 1. 2. Анализ существующих способов построения имитационных моделей систем жизнеобеспечения зданий
    • 1. 3. Анализ проектов САПР с применением системы поддержки принятия решений
    • 1. 4. Требования, предъявляемые к системем поддержке принятия решений
    • 1. 5. Исследование и выбор вида математической имитационной модели, разработка методологической схемы исследования
    • 1. 6. Выводы по главе 1, научно-техническая гипотеза
  • ГЛАВА 2. Имитационное моделирование систем жизнеобеспечения зданий
    • 2. 1. Схема процесса создания имитационной модели
    • 2. 2. Информационные каналы трансфера данных из САПР
    • 2. 3. Методика автоматизации проектирования систем жизнеобеспечения и эксплуатации зданий на базе имитационного моделирования
    • 2. 4. Частные логико-математические имитационные модели
    • 2. 5. Выводы по главе 2
  • ГЛАВА 3. Логико-математические имитационные модели управления системами жизнеобеспечения зданий
    • 3. 1. Имитационное моделирование как средство создания системы поддержки принятия решений
    • 3. 2. Единая логико-математическая имитационная модель управления системами жизнеобеспечения зданий
    • 3. 3. Алгоритм использования статистических данных проектных имитационных моделей
    • 3. 4. Выводы по главе 3
  • ГЛАВА 4. Апробация логико-математических имитационных моделей систем жизнеобеспечения зданий и разработанных методик
    • 4. 1. Применение частных логико-математических имитационных моделей систем жизнеобеспечения зданий в проектах САПР
    • 4. 2. Внедрение единой логико-математической имитационной модели, экономическая эффективность
    • 4. 3. Прогнозирование работоспособности систем жизнеобеспечения зданий
    • 4. 4. Выводы по главе 4

Имитационные модели автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Имитационное моделирование — один из наиболее распространенных и функциональных методов исследования сложных систем. Разрабатываемые современные системы управления и жизнеобеспечения зданий становятся все более сложными в управлении и обслуживании. В связи с этим необходим инструмент, позволяющий комплексно управлять системами жизнеобеспечения зданий как единым организмом, что выводит проектировщиков на новый уровень проектирования, при этом можно говорить, что система жизнеобеспечения зданий рассматривается на гомеостатическом уровне.

Имитационное моделирование [74] является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей цель:

• описывать поведение системы;

• строить теории и гипотезы, которые могут объяснить наблюдаемое поведение;

• предсказания будущего поведения и оценки (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различных стратегий, обеспечивающих функционирование данной системы.

Основными понятиями имитационного моделирования являются понятия реальной системы и модели. Реальная система (или просто система) — это совокупность элементов, которая принадлежит ограниченной части реального мира, являющейся объектом исследования. Поэтому система — понятие относительное. В одном случае некоторая совокупность элементов может рассматриваться как система, а в другом случае — как подсистема, то есть часть объемлющей системы. Модель представляет собой абстрактное описание системы, уровень детализации которой определяет сам исследователь, он принимает решение о том, является ли данный элемент системы существенным, то есть, будет ли он включен в описание системы. Это решение принимается с учетом цели, лежащей в основе разработки модели.

Далее под «имитационной моделью» понимается логико-математическое описание системы, которое можно перевести в описание, исполняемое на вычислительной машине — программу. С такой программой проводятся машинные эксперименты, которые позволяют сделать выводы о поведении моделируемой системы:

• без ее построения, если это проектируемая система;

• без вмешательства в ее функционирование, если это действующая система, экспериментирование с которой либо слишком дорого, либо небезопасно;

• без ее разрушения, если цель эксперимента состоит в определении пределов воздействия на систему.

Рассмотрим более общий перечень ситуаций, когда при исследовании реальной системы целесообразно использовать имитационное моделирование:

• проведение экспериментов с реальной системой невозможно или дорого;

• требуется изучить поведение системы при ускоренном или замедленном времени;

• аналитическое описание поведения сложной системы невозможно;

• поведение системы зависит от случайных воздействий внешней среды;

• требуется выявить реакцию системы на непредвиденные ситуации;

• должны быть проверены идеи по созданию или модернизации системы;

• требуется подготовить специалистов по управлению реальной системой.

Система характеризуется набором величин, каждая комбинация значений которых, описывает ее конкретное состояние. Следовательно, путем изменения этих величин в модели (переменных, структур данных) можно имитировать переход системы из одного состояния в другое. Таким образом, логико5 математическое имитационное моделирование — это представление динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому во времени. Более кратко — имитационная модель воспроизводит поведение моделируемой системы во времени [74].

Модели систем разделяются на дискретно и непрерывно изменяющиеся модели. Следует отметить, что эти термины относятся к модели, а не к реальной системе.

При дискретном имитационном моделировании зависимые от времени переменные изменяются в определенные моменты модельного времени, называемые «моментами наступления событий». В дискретных моделях в промежутках между моментами наступления событий состояния моделей не изменяются.

При непрерывном имитационном моделировании переменные модели изменяются непрерывно, то есть являются непрерывными функциями модельного времени. Существуют комбинированные имитационные модели, сочетающие элементы дискретного и непрерывного имитационного моделирования. В дискретном имитационном моделировании сформировалось несколько основных методологических подходов, в рамках которых описывается структура и поведение реальной системы.

Современное логико-математическое имитационное моделирование основывается на нескольких походах, таких как:

Событийно-ориентированный подход.

Суть событийно-ориентированного подхода — моделирование системы с помощью описания изменений состояния системы, происходящих в дискретные моменты времени.

Процессно-ориентированный подход.

Процессно-ориентированный подход заключается в выделении в системе нескольких компонентов и описании функционирования системы с помощью У нескольких последовательностей событий.

Объектно-ориентированный подход.

При объектно-ориентированном подходе объект определяется как некоторая сущность, имеющая атрибуты и методы, определяющие этот объект. Объекты взаимодействуют друг с другом с помощью передачи сообщений. Сообщение представляет собой требование к объекту выполнить один из своих методов.

Одной из ключевых особенностей объектно-ориентированных систем является организация объектов в иерархические классы. Другая ключевая особенность объектно-ориентированных систем состоит в том, что сообщения специфицируют только метод, который должен быть выполнен.

Разработка моделей при объектно-ориентированном подходе обеспечивает модульность программы и определяет естественную парадигму представления передачи информации, присущую в реальном мире иерархиям принятия решений.

Логический подход.

Логический подход — это использование в имитационном моделировании концепций из области искусственного интеллекта — концепций неалгоритмического программирования, поиска по образцу и бэктрекинга. Такой подход дает возможность строить ориентированные на поиск цели или генерирующие цель самоорганизующиеся модели с переменной структурой.

Использование логического подхода в имитационном моделировании привело к развитию научного направления, базирующегося на знании средств имитационного моделирования [107].

Существуют и другие методологические подходы в имитационном моделировании, например, акторский подход. Наиболее интересными и продуктивными оказались гибридные средства имитационного моделирования, сочетающие в различных комбинациях элементы различных методологических подходов.

Имитационное моделирование, прошло более чем 40-летний путь развития и является составной частью информатики. Парадигмы имитационного моделирования, основные подходы, терминология, наиболее известные языки моделирования сложились в первые 20 лет. С историей имитационного моделирования можно познакомиться в классических трудах по имитационному моделированию, переведенных на русский язык.

За последние 30 лет по имитационному моделированию было издано множество книг советских, российских и зарубежных [134], [135], [136], [137], [138], [139], [140], авторов [2], [3], [9], [11], [13], [15], [19], [20], [24], [26], [28], [44], опубликовано множество научных работ. Одними из последних изданий являются [17],[59],[68],[74],[111].

Методологической основой для развития имитационного моделирования явились работы Н. П. Бусленко, В. М. Глушкова, Г. И. Марчука, H.H. Моисеева.

К числу наиболее известных специалистов по имитационному моделированию в СССР, России [131], странах СНГ относятся: Е. Ф. Аврамчук, А. Н. Андрианов, A.A. Бакаев, В. В. Баранюк, В. Б. Бигдан, A.B. Борщев, Н. П. Бусленко, В. Н. Бусленко, СП. Бычков, А. Г. Варжапетян, С. А. Власов, Т. В. Вознесенская, Т. Н. Воскресенская, В. В. Гусев, А. Ф. Дедков, В. В. Девятков, Б. К. Елтышев, C.B. Емельянов, К. Д. Жук, Е. Б. Замятина, В. В. Калашников, JI.A. Калиниченко, Ю. Г. Карпов, И. Н. Коваленко, B.JI. Конюх, Е. М. Кудрявцев, A.A. Летичевский, В. В. Литвинов, В. И. Лутков, H.H. Лычкина, Л. Н. Лядова, И. В. Максимей, В. И. Мановицкий, Т. П. Марьянович, Ю. А. Меркурьев, А. И. Миков, Б. В. Немчинов, М. И. Нечепуренко, А. И. Никитин, В. В. Окольнишников, Ю. Н. Павловский, Ю. Г. Полляк, Ю. Б. Пигарев, Н. Я. Ривес, А. С Родионов, Ю. И. Рыжиков, М. А. Сахнюк, Ю. А. Семишин, Б. Я. Советов, Р. Л. Смелянский, Е. М. Сурков, В. А. Сухомлин, Ю. И. Толуев, В. Н. Томашевсий, Б. Ф. Фомин, А. И. Хорошилов, В. Г. Хорошевский, В. М. Черненький, Г. Д. Чинин, В. А. Шапцев, И. М. Якимов, СЯ. Яковлев, Н. В. Яровицкий, А. Ф. Ярославцев и др.

Таким образом, учитывая темпы роста и появление инновационных и сложных систем управления, оправдан выбор исследований в области систем жизнеобеспечения зданий.

Актуальность темы

исследования.

Известно, что высокая насыщенность инженерными коммуникациями, инфраструктурой и оборудованием новых зданий, а также высокая плотность строительства являются острыми проблемами крупных городов. Таким образом, перед проектировщиками зданий и сооружений строительная наука ставит новые задачи и предъявляет иные, ранее не возникавшие требования. В современных инновационных проектах используются передовые разработки в области строительных материалов с применением энергоэффективных и экологичных технологий. С экономической точки зрения, при создании нового проекта, важно учитывать его эксплуатационные характеристики для оптимизации расходов. При обеспечении возможности работы с проектом в период его эксплуатации и ремонта, возрастает заметная коммерческая эффективность проекта.

Сказанное подчёркивает важность проблемы правильного подхода к эксплуатации систем жизнеобеспечения зданий. Ранее используемые методики и модели не в полной мере позволяют учитывать все современные особенности и множество параметров в системах жизнеобеспечения зданий. Данная проблема, безусловно, актуальна в нашей стране еще и в виду большой протяжённости коммуникаций и их подверженности физическому и моральному износу. В целях совершенствования подхода к эксплуатации систем жизнеобеспечения зданий важно использовать не только современные и инновационные строительные материалы, но и последние достижения в области аналитического, информационного и программного обеспечения строительства, которые позволяют анализировать любую систему жизнеобеспечения зданий.

Необходимость анализа проектных решений и создания модели синтеза с применением имитационного моделирования непосредственно в составе современных систем автоматизации проектирования (САПР) в области систем жизнеобеспечения зданий делает обозначенную тему диссертационного исследования актуальной научной проблемой, которая обладает достаточными признаками научной новизны. Это, в свою очередь, обусловлено и востребованностью полученных результатов диссертационной работы растущим сегментом рынка реального сектора экономики России, в рамках которого сформулирована практическая значимость исследования.

Научно-техническая гипотеза диссертации состоит в предложении возможности повышения эффективности процессов автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий на основе использования оригинальных логико-математических имитационных моделей двух уровней.

Цель работы — создание единого подхода к автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий на базе имитационных моделей.

Достижение цели обусловлено в диссертации постановкой и решением следующих основных задач: анализ создания имитационных моделей автоматизации систем жизнеобеспечения зданийисследование процедур выработки проектных решений в процессе создания логико-математической имитационной модели системы жизнеобеспечения зданийразработка методики автоматизации проектирования систем жизнеобеспечения и эксплуатации зданий на базе имитационного моделированияразработка частной логико-математической имитационной модели систем жизнеобеспечения зданий в САПРразработка единой логико-математической имитационной модели управления системами жизнеобеспечения зданий в САПРразработка алгоритма использования статистических данных проектных имитационных моделей для принятия эффективных проектных решений на стадии реконструкции объекта (модернизация систем жизнеобеспечения) — апробация и внедрение разработанной методики и логико-математических имитационных моделей при реализации проектов САПРанализ возможности применения статистических данных проектных имитационных моделей при принятии эффективных проектных решений на стадии реконструкции объекта.

Объект исследования — проектные решения систем жизнеобеспечения зданий всех уровней.

Предмет исследования — имитационные модели автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий в САПР.

Теоретические и методологические основы исследования включают теорию построения систем автоматизации проектирования, системный анализ и синтез проектных решений САПР, теорию автоматического управления, тематические публикации и результаты исследований отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области совершенствования практики разработки и применения строительных САПР.

Достоверность результатов обеспечена применением обоснованных теоретических и экспериментальных методов, аппарата имитационного моделирования, математического аппарата управления моделями, а также результатами использования единого подхода к автоматизации проектных решений систем жизнеобеспечения зданий на базе имитационного моделирования.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в создании единого подхода к автоматизации анализа и синтеза проектных решений систем жизнеобеспечения зданий, состоящего в следующем: предложена методика автоматизации проектирования систем жизнеобеспечения и эксплуатации зданий на базе имитационного моделированияразработана частная логико-математическая имитационная модель систем жизнеобеспечения зданий в САПРразработана единая логико-математическая имитационная модель управления системами жизнеобеспечения зданий в САПРсоздан алгоритм использования статистических данных проектных имитационных моделей для принятия эффективных проектных решений на стадии реконструкции объекта (модернизация систем жизнеобеспечения).

Практическая значимость диссертации заключается в создании и применении единого подхода к автоматизации проектных решений систем жизнеобеспечения зданий, в создании логико-математических имитационных моделей систем жизнеобеспечения зданий, объединённых единой моделью управления зданием, а также алгоритмом использования статистических данных проектных имитационных моделей для принятия эффективных проектных решений на стадиях строительства и реконструкции объекта.

Апробация результатов исследования. Основные теоретические и методические положения диссертации докладывались и апробированы на Международных межвузовских научно-практических конференциях молодых ученых, аспирантов и докторантов «Строительство — формирование среды жизнедеятельности» (г.Москва, 2009;2011 гг.), секции Научно-методического совета по информационным системам и технологиям науки и образования в области строительства (НМС ИСТ) при Международной Ассоциации строительных вузов (АСВ) и Учебно-методическом объединении (УМО) вузов Российской Федерации в области строительства (2010, 2011 гг.),.

Международной научной конференции «Интеграция, партнерство и инновации в строительной науке и образовании» (г.Москва, 2011 г.), заседаниях и научных семинарах кафедры Систем автоматизации проектирования (САПР) в строительстве и Информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве (ИСТАС) ФГБОУ ВПО «Московской государственный строительный университет» (г. Москва, 2009;2011 гг.).

Внедрение результатов исследования. Экспериментальная проверка и практическое внедрение результатов работы выполнено при реализации нескольких проектов в Некоммерческом партнерстве «Автоматизация зданий и системы управления инженерным оборудованием на базе протокола БАКнет» (НП «БИГ-РУ»).

Материалы диссертации опубликованы в 2009;2011 гг. в 5 научных работах, в том числе — в 2 работах в научных изданиях, входящих в действующий перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук, утвержденный Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации.

Объем и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех основных глав, основных выводов и предложений, библиографического списка из 140 наименований.

Основные выводы и предложения.

На основании проведенных экспериментально-теоретических исследований можно сделать следующие выводы:

1 .Проведенный анализ теории и практики отечественных и зарубежных исследователей в области эксплуатации систем жизнеобеспечения зданий выявил существенную необходимость в разработке методов и моделей анализа и синтеза проектов САПР и создания на их основе автоматизированных имитационных моделей, позволяющих комплексно оценивать проектные решения. Моделирование, как процесс логического упорядочивания, системного объединения, совместного анализа и преобразования информации, не увеличивая ее исходное количество, помогает выделить из нее сведения, представляющие повышенную ценность в фундаментальном или прикладном смысле в частности для проектов САПР систем жизнеобеспечения зданий.

2. Предложенные имитационные модели систем жизнеобеспечения зданий позволяют учитывать специфические особенности проектов САПР, ранжировать и изменять модели по мере модернизации проектов, а также оценивать работоспособность каждого узла системы с заложенными в него характеристиками на этапе проектирования. После проведения экспериментов над логико-математическими имитационными моделями, созданными по проекту САПР, была получена статистическая информация оценивающая поведение будущей спроектированной системы жизнеобеспечения здания. Полученная статистика помогает выявлять слабые места в узлах и параметрах системы в проектных решениях, тем самым помогает находить ошибки, допущенные во время проектирования систем жизнеобеспечения зданий.

3. Предлагаемый подход к анализу и синтезу проектных решений САПР, совместно с имитационными моделями зданий, позволяет разработать единую автоматизированную систему управления системами жизнеобеспечения здания, ориентированную на многофакторную оценку проектных решений на этапе проектирования (по проф. A.A. Волкову).

4. Разработка имитационных моделей и проектов САПР совместно с СППР обеспечивает возможность эффективного многовариантного анализа и синтеза создания персонифицированных дискретных проектных решений систем жизнеобеспечения зданий. Предложенный подход позволяет более эффективно эксплуатировать и обслуживать системы жизнеобеспечения зданий, а так же принимать обоснованные управленческие решения, помогающие оптимизировать работу системы жизнеобеспечения здания. Проводимые исследования выявили определенные требования совместной работы СППР и имитационных моделей.

5. Предложены и апробированы: методика автоматизации проектирования систем жизнеобеспечения и эксплуатации зданий на базе имитационного моделирования, которая описывает принципы переноса проектного решения САПР в программируемую имитационную средучастная логико-математическая имитационная модель систем жизнеобеспечения зданий, позволяющая всесторонне анализировать проектное решение САПР и прогнозировать работу отдельных узлов системыединая логико-математическая имитационная модель управления системами жизнеобеспечения зданияданная модель управляет комплексом систем жизнеобеспечения зданий и анализирует совместную работу всех узлов, агрегатов по данным проектного решения в САПРалгоритм использования статистических данных проектных имитационных моделей для принятия эффективных проектных решений на стадии реконструкции объекта (модернизация систем жизнеобеспечения), предполагающий получение различных данных после проведения многократных экспериментов над моделью, позволяющий внесение конструктивных доработок и оценку работы системы после ее модернизации.

6. По результатам диссертации выявлены перспективные актуальные направления и задачи продолжения исследований: построение в программируемой имитационной среде моделей других систем жизнеобеспечения зданий, например, таких как вентиляция и кондиционирование воздуха, освещение и проч.- разработка детального алгоритма управления единой логико-математической имитационной моделью с возможностью многовариантного анализа и синтеза проекта САПРоптимизация логико-математических имитационных моделей для более детального управления системами жизнеобеспечения зданий и принятия эффективных проектных решений на стадии реконструкции объектасоздать на основе совместного применения СППР и логико-математических имитационных моделей человеко-машинный комплекс для построения динамической логико-математической имитационной модели начинающейся с определения проблемы, то есть формулирования конкретного проектного задания или организационного вопроса, который подлежит изучению при помощи проведения имитационного эксперимента.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.В. Параметрический синтез стохастических систем с учетом требований надежности / О. В. Абрамов. М.: Наука, 1992. — 176 с.
  2. П. В. Введение в теорию принятия решений: Учеб пособие. М.: ИУНХ, 1977.
  3. Е.А., Вавилов A.A., Емельянов C.B. Технология системного моделирования. /Под общ. ред. C.B. Емельянова/ М.: Машиностроение, Берлин: Техник, 1988, 520 с.
  4. Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. -М.: Наука, 1971.
  5. Ф.Л. Искусство решения проблем = The art of problem solving/ Пер. с англ. Е. Г. Коваленко, Под ред. Е. К. Масловского. — М.: Мир, 1982.
  6. И. П., Бубенко И В. Теория принятия решений. — Киев: И. думка, 1990. 156 с.
  7. Ю. Н. Максимов K.M. // Компьютерная реализация визуального моделирования сложных динамических систем. -(http ://guusoft.narod.ru).
  8. Г., Херцбергер Ю. «Введение в интервальные вычисления» 1987 г.
  9. , A.A. Компьютерное моделирование в инженерной практике Текст./ A.A. Алямовский, В. Е. Одинцов, Н. Б. Пономарев и др.//Спб.: Издательство БВХ Петербург, 2005. 800 с.
  10. A.A. Модель сети передачи данных. // Техника средств связи, сер. ТПС, 1979, вып. 8.
  11. , Б. П. Интеграция распределенных баз данных / Б. П. Ар-сеньев, С. А. Яковлев. СПб.: Лань, 2001. 464 с.
  12. A.A., Мамиконов А. Г., Кульба В. В. и др.
  13. Формализованные модели и методы анализа и синтеза структур баз данных. В109кн. VIII Всесоюзное семинар-совещание «Управление большими системами». Алма-Ата, 1983.
  14. К.А., Конник Т. И., Левинсон М. Р. Имитационные системы принятия экономических решений. М.: Наука, 1989. 253 с.
  15. В. Г. Модели Информационно-вычислительных систем. М.: Наука, 1993. 69 с.
  16. М.М., Костогрызов А. И., Львов В. М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем. М.: Изд. Вооружение. Политика. Конверсия. 2001.
  17. JI. Б., Дрожжинов В. И. Основы построения вычислительных сетей для автоматизированных систем. М.: Энергоатомиздат, 1990.-256 с.
  18. Боев, В. Д Компьютерное моделирование. Элементы теории и практики Текст./ В. Д. Боев, Р.П. Сыпченко// СПб.: Издательство Военной академии связи, 2009. 432 с.
  19. , В.Н. Искусственный интеллект Текст./ В. Н. Бондарев, Аде Ф.Г.// Учеб. пособие для вузов. Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2002.
  20. , М.Ф. Объектная технология моделирования информационных и организационных систем Текст./М.Ф. Бондаренко, Е. А. Соловьева, С. И. Маторин, Д.Б. Ельчанинов// Учебное пособие. Харьков: Издательство ХНУРЭ, 2005.
  21. , М.Ф. Системная технология моделирования информационных и организационных систем Текст./ С. И. Маторин, Д.Б. Ельчанинов// Учебное пособие. Харьков: Издательство ХНУРЭ, 2005.
  22. , М.Ф. Системологическая технология моделирования информационных и организационных систем Текст./ М. Ф. Бондаренко, Е. А. Соловьева, С. И. Маторин, Д.Б. Ельчанинов// Учебное пособие. Харьков: Издательство ХНУРЭ, 2005.
  23. , В.П. Нейронные сети Текст./ В. П. Боровиков // М.: Издательство Горячая линия Телеком, 2008.
  24. С.А. Управленческий анализ. // М.: Финансы и статистика, 2002.
  25. A.B. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика. // Материалы Межд. конф. ИММОД'2005, Санкт-Петербург, 2005, (www.gpss.ru).
  26. О.М. Теория и проектирование вычислительных систем и сетей. М.: МАИ, 1998.
  27. Р.Г., Петренко A.JI. Информационные аспекты имитационного моделирования многокомпонентных производственных систем// Информатика и информационные технологии: Тр. 2-го междунар. сем. Т.2. Уфа, 2000.
  28. А.Г., Глугценко В. В. Системы управления. Исследование и компьютерное моделирование.- М.: Вузовская книга, 2000.
  29. К.К., Служивый М.Н.,.Математическое моделирование систем связи: учебное пособие / Ульяновск: УлГТУ, 2008. — 170 с.
  30. Васильков Ю, В., Василькова Н. Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб пособие для студентов вузов. М.: Финансы и статистика, 1999.
  31. В.Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика. М.: Машиностроение, 1990.
  32. Вендеров A.M. CASE-техпологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем / A.M. Вендеров. М.: Финансы и статистика, 1998.
  33. В.А. Эволюционное управление сложными системами: Известия Самарского научного центра РАН — Том 2, № 1/В.А. Витгих. Самара: CI ГЦ РАН, 2000.
  34. , О. С. Стратегическое управление / О. С. Виханский. -М.: Гардарики, 2002.
  35. В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В. М. Вишневский. М.: Техносфера. 2003.
  36. В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. М., Наука, Гл. ред. физ. мат. лит., 1986, 296 с.
  37. Т.В. Исследование эффективности методов синхронизации времени для распределенного имитационного моделирования. // Материалы конф. «Высокопроизводительные вычисления и их приложения». Черноголовка. 2000.
  38. , М.А. Декомпозиция моделей сложных систем Текст./ A.M. Волк, В. А. Походенко, А.П. Бабаев// Теория и техника передачи, приема и обработки информации: сб., докладов 3-й Международной конференции. — Харьков-Туапсе: Издательство ХТУРЭ, 1997.
  39. В. Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анал СПб: Изд-во СПбГТУ, 1999.
  40. X. А., Филипп А. Ф. Виртуализация как возможный путь развития управления//Проблемы теории и практики управления. 1999. -№ 5. -56−63 с.
  41. , Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем Текст./ Т. А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский// СПб.: Издательство Питер, 2000.
  42. Д. В., Истомин Е. П., Кутузов О. И. Сетевые модели распределенных автоматизированных систем. СПб.: Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 1998. 353 с.
  43. К. Сарсон Т. Системный и структурный анализ: средства и методы. //М.: Инфра-М, 1996.
  44. .А. Построение вероятностной модели и анализ вычислительных процессов. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1973. № 3.
  45. , В.А. Организация эффективного моделирования сложных систем Текст./ В. А. Горбачев, М. А. Волк, А.П. Бабаев/ Автоматизированные системы управления и приборы автоматики: сб. научн. тр. Харьков: Издательство ХГТУРЭ, 1997.
  46. В.И., Кот И.Ю. Комплекс программ имитационного моделирования SIMSCRIPT. -М.: 1998.
  47. Я.Е., Пранявичус Г. И. Система автоматизированного построения имитационных моделей агрегативных систем САПАС. Каунас: Каунасский политехнический институт, 1985.
  48. В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения / В. И Городецкий.-М.: «Новости ИИ», 1996.-159 с.
  49. , Д. Учёт и контроль в сетях связи / Д. Гринько, В. Саякин // Журнал сетевых решений LAN. 2002.
  50. Гультяев A.K. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows / A.K. Гультяев // Практическое пособие. — СПб.: КоРОНАприит, 1999.
  51. A.A. Системотехника/ Под редакцией A.A. Гусакова. М.: Фонд «Новое тысячелетие», 2002.
  52. В.В. Практическое применение имитационного моделирования в России и странах СНГ: обзор, анализ перспектив, (www.gpss.ru).
  53. .П., Марон И.А.Основы вычислительной математики, Наука, гл. ред. ФМЛ. -М: 1970.
  54. , В.Д. Эволюционные методы компьютерного моделирования Текст./ В. Д Дмитриенко., А. Ф Верлань., Н. И. Корсунов, В. А. Шорох //Монография. Киев: Издательство Наукова думка, 1992. 256 с.
  55. А.И. Имитационное моделирование систем: Учеб. пособие. -Братск: Брат, индустр. ин-т, 1995.
  56. О. Н. Шишкин В.В. Имитационное моделирование на языке GPSS: Методические указания. Ульяновск: УлГТУ, 1995. 40 с.
  57. В.Р. Имитационные методы при анализе и планировании экспериментов. Апатиты: Изд-во Кол. науч. центра, 2003.
  58. , Д.Б. Применение генетических алгоритмов при проектировании компьютерной техники Текст./Д.Б. Ельчанинов, Д. А. Петросов, Механа Сами// Вестник Херсонского государственного университета. Херсон: Издательство ХГУ, 2003.
  59. В.В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. // Языки РДО. -М.:АНВИК, 1998, 427 с.
  60. В.В., Ясиновский С. И., Имитационное моделирование систем: Издательство: МГТУ 2009.
  61. , А. А. Имитационное моделирование в управлении рисками / А. А. Емельянов. СПб.: Изд. СПб. ГИЭА, 2000. 377 с.
  62. , В.В. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. М.:1990
  63. , A.A. Автономные искусственный интеллект Текст./ A.A. Жданов// М.: Издательство БИНОМ, 2008.
  64. В.Н. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. -Омск: ОмГУ, 1999.
  65. Е.Б. Современные теории имитационного моделирования: Специальный курс / Е. Б. Замятина. Пермь: ИГУ, 2007.
  66. Н.Б., Чугреев О. С., Яновский Г. Г. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений. М.: Радио и связь, 1984.
  67. , Е. 3. Новое системное проектирование: информационные технологии и бизнес-реинжиниринг / Е. 3. Зиндер // СУБД. 1995.
  68. Имитационное моделирование и оптимальные вычисления. М.: Изд-во МГУ, 1993.
  69. Г. Н. «Моделирование информационных ресурсов» Москва, Альфа-м 2010.
  70. В.В. Организация моделирования сложных систем.-Текст. / М.:3нание, 1982.
  71. П. Устройства хранения данных: технологии будущего// Компьютер пресс.- 2003.
  72. С.М. Проведение машинных экспериментов с имитационными моделями. Тюмень: ТюмГНГУ, 1997.
  73. О.И. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. -Норильск: Норил. индустр. ин-т, 1999.
  74. Н.Л. Принятие управленческого решения: Учебник для вузов. М.: Изд. ЮНИТИ, 1999. 237 с.
  75. Ю.Г. «Имитационное моделирование систем Введение в моделирование с Апу1о§ к» «БХВ- Петербург» 2009.
  76. Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении-М.: Статистика, 1995.
  77. В.М. Имитационное моделирование сложных систем: Учеб. пособие. М.: МИФИ, 1990.
  78. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978.
  79. Кпейнрок Л Коммуникационные сети. Стохастические потоки и задержки сообщений. М.: Наука, 1970, 255 с.
  80. , К. Г. Новые ракурсы сетевого управления / К. Г. Князев, А. О. Гудрус // Труды МАС. 2001.
  81. , М. О. Модели и методы оценки характеристик обработки информации в интеллектуальных сетях связи / М. О. Колбанев, С. А. Яковлев СПб.: СПбГУ, 2002.
  82. Ю.Б., Сениченков Ю.Б.,. Имитационное моделирование сложных динамических систем. Электронный ресурс. / Режим доступа: (http://www.exponenta.ru/soft/others/mvs/dssim.asp).
  83. Л.Г. Итерированная САПР распределенных вычислительных систем. // Труды Международн. Конференции CAD/CAM/PDM. 2001 г.
  84. В.П., Курейчик В. М., Норенков И. П. Теоретические основы САПР. -М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.
  85. Ю.М. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. -Иркутск: Изд-во ИГЭА, 2002.
  86. М., Лемуан О. Введение в регенеративный метод анализа моделей.М.: Наука, 1983, — 104 с.
  87. , В.М. Теория и практика эволюционного моделирования Текст./В.В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик.М.: Издательство ФИЗМАТЛИТ, 2003. 432 с.
  88. В.В. Проектирование программных средств М.: Высшая школа. :М.: 1990.
  89. , И.А. Моделирование мультиагентных динамических систем вложенными сетями Петри Текст./ И.А. Ломазова// Программные системы: теоретические основы и приложения. М.: Издательство Наука, 1999.
  90. Лоу A.M. Имитационное моделирование 3-е изд. СПб. и др.: Питер- Киев: BHV, 2004.
  91. В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных. Системы управления базами данных. М.: 1997.
  92. Люгер, Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем Текст./ Джордж Ф. Люггер// М.: Издательство Вильяме, 2003. 864 с.
  93. Лядова Л.Н.,. Имитационное моделирование. Методические указания по курсу «Системное и прикладное программное обеспечение» Текст. / /Перм.ун-т- Сост. Л. Н. Лядова.-Пермь, 2003. 60 с.
  94. Математическая теория планирования эксперимента / Под ред. С. М. Ермакова. М.: Наука, 1983.
  95. А.И. Моделирование вычислительных систем. Текст. / Учебное пособие по спецкурсу .-Пермь, Перм. ун-т., 1982, 96 с.
  96. А.И., Замятина Е. Б., Фирсов А. Н. Инструментальные средства удалённого параллельного моделирования. В кн. Proceedings of XXII International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution». Текст. / FOI-COMMERCE, Sofia, 2006.
  97. , H. Принципы искусственного интеллекта Текст./ H. Нильсон. M.: Издательство Радио и связь, 1985. 386 с.
  98. , И.П. Эволюционные методы в задачах выбора проектных решений Текст. /И. П. Норенков, Н.М. Арутюнян// Наука и образование. М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. № 9. 112−115 с.
  99. В.В. Разработка системы распределенного имитационного моделирования / В. В. Окольнишников // Информационные технологии, 2006.
  100. Окольнишников В.В.,. Представление времени в имитационном моделировании. Вычислительные технологии. Текст. / Т. 10, № 5, Сибирское отделение РАН, 2005.
  101. Основы имитационного и статистического моделирования: Учеб. пособие для студентов мат., инж.-техн. и экон. спец. вузов / Харин Ю. С., Малюгин В. И., Кирлица В. П. и др. Минск: Дизайн ПРО, 1997.
  102. Ю.Н. Имитационные модели и системы / Ю. Н. Павловский. М.: Фазис. ВЦ РАН, 2000.
  103. В.М. Имитационное моделирование процессов в системах массового обслуживания: Учеб. пособие. -М.: МИРЭА, 1992.
  104. В.М. Системный анализ. Метод имитационного моделирования: Учеб. пособие. -М.: МИРЭА, 1999.
  105. , Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ Текст./ М.: Издательство Высш. школа, 1989. 584 с.
  106. Е. Форум информационные технологии в XXI веке// Компьютер плюс программы.- 2003.
  107. Принятие оптимальных решений в интеллектуальных имитационных системах: Учеб. пособие по курсам «Методы систем, анализа и синтеза» и «Моделирование технол. и произв. процессов». М.: Изд-во МГТУ, 2002.
  108. Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. СПб.: КОРОНА принт, М.: Альтекс-А, 2004.
  109. , А. А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры Текст./ A.A. Самарский, Михайлов А. П.// М.: Издательство ФИЗМАТЛИТ, 2005.
  110. А. Д., Щербина О. А. Системный анализ и современные информационные технологии //Труды Крымской Академии наук. — Симферополь: СОНАТ, 2006.
  111. , И.И. Способ формирования моделей сложных технических систем Текст./ И.И. Семенова// Новое в науке и технике, 2009.
  112. В .И., Справочник по САПР, Техника 1988.
  113. .Я. Моделирование систем. Пятое издание / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. М.: Высшая школа, 2007.
  114. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. М.:Высш. Шк., 2001.
  115. , Б.Я. Моделирование систем Текст./ Б. Я. Советов, С.А. Яковлев//-М.: Издательство Высшая школа, 1998. 319 с.
  116. .Я., Цехановского В. В., Чертовской В. Д. «Теоретические основы автоматизированного управления» ФГУА «Издательство «Высшая школа», 2006.
  117. , Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений Текст./Э.А. Трахтенгерц// М.: Издательство Синтег, 1998. 376 с.
  118. В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. М.:Бестселлер, 2003. 416 с.
  119. , А.И. Системный подход и общая теория систем Текст./А. И. Уемов// М.: Издательство Мысль, 1978. 272 с.
  120. И.П. Имитационное моделирование динамических систем : Учеб. пособие. Казань: КАИ, 1987.
  121. Г. Ф. Основы конструирования имитационных моделей: Учеб. пособие. М.: НПК «Поток», 2001.
  122. , Д.Н. Системы и моделирование Текст./ Д.Н. Хорафас//М.: Издательство Мир, 1967. 420 с.
  123. В.Г. Методика расчета показателей эффективности функционирования вычислительных систем / В. Г. Хорошевский, В.А. Пав-ский, К. В. Паве кий // Вестник компьютерных и информации ш ых технологий, 2008.
  124. В.М. Имитационное моделирование. М.: Высш. шк., 1990.
  125. С. Прохоров А. Рынок информационных технологий в 2002 2003 г.// Компьютер пресс. 2003.
  126. . Искусство моделирования и имитации: введение в имитационную систему Simplex3 / Б. Шмидт. М.: Изд-во Фраптэра, 2003.
  127. , Ю.А. Системы и модели Текст.ЛО.А. Шрейдер, A.A. Шаров// М.: Издательство Радио и связь, 1982. 152 с.
  128. JI.B. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений// Системы управления базами данных 1998.
  129. JI.B., Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии. Ивановский государственный энергетический университет. М.:1990.129 www.citforum.ru
  130. Н.К. Имитационное моделирование технологических систем: Учеб. пособие. Пенза: ППИ, 1989.
  131. И. М., Девятков В. В. Развитие методов и систем имитации в СССР и России. (Казань, ноябрь 2001 год). Электронный ресурс. / -Режим доступа: (www.gpss.ru).
  132. AnyLogic платформа для моделирования сложных систем. Электронный ресурс. / Режим доступа: (http://sedok.narod.ru/anylogic.html).
  133. Averill М. Law и W. David Kelton «Simulation modeling and analysis» Third edition. Osborne 2004 r.
  134. Bernardinello, L., De Cindio F. A survey of Basic Net Models and Modular Net Classes Текст./ L. Bernardinello, F. De Cindio // LNCS, vol. 609. -Springer-Verlag, 1992.
  135. Defense Modeling and Simulation Office Электронный ресурс. / Электрон, дан. Режим доступа: https://www.dmso.mil, свободный.
  136. Fujimoto R.M. Parallel and Distributed Simulation Systems / R.M. Fujimoto. -USA: Wiley, 2000.
  137. Holland- J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. 2nd ed. -Boston, MA: MIT Press, 1992.
  138. McGufF F. Hitchhiker’s Guide to Decision Support (http//members.aol/com/ fmcguff/dwmodel/).
  139. Strassburger S. Distributed Simulation Based on the High Level Architecture in Civilian Application Domains / S. Strassburger // Dissertation (Dr.-Ing.). Magdeburg, Otto-von-Guerickc University, 2000.
  140. Welch P. D. The Statistical Analysis of Simulation Results. The Computer Performance Modeling Handbook, S. S. Lavenberg. New York: Academic Press, 1983
Заполнить форму текущей работой

На отлично!