Реферат: Правительство Российской Федерации Государственный университет Высшая школа экономики Санкт-Петербургский филиал Кафедра институциональной экономики программа дисциплины

Правительство Российской Федерации


Государственный университет

Высшая школа экономики

Санкт-Петербургский филиал


Кафедра институциональной экономики
Программа дисциплины Имитационное моделирование для направления «Экономика» магистратуры


Курс 2

Автор: профессор, д. биол. наук В.В.Меншуткин


Согласовано УМО Одобрено на заседании

кафедры

_____________________ Зав. кафедрой Заиченко Н.А.

« »____________2010 г. _______________________

«__» _____________ 2010 г.

Утверждено Советом

факультета

____________________________

« »_____________2010 г.

Санкт-Петербург

2010


Лектор: профессор, доктор биол. наук Владимир Васильевич Меншуткин

I. Обязательный минимум содержания дисциплины

^ Дисциплина соответствует Федеральному вузовскому компоненту.

II. Пояснительная записка


Требования к студентам: студенты должны владеть базовым вузовским курсом математики.


Аннотация:

Цель курса – дать профессиональные знания, умения и навыки в области имитационного моделирования. Базовым учебником по теоретической части курса будет служить широко используемый в мире учебник Р. Шеннона « Имитационное моделирование систем - искусство и наука.»Мир 1987. Привлекаются также материалы из монографий Н.Н.Бусленко «Моделирование сложных систем» 1988. и Н.Н.Снетков «Имитационное моделирование экономических процессов» 2008. После ознакомления с методологическими особенностями метода моделирования и классификации моделей, студенты практически знакомятся с широко распространенным языком моделирования STELLA. От освоения элементарных моделей складского хозяйства и «хищник- жертва» происходит переход к практическим экономико-экологическим моделям. На примере модели демографии города студентам демонстрируются принципы и технология объектно-ориентированного подхода к имитационному моделированию. На примере работы Нельсона и Уинтера разбираются теоретические и практические вопросы эволюционного моделирования в экономике. Отдельные лекции посвящены применению дискретной математики в имитационном моделировании (конечные и клеточные автоматы), а также идеям и методам нечеткого моделирования.

^ Студенты в ходе подготовки к семинарским занятиям осваивают и закрепляют базовые понятия по оригинальной научной литературе, в том числе, на английском языке.

Учебная задача курса:

Прослушав курс «Имитационное моделирование», студенты должны владеть элементарными знаниями и навыками по построению имитационных моделей на языке STELLA. Кроме этого, студенты должны получить представление об объектно-ориентированном подходе к моделированию, эволюционном моделировании и применении аппарата конечных и клеточных автоматов при построении моделей.


^ Виды и формы контроля:

Текущий контроль - оценка за работу на семинаре: основными критериями служат посещение, выполнение домашних заданий, контрольных работ и активное участие в работе семинара – выступление с докладом и участие в обсуждении других докладов. Максимальная оценка работы – посещаемость и участие в обсуждениях - 10% общего балла, доклад - 20% общего балла, домашнее задание – 20% общего балла, контрольная работа - 25% общего балла,

^ Итоговый контроль - письменный экзамен – 25 % общего балла.

Итоговая оценка выставляется путем суммирования накопленных и полученных на финальном зачете баллов.

Оценивается диф. зачет по 10 –балльной системе:

^ 100 – 91 % выполнения 10 баллов

90- 81 % 9 баллов

80- 71% 8 баллов

70- 61 % 7 баллов

60- 53 % 6 баллов

52- 44 % 5 баллов

43 - 35% 4 балла

менее 35 % - незачет


^ III. СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ


Тема 1. Методологические проблемы метода моделирования. Понятие сложной системы. Моделирование как основной метод изучения, прогнозирования и управления сложными системами. Детерминированные и стохастические системы. Проблема верификация моделей.

Литература:

Шеннон Р. Имитационное моделирование- наука и искусcтво.1978.

Снетков Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов. 2008.

Меншуткин В.В. Искусство моделирования. 2010.

Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность, катастрофы. Мир.1982.


Тема 2 Имитационное моделирование на языке STELLA. История создания языка. Язык DYNAMO Форрестера. Модели мировой динамики Миддоуза. Понятия запаса, потока и информационного воздействия. Основные функции языка STELLA. Понятие и практическое использование генератора случайных чисел. Понятие о методе Монте-Карло. Графическое задание функциональных зависимостей. Основы построения интерфейса модели.


Литература:

Ащепкова Л.Я. Применение программного пакета STELLA для моделирования сложных систем. Методическое пособие по курсу «Моделирование экономических систем и деловые игры». Владивосток . 2002.

Меншуткин В.В., Клековски Р.З. Экологическое моделирование на языке STELLA. 2005. Энергия .М.

Цисарь И.Ф. Моделирование экономики в iThink STELLA. Кризисы, налоги, инфляция, банки. 2006.

Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование с AnyLogic. 2006. СПб. БХВ.


Тема 3. Простейшие и усложненные модели на языке STELLA. Модель складского хозяйства по Форрестеру. Модель «хищник-жертва» по Вольтера. Модель управления природными ресурсами водохранилища. Понятие о фазовых диаграммах и устойчивых циклах. Странные аттракторы. Роль модели при управлении сложными системами.

Литература:

Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. Прогресс.М.1971.

Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование.Наука.1982

Меншуткин В.В. Искусство моделирования. 2010.

.

Тема 4. Объектно-ориентированные модели. Понятие объекта, метода и события. Особенности моделей, построенных с применением объектно – ориентированного метода. Демонстрация демографической модели, построенной по этому принципу.

Литература:

Рамбо Дж., Блаха М. Объектно-ориентированное моделирование и разработка. СПб. Питер. 2007.

Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных систем. Изд. СПбГПУ. 2004.

Teylor D.A. 1991. Object – oriented technology: a manager guid// Addison Weily, Beading, 147 pp.


Тема 5. Дискретные модели. Понятие о конечном автомате. Матрицы переходов и выходов. Приложение теории графов. Предельные циклы. Вероятностные автоматы. Моделирование Марковских процессов. Коллективное поведение автоматов.

Литература:

Е.И.Яковлев. Машинная имитация.Наука.1975. (язык СИМУЛА)

Грабовский В.И. Клеточные автоматы как простые модели сложных систем //Успехи современной биологии, 1995 т.115, вып4.

Мелихов АюНю Ориентированные графы и конечные автоматы. Наука1971.


Тема 6. Эволюционное моделирование. Идеи Нельсона и Уинтера. Сопоставление моделей биологической и экономической эволюции. Интерпретация инноваций как направленных мутаций. Горизонтальная передача генетической и экономической информации.

Литература:

Нельсон Р.Р., Уинтер С.Дж. Эволюционная теория экономических изменений. М.Дело.2002.

Л.А.Гладков, В.В.Курейчик, В.М.Курейчик Генетические алгоритмы. М.Физматлит.2006.

Букатова И.Л., Михвсев Я.И., Шаров А.М. Теория и практика эволюционного моделирования. Наука.1991.

Варшавский В.И., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции технических систем и управления ими. Наука.1984.

Маевский В.И. Введение в эволюционную экономику. 1997.


Тема 7. Стохастическое моделирование. Понятие о теории случайных функций. Моделирование внешних и внутренних случайных воздействий на систему. Модели с шумящими параметрами.

Литература:

Поляк Ю.П. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. Советское Радио.1981.

Венцель Е.С. Исследование операций – задачи, принципы, методология. Наука. 1980.


Тема 8. Применение теории размытых множеств Заде при построении моделей. Методы искусственного интеллекта в моделировании. Экспертные системы. Когнитивные карты.

Литература

В.В.Борисов, В.В.Круглов. А.С.Федулов. Нечеткие модели и сети. Телеком.М.2007.

Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FUZZY.TECH/ СПб. 2003.


Тема 9. Общая методология модельного исследования. Формулировка целей исследования. Построение концептуальной модели. Сбор и анализ исходных данных. Выбор математического аппарата для построения модели. Выбор программного обеспечения. Методы исследования модели. Графическое представление результатов исследования

Литература

Меншуткин В.В. Искусство моделирования. 2010.


^ IV. ТЕМАТИЧЕСКИЙ РАСЧЕТ ЧАСОВ



%

п/п

Наименование

тем и разделов

Итого

часов


Лекции

Семинары

Самостоятельная работа


1

Метод моделирования

6

2

2

2

2

Язык STELLA

16

3

3

10

3

Моделирование на языке STELLA

16

3

3

10

4

Объектно-ориентированные модели

8

2

2

4

5

Дискретные модели

8

2

2

4

6

Эволюционное моделирование

8

2

2

4

7

Стохастическое моделирование

8

2

2

4

8

Нечеткое моделирование

10

2

2

6

9

Общая методология модельного исследования

8

2

2

4




Всего

88

20

20

48



^ V/ Примеры вопросов и задач для контроля



Кратко, в виде нескольких законченных предложений, объясните смысл следующих понятий

- Верификация модели

- Метод Монте-Карло

- Фадзификация и дефадзификация

- Странный аттрактор

- Клеточный автомат

- Анализ чувствительности модели

- Белый шум


2. Какие причины могут вызвать появления колебательного процесса в модели и в оригинале? В каком случае колебательный процесс, наблюдаемый в модели, не имеет отношения к оригиналу?


3. Создайте при помощи языка STELLA простейшую модель спроса и предложения с графическим заданием функций спроса и предложения. Добейтесь получения затухающих и незатухающих колебаний системы.


4. Придумайте пример системы, в которой временная задержка в петле обратной связи может вызвать автоколебания. Реализуйте этот пример на языке STELLA.


5. Что такое законы сохранения и как их реализовать при построении моделей?


6. Как интерпретировать ситуацию, при которой коэффициент чувствительности некоторой выходной переменной по отношению к данному параметру отрицателен и больше единицы?


7. Какова сущность объектно-ориентированного подхода к моделированию? Придумайте пример объекта, наделите его свойствами и укажите возможные методы взаимодействия объектов.


8 В чем принципиальное отличие экономической эволюции от эволюции биологической ?


9. В каких случаях полезно применение генетического алгоритма, а в каких его применение не имеет смысла?


10. Придумайте пример представления модели некоего объекта в виде конечного автомата с небольшим числом состояний. Напишите матрицу переходов и постройте соответствующей ей граф. Есть ли в созданном графе циклы и что они означают?


11. В какой области экономики целесообразно применение моделей в виде клеточных автоматов ? Какова будет графическая интерпретация динамики таких моделей?


12. Как интерпретировать тот факт, что при исследовании стохастической модели автокорреляционная функция динамики выходной переменной имеет несколько максимумов.


13. По каким данным о функционировании оригинала следует делать идентификацию модели, а по каким этого делать не следует ?

14. Как перейти от функции принадлежности к не размытому значению изучаемой величины и как называется этот процесс?


15. Какой метод построения модели следует применить в том случае, когда все сведения об объекте моделирования выражены в словесной форме, а числовые характеристики или вовсе отсутствуют или крайне не надежны?