Курсовая с практикой на тему Имитационное моделирование складской деятельности предприятия

Содержание:

Введение……………………………………………………………………………………………….. 3

1 Математические модели……………………………………………………………………….. 4

1.1 Определение, цели и
этапы создания математической модели…………….. 4

1.2 Классификация
математических моделей………………………………………….. 6

1.3 Основные требования
к математическому обеспечению…………………….. 7

2 Математическая модель
объекта методом узловых потенциалов…………….. 9

2.1 Общие сведения об
электрических цепях………………………………………….. 9

2.2 Метод узловых
потенциалов………………………………………………………….. 11

2.3 Расчет ММ для
тестового примера…………………………………………………. 14

3 Разработка
программного обеспечения………………………………………………. 17

3.1 Описание средства
реализации………………………………………………………. 17

3.2 Разработка
алгоритма работы приложения…………………………………….. 18

3.3 Описание работы
приложения……………………………………………………….. 18

3.4 Вычисление
тестового примера……………………………………………………… 27

Заключение………………………………………………………………………………………….. 30

Список используемой
литературы…………………………………………………………. 31

Приложение А……………………………………………………………………………………… 32

Введение:

Математические модели появились вместе с математикой много
веков назад. Огромный толчок развитию математического моделирования придало
появление ЭВМ. Применение вычислительных машин позволило проанализировать и
применить на практике многие математические модели, которые раньше не
поддавались аналитическому исследованию. Реализованная на компьютере
математическая модель называется компьютерной
математической моделью, а проведение целенаправленных расчетов с
помощью компьютерной модели называется вычислительным
экспериментом.

В основе теории электрических цепей также лежит принцип
моделирования. При этом реальные электрические цепи заменяются некоторой
идеализированной моделью, состоящей из взаимосвязанных идеализированных
элементов. Последние представляют собой простые модели, используемые для
аппроксимации (приближения) свойств простых физических элементов или физических
явлений. К простейшим идеализированным элементам модели электрической цепи
относятся независимые и зависимые источники (активные элементы) и пассивные
элементы: резистивное сопротивление, индуктивность и емкость.

В данной работе будет рассмотрена тема формирования
математических моделей объектов проектирования на макроуровне методом узловых
потенциалов.

Заключение:

В данной работе рассмотрена тема формирования математических
моделей объектов проектирования на макроуровне методом узловых потенциалов.

В процессы выполнения были освещены такие вопросы, как
основные понятия математических моделей, их определение, цели и этапы создания
математической модели, классификация и основные требования к математическому
обеспечению.

Также было разработана математическая модель объекта методом
узловых потенциалов с расчетом матмодели для тестового примера.

В практической части работы была произведена разработка
программного обеспечения, реализующая расчет указанной математической модели
цепи методов узловых потенциалов. Вычисление тестового примера показало
результаты, совпадающие с произведенными расчетами.

Фрагмент текста работы:

1.2 Классификация математических моделей

В основу классификации математических моделей можно положить
различные принципы. Можно классифицировать модели по отраслям наук
(математические модели в физике, биологии, социологии и т.д.). Можно
классифицировать по применяемому математическому аппарату (модели, основанные
на применении обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных
уравнений в частных производных, стохастических методов, дискретных
алгебраических преобразований и т.д.). Наконец, если исходить из общих задач
моделирования в разных науках безотносительно к математическому аппарату,
наиболее естественна такая классификация:

· дескриптивные (описательные) модели;

· оптимизационные модели;

· многокритериальные модели;

· игровые модели.

Рассмотрим это на примерах.

Дескриптивные (описательные) модели. Например,
моделирование движения кометы, вторгшейся в Солнечную систему, производится с
целью предсказания траектории ее полета, расстояния, на котором она пройдет от
Земли, и т.д. В этом случае цели моделирования носят описательный характер,
поскольку нет никаких возможностей повлиять на движение кометы, что-то в нем
изменить.

Оптимизационные модели используются для описания
процессов, на которые можно воздействовать, пытаясь добиться достижения
заданной цели. В этом случае в модель входит один или несколько параметров,
доступных влиянию. Например, меняя тепловой режим в зернохранилище, можно
задаться целью подобрать такой режим, чтобы достичь максимальной сохранности
зерна, т.е. оптимизировать процесс хранения.

Многокритериальные модели. Нередко приходится
оптимизировать процесс по нескольким параметрам одновременно, причем цели могут
быть весьма противоречивыми. Например, зная цены на продукты и потребность
человека в пище, нужно организовать питание больших групп людей (в армии,
детском летнем лагере и др.) физиологически правильно и, одновременно с этим,
как можно дешевле. Ясно, что эти цели совсем не совпадают, т.е. при
моделировании будет использоваться несколько критериев, между которыми нужно
искать баланс.

Игровые модели могут иметь отношение не только к
компьютерным играм, но и к весьма серьезным вещам. Например, полководец перед
сражением при наличии неполной информации о противостоящей армии должен
разработать план: в каком порядке вводить в бой те или иные части и т.д.,
учитывая и возможную реакцию противника. Есть специальный раздел современной
математики — теория игр, — изучающий методы принятия решений в условиях
неполной информации. 1.3 Основные требования к математическому
обеспечению

Математическое обеспечение должно удовлетворять следующим
требованиям:

· адекватность данных;

· точность;

· экономичность, которая характеризуется затратами
машинного времени и памяти.

Математическое обеспечение должно содержать:

· математическую модель объектов проектирования;

· обоснование выбора методов проектирования;

· алгоритм выполнения расчетов.