- •Введение
- •Компьютерные методы и технологии анализа и интерпретации данных
- •1.1. Методы математической статистики
- •Методы анализа для проверки исследовательских гипотез
- •Пакет для прикладного статистического анализа данных statistica
- •Одномерный и многомерный статистический анализ
- •Компьютерное моделирование в научных исследованиях
- •Понятие компьютерной модели
- •Суть компьютерного моделирования
- •. Прикладные инструментальные пакеты для решения математических задач на компьютере
- •2.4. Программные средства моделирования систем
- •2.4.1. Использование универсальных языков для компьютерного моделирования
- •2.4.2. Использование специализированных языков для компьютерного моделирования
- •2.4.3. Использование имитационных сред для компьютерного моделирования
- •2.5. Этапы компьютерного моделирования
- •Компьютерное моделирование как основа представления баз знаний
- •Визуальное моделирование для разработки программного обеспечения
- •3.1. Графовая метафора визуализации по
- •3.2. Понятие визуального моделирования
- •3.3. Средства визуального моделирования
- •3.4. Метод использования визуального моделирования sadt
- •3.5. Современные методы использования визуального моделирования
- •Case-пакеты как универсальные программные инструменты
- •Предметно-ориентированные программные инструменты
- •3.8. Эволюция средств программирования
- •4.1.2. Гост р 52657-2006. Рубрикация электронных образовательных ресурсов
- •4.2. Проблемы современного образования
- •4.3. Сферы применения информационных технологий обучения
- •4.4. Роль преподавателя в условиях применения информационных технологий
- •4.5. История развития, современное состояние и перспективы развития информационных технологий обучения
- •5. Математические модели обучения
- •5.1. Линейная модель обучения
- •5.2. Одноэлементная бинарная модель обучения
- •5.3. Модель Эстеса
- •6. Технология создания мультимедийного курса
- •6.1. Проектирование курса
- •6.2. Подготовка материалов для курса
- •6.2.1. Подготовка текстов
- •6.2.2. Подготовка статических иллюстраций
- •6.2.3. Создание мультимедиа
- •6.3. Компоновка материалов в единый программный комплекс
- •6.3.1.Пользовательский интерфейс электронного учебника
- •6.3.2. Создание локальных компонент мультимедийного курса
- •6.3.3. Создание сетевых компонент
- •6.3.4. Реализация технологии клиент-сервер
- •6.4. Использование мультимедийных курсов в учебном процессе
- •6.4.1. Особенности мультимедийных курсов по образовательным отраслям
- •6.4.2. Особенности мультимедийных курсов по видам учебной деятельности
- •6.4.3. Анализ эффективности использования мультимедиа в учебном процессе
- •6.5. Пример мониторинга процесса дистанционного обучения
- •7. Инструментальные средства для подготовки учебных комплексов
- •7.1. Конструктор дистанционных курсов eAuthor
- •7.2. Объектно-ориентированная система разработки Quest
- •7.3. Авторская система Seminar
- •7.4. Универсальная инструментальная среда stratum
- •7.5. Программный продукт lersus
- •7.6. Объектно-ориентированные инструментарии разработки ToolBook Assistant и Instructor
- •7.7. Конструктор мультимедийных приложений HyperStudio
- •7.8. Конструктор мультимедийных приложений MultiVision
- •7.9. Пакет разработки мультимедийных приложений HyperMetod
- •7.10. Инструментальная система hm-Card
- •8. Организационные аспекты применения информационных технологий обучения
- •8.1. Выбор используемых компьютерных и информационных средств обучения
- •8.2. Определение совокупности способов и приемов организации познавательной деятельности
- •8.3. Организационные особенности дистанционного образования
- •8.3.1. Личностно-ориентированный способ обучения
- •8.3.2. Структура информационно-образовательной среды
- •8.3.3. Проблемы эффективности образования в новой образовательной среде
- •8.3.4. Приоритеты и проблемы в развитии новых информационных технологий в образовании
- •5. Интеграция национальных информационных ресурсов в мировую информационную среду.
- •Заключение
- •Библиографический список
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
2.4. Программные средства моделирования систем
Развитие имитационного моделирования началось в 50-х годах на языках типа FORTRAN. В 60-х годах появились и стали развиваться специализированные языки имитационного моделирования GPSS, SIMSCRIPT, GASP, SIMULA SLAM. Их применение позволило упростить процесс имитации систем. В 80-х годах стали разрабатывать имитационные системы (среды), содержащие интерфейс непрограммирующего пользователя, входные и выходные анализаторы, возможность анимации процесса имитационного моделирования. В наше время на рынке ПО для имитации предлагается более 50 мощных продуктов имитационного моделирования, таких как Arena, AutoMod, Ехtеnd, GPSSWorld и др.
Сейчас разработка методов имитационного моделирования находится в середине своего развития. Ведутся работы по совместному функционированию распределенных имитационных моделей, связи имитационных моделей через Интернет, универсализации моделей, расширению библиотек элементов моделей.
В литературе по моделированию встречаются такие названия, как пакеты, софт, имитационные системы, имитационные среды, языки имитационного моделирования, проблемно-ориентированные имитаторы, процедурно и объектно-ориентированные языки моделирования, проблемно-ориентированные информационно-вычислительные системы, системы автоматизированного моделирования, генераторы программ, модельно-ориентированные имитационные пакеты, пакеты имитационного моделирования для ПВЭМ и т.д.
Можно разделить все программное обеспечение для моделирования на три группы: универсальные языки, специализированные языки, имитационные среды.
2.4.1. Использование универсальных языков для компьютерного моделирования
К универсальным языкам программирования относятся такие, как С, Delphi и т.п.
Динамику системы описывают в виде последовательности уравнений с детерминированными -X и случайными ~X коэффициентами. Уравнения кодируют в терминах используемого языка и вводят программу в компьютер. Время моделирования разбивают на одинаковые шаги Dt. На каждом шаге Dt изменяют значения случайных коэффициентов, для которых по уравнениям рассчитывают изменения выходной величины ~Y(Dt). Каждый эксперимент представляет собой расчет уравнений с шагом Dt. В результате устанавливают связь выходных величин с входными величинами (рис. 1).
Рис. 1. Связь входных и выходных величин
Динамику системы описывают уравнениями, которые кодируют в программу, затем проводят расчет уравнений и устанавливают связь выходных величин с входными.
Такой подход требует аналитического описания процессов с последующим переводом полученной системы уравнений в программу для ЭВМ. Поэтому разработка таких программ занимает нескольких человеко-месяцев труда специалистов по технологии, программированию и математике. Модель, содержит сотни (тысячи) команд, трудно поддается доработке (как правило, исправить или дополнить моделирующую программу может только тот, кто ее разрабатывал). Часто время разработки модели отстает от развития моделируемой системы производства и модель становиться ненужной.
Для имитационного моделирования универсальные языки применяют редко.