1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Цель – формирование теоретических знаний об основных понятиях и методах построения имитационных моделей в экономике, практических навыков по настройке и применению систем имитационного моделирования для решения исследовательских и прикладных задач. Задачи: 1. Изучить основные понятия и концептуальные подходы в области имитационного моделирования в экономике. 2. Сформировать умения использовать системы имитационного моделирования для решения исследовательских и прикладных задач. 3. Сформировать умения проводить настройку систем имитационного моделирования и интерпретировать полученные результаты. 4. Изучить особенности систем имитационного моделирования и условия их применения. 5. Использовать возможности существующих систем имитационного моделирования для создания приложений. 6. Владеть навыками работы со специализированной учебной и научной литературой. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.01 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ПК-1 | Способность осуществлять научно-исследовательскую деятельность с использованием современных информационно-коммуникационных систем и достижений науки и техники |
| ПК-1.1 | Знает основные понятия, методы и подходы теоретических и экспериментальных исследований с использованием информационнокоммуникационных систем |
| ПК-1.2 | Использует современные информационно-коммуникационные технологи в научно-исследовательской деятельности |
| ПК-1.3 | Владеет навыками осуществления научно-исследовательской деятельности с использованием современных информационно-коммуникационных систем и достижений науки и техники |
| ПК-2 | Способность применять новые методы исследования в области компьютерного моделирования, проектирования, создания и поддержки информационно-коммуникационных систем и баз данных в сфере профессиональной деятельности |
| ПК-2.1 | Знает новые методы исследования в области математического моделирования, проектирования, создания и поддержки информационно-коммуникационных систем и баз данных |
| ПК-2.2 | Умеет применять новые методы исследования в области математического моделирования, проектирования, создания и поддержки информационно-коммуникационных систем и баз данных при решении профессиональных задач |
| ПК-2.3 | Способен применять новые методы исследования в области математического моделирования, проектирования, создания и поддержки информационно-коммуникационных систем и баз данных в сфере профессиональной деятельности |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | Возможности и область применения имитационных систем; практику использования имитационных систем; классификацию имитационных систем и актуальные направления их использования в научных исследованиях и прикладных областях; практику применения имитационных систем в научно-исследовательской деятельности и прикладных областях. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | Выявлять проблемы и обсуждать условия использования имитационных систем; оценивать возможности и условия применения имитационных систем при обсуждении конкретных проблем; проводить выбор типов имитационных систем для конкретных областей приложений; проводить настройку имитационных систем для решения конкретных задач; оформлять требования по созданию имитационных систем при организации проектной деятельности. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | Владеет комплексом понятий для характеристики имитационных систем в приложениях к решению научных и прикладных задач; оценками и критериями эффективности применения имитационных систем в прикладных областях; методами сравнительного анализа имитационных; общепринятыми нормами, понятиями и существующими компьютерными средствами поддержки имитационных систем. |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Введение в теорию имитационного моделирования | ||||||
| 1.1. | Основные понятия моделирования, виды моделирования, классификация моделей, схема построения и исследования моделей сложных систем. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л2.2, Л1.2, Л1.3 |
| 1.2. | Понятие имитации, имитационной модели, имитационного моделирования. Периоды развития имитационного моделирования. Этапы постоения имитационной модели. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2, Л1.3, Л1.1 |
| 1.3. | Имитационное моделирования в системе экономико-математических методов. Достоинства и недостатки применения имитацонного моделирования. | Сам. работа | 7 | 12 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л2.2, Л1.2, Л1.3, Л1.1 |
| Раздел 2. Генерация псевдослучайных чисел | ||||||
| 2.1. | Понятие случайной величины, функции распределения и плотности вероятностей случайной величины. Методы генерирования псевдослучайных величин: метод обратных функций, метод сверток, метод отбора. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2, Л1.3 |
| 2.2. | Алгоритмическкие методы получения псевдослучайных величин: мультипликативный метод сравнений, мультипликационный метод, метод произведений. Проверка качества (вида распределения) сгенерированных последовательностей псевдослучайных величин: по моментам распределений, по гистограмме, по критериям согласия. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2, Л1.3, Л1.1 |
| 2.3. | Методы получения целых псевдослучайных чисел. Методы получения чисел, имеющих экзотическое распределение. | Сам. работа | 7 | 12 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2, Л1.3, Л1.1 |
| 2.4. | Генерация псевдослучайных чисел: 1) равномерно распределенные случайные числа; 2) случайные числа, распределенные по закону Пуассона; 3) экспоненциально распределенные случайные числа. | Лабораторные | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 2.5. | Генерация псевдослучайных чисел: 1) нормально распределенные случайные числа; 2) случайные числа, распределенные по биномиальному закону. | Лабораторные | 7 | 4 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 2.6. | Метод статистических испытаний Монте-Карло. Оценивание площади круга. Оценивание величины интеграла. Погрешность результата. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2, Л1.1 |
| 2.7. | Вычисление интегралов методом имитационного моделирования в табличном редакторе MS Excel. | Лабораторные | 7 | 4 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 2.8. | Оценка площади круга и эллипса методом Монте-Карло. | Лабораторные | 7 | 4 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 2.9. | История метода Монте-Карло. Примеры применения метода Монте-Карло при решении задач различной природы. | Сам. работа | 7 | 10 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 2.10. | Определение вида распределения случайной величины с помощью критериев согласия. | Лабораторные | 7 | 4 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2, Л1.1 |
| Раздел 3. Имитационное моделирование | ||||||
| 3.1. | Оценка достоверности имитационной модели: валидация модели, верификация модели, валидация данных. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2, Л1.1 |
| 3.2. | Критерии качества имитационной модели. Критерии качества результатов моделирования. | Сам. работа | 7 | 10 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 3.3. | Модельное время в имитационных моделях: способы изменения, условия применения, классификация имитационных моделей по способу продвижения модельного времени. | Лекции | 7 | 4 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 3.4. | Использование модельного времени в задачах различной природы. | Сам. работа | 7 | 10 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 3.5. | Системы массового обслуживания: основные понятия, классификация, показатели эффективности. Пример одноканальной СМО. | Лекции | 7 | 2 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2, Л1.1 |
| 3.6. | Имитационное моделирование систем массового обслуживания. | Лабораторные | 7 | 4 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 3.7. | Показатели эффективности многоканальной СМО. | Сам. работа | 7 | 10 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 3.8. | Имитационное моделирование управления запасами методом Монте-Карло. | Лабораторные | 7 | 8 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 3.9. | Решение прикладных задач экономического характера методом имитационного моделирования. | Сам. работа | 7 | 12 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2 |
| 3.10. | Имитационное моделирование в AnyLogic (перекресток дорожного движения, смо) | Лабораторные | 7 | 8 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л1.2 |
| 3.11. | Решение задач имитационного моделирования в различных программных приложениях (в том числе AnyLogic). | Сам. работа | 7 | 12 | ПК-2.1, ПК-2.2, ПК-2.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3 | Л2.1, Л1.2 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» – https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=410. ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-1: Способность осуществлять научно-исследовательскую деятельность с использованием современных информационно-коммуникационных систем и достижений науки и техники ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА Вопрос 1. Детерминированная система - это а. система, в которой новое состояние зависит только от времени и текущего состояния системы б. система, определяемая алфавитом, синтаксисом, аксиоматикой в. нет такого типа системы Ответ: а Вопрос 2. Системы с дискретными состояниями – это а. системы, в которых в любой момент времени можно однозначно определить, в каком именно состоянии находится система б. система, в которой моделируемый объект представляется в общем виде, без конкретизации числовых значений переменных в. нет такого типа системы Ответ: а Вопрос 3. Эмпирическая модель – это а. числовая модель, при разработке которой использованы данные, собранные в результате наблюдения исследуемого объекта б. математическая модель, всем параметрам и переменным которой присвоены параметрические значения в. нет такого типа модели Ответ: а Вопрос 4. Формально-логическая модель – это а. математическая модель, описывающая связи между символьными переменными с помощью изобразительных средств исчисления предикатов б. числовая модель, при разработке которой использованы данные, собранные в результате наблюдения исследуемого объекта в. нет такого типа модели Ответ: а Вопрос 5. Динамическая система – это а. система, в которой множество состояний больше одного и они могут изменяться во времени б. система, в которой множество ее состояний содержит один элемент в. нет такого типа системы Ответ: а КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА Вопрос 1. Назовите понятие по определению: представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Ответ: модель. Вопрос 2. Назовите тип времени, отражающего затраты времени ЭВМ на проведение имитации Ответ: машинное время Вопрос 3. Назовите понятие по определению: форма организации чего-либо Ответ: система Вопрос 4. Назовите вид переменной: числовая величина, остающаяся неизменной в конкретном варианте модели. Ответ: параметр Вопрос 4. Назовите вид машинной имитации, отличающийся от детерминированной тем, что включает в модель в том или ином виде случайные возмущения, отражающие вероятностный характер моделируемой системы. Ответ: стохастическая имитация Вопрос 5. Назовите вид модели: модель, отображающая во взаимосвязи источники и потребителей информации. Ответ: информационная модель КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-2: Способность применять новые методы исследования в области компьютерного моделирования, проектирования, создания и поддержки информационно-коммуникационных систем и баз данных в сфере профессиональной деятельности ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА Вопрос 1. Моделирование - это а. процесс соединения элементов различной природы в единое целое б. процесс разработки модели в. разбиение целого на частные Ответ: б Вопрос 2. Концептуальная (содержательная) модель – это а. абстрактная модель, определяющая структуру моделируемой системы, свойства ее элементов и причинно-следственные связи, присущие системе и существенные для достижения цели моделирования б. математическая модель, представляющая моделируемый объект в общем виде, без конкретизации числовых значений переменных в. нет такого типа модели Ответ: а Вопрос 3. Дискретно-стохастическая модель – это а. модель, построенная на основе вероятностных (стохастических) автоматов б. математическая модель, всем параметрам и переменным которой присвоены числовые значения в. нет такого типа модели Ответ: а Вопрос 4. Факторная модель – это а. математическая модель, ставящая исследуемую переменную или множество переменных в зависимость от переменных, отражающих, как предполагается, факторы исследуемого явления б. числовая модель, при разработке которой использованы данные, собранные в результате наблюдения исследуемого объекта в. нет такого типа модели Ответ: а Вопрос 5. Динамическая система – это а. система, в которой множество состояний больше одного и они могут изменяться во времени б. система, в которой множество ее состояний содержит один элемент в. нет такого типа системы Ответ: а КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА Вопрос 1. Назовите понятие по определению: представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Ответ: модель. Вопрос 2. Назовите название численного метода проведения аналитических расчетов с помощью датчиков случайных чисел Ответ: метод Монте-Карло Вопрос 3. Назовите понятие по определению: степень соответствия моделируемого процесса процессу функционирования реальной системы Ответ: адекватность Вопрос 4. Назовите вид моделирования: описание процесса функционирования системы во времени, причем с имитацией элементарных явлений, составляющих процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Ответ: имитационное моделирование Вопрос 4. Назовите вид моделирования: описание процесса функционирования системы во времени, причем с имитацией элементарных явлений, составляющих процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Ответ: имитационное моделирование Вопрос 5. Назовите вид модели: модель, отображающая во взаимосвязи источники и потребителей информации. Ответ: информационная модель КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Тема 1. Основные понятия теории моделирования систем Тема 2. Имитационные модели систем массового обслуживания Тема 3. Моделирование случайных процессов Тема 4. Математические подходы в имитационном моделировании Тема 5. Статистическое моделирование систем на ЭВМ Тема 6. Имитационное моделирование как метод научного исследования. Этапы имитационного моделирования Тема 7. История языков моделирования и влияние классических систем (Симула, GPSS, Симскрипт) на современные системы моделирования Тема 8. Имитационное моделирование сложных систем Тема 9. Статистический анализ результатов моделировании Тема 10. Методы генерации случайных величин |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра зачета (для обучающихся, не получивших зачет по результатам текущей успеваемости) по всему изученному курсу. Зачет проводится в устной форме по билетам. В билет входит 2 вопроса: 1 вопрос теоретического характера и 1 вопрос практико-ориентированного характера. ВОПРОСЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА 1. Основные понятия моделирования: объект, предмет исследования, модель объекта исследования, моделирование. 2. Виды моделирования. 3. Классификация моделей. 4. Схема построения и исследования моделей сложных систем. 5. Понятие случайной величины, функции распределения и плотности вероятностей случайной величины. 6. Методы генерирования псевдослучайных величин (теория, пример): метод обратных функций. 7. Методы генерирования псевдослучайных величин (теория, пример): метод сверток. 8. Методы генерирования псевдослучайных величин (теория, пример): метод отбора. 9. Алгоритмические методы получения псевдослучайных величин (теория, пример): мультипликативный метод сравнений. 10. Алгоритмические методы получения псевдослучайных величин (теория, пример): мультипликационный метод. 11. Алгоритмические методы получения псевдослучайных величин (теория, пример): метод произведений. 12. Способы проверки качества (вида распределения) сгенерированных последовательностей псевдослучайных величин: по моментам распределений, по гистограмме, по критериям согласия. 13. Оценка достоверности имитационной модели: валидация модели. 14. Оценка достоверности имитационной модели: верификация модели. 15. Оценка достоверности имитационной модели: валидация данных. 16. Модельное время в имитационных моделях: способы изменения, условия применения. 17. Модельное время в имитационных моделях: классификация имитационных моделей по способу продвижения модельного времени. 18. Метод статистических испытаний Монте-Карло: оценивание площади круга. Погрешность результата. 19. Метод статистических испытаний Монте-Карло: оценивание величины интеграла. Погрешность результата. 20. Системы массового обслуживания: основные понятия. 21. Системы массового обслуживания: классификация. 22. Системы массового обслуживания: показатели эффективности. ВОПРОСЫ ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ХАРАКТЕРА На основе метода обратных функций сгенерировать 10 псевдослучайных величин, имеющих равномерное распределение. Исходные данные: a=1, b=9; случайные величины из интервала [0,1]: 0,77; 0,61; 0,25; 0,23; 0,17; 0,93; 0,55; 0,74; 0,85; 0,14. 2. На основе метода сверток сгенерировать 10 псевдослучайных величин, имеющих нормальное распределение. Исходные данные: случайные величины из интервала [0,1]: 0,77; 0,61; 0,25; 0,23; 0,17; 0,93; 0,55; 0,74; 0,85; 0,14. 3. На основе метода отбора сгенерировать 5 псевдослучайных величин, имеющих плотность распределения вида: f(x)=(sin(x)+cos(x))/2, 0<x<ПИ/2. Исходные данные: случайные величины из интервала [0,1]: 0,77; 0,61; 0,25; 0,23; 0,17; 0,93; 0,55; 0,74; 0,85; 0,14. 4. На основе мультипликативного метода сравнений сгенерировать 10 псевдослучайных величин, имеющих квазиравномерное распределение. Исходные данные: х0= 7; b=8; c=5. 5. На основе мультипликационного метода сравнений сгенерировать 10 псевдослучайных величин, имеющих квазиравномерное распределение. Исходные данные: х0= 0,77; k=8t-3; t=5. 6. На основе метода произведений сгенерировать 10 псевдослучайных величин, имеющих квазиравномерное распределение. Исходные данные: х0= 0,8455; x1=0,1353. 7. Рассчитать показатели эффективности СМО с параметрами: N=5; M(t)=3; M(D)=5. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ «Отлично» (зачтено): студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленные вопросы, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок. «Хорошо» (зачтено): студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускаются неточности в ответе. Решил предложенные практические задания с небольшими неточностями. «Удовлетворительно» (зачтено): студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий. «Неудовлетворительно» (не зачтено): студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, неумением давать аргументированные ответы. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Студент не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя. |
| Приложения |
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Мешечкин В.В., Косенкова М.В. | Имитационное моделирование: Учебниое пособие | Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2012 | biblioclub.ru |
| Л1.2 | Кузьмин П.И. | Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие | Изд-во Алт. ун-та, 2013 | elibrary.asu.ru |
| Л1.3 | Советов Б.Я., Цехановский В.В. | Информационные технологии : учебник для прикладного бакалавриата | М.:Издательство Юрайт, 2019 | www.biblio-online.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Оскорбин Н.М., Журавлева В.В. | Математические модели и методы исследования систем управления. Ч.1: Учебное пособие | Барнаул : Изд-во Алт. ун-та, 2012 | http://elibrary.asu.ru/handle/asu/45 |
| Л2.2 | О. П. Мамченко, Н. М. Оскорбин | Моделирование иерархических систем: учеб. для вузов | Барнаул : Изд-во АлтГУ, 2007 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Сайт библиотеки АлтГУ: www.lib.asu.ru; | |||
| Э2 | электронно-библиотечная система издательства «Лань»: www.e.lanbook.com; | |||
| Э3 | электронно-библиотечная система «Университетская библиотека online»: www.biblioclub.ru; | |||
| Э4 | свободная энциклопедия «Википедия»: http://ru.wikipedia.org | |||
| Э5 | Численные методы решения экономических задач: учеб.-метод. пособие / [авт.-сост. А. Ю. Юдинцев, Г. Н. Трошкина]; АлтГУ. - Барнаул : Изд-во АлтГУ, 2012. - 155 с. http://elibrary.asu.ru/handle/asu/124 | |||
| Э6 | "Имитационное моделирование" страница дисциплины на Образовательном портале Цифровой университет АлтГУ (Moodle) | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Программное обеспечение для проведения практических работ: Microsoft office Excel, Microsoft office Word, Adobe Reader. Microsoft Windows 7-Zip Интернет-браузерMicrosoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| 1. Образовательный портал АлтГУ [Электронный ресурс]: http://portal.edu.asu.ru 2. Издательство «Лань» - электронно-библиотечная система [Электронный ресурс]: http://e.lanbook.com 3. Издательство МЦНМО. Свободно распространяемые книги издательства Московского центра непрерывного математического образования [Электронный ресурс]: www.mccme.ru/free-books 4. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета [Электронный ресурс]: http://elibrary.asu.ru 5. Научная электронная библиотека Elibrary [Электронный ресурс]: http://elibrary.ru 6. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 207Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; компьютеры: марка DEPO модель Neos 260, мониторы: марка Philips модель 227E3LHSU - 14 единиц |
| 203Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; компьютеры: марка ASUS модель i5-6500 - 14 единиц |
| 106Л | помещение для хранения и профилактического обслуживания учебного оборудования | Стеллажи – 3 шт. осциллограф, паяльная станция, источник тока, переносные ноутбуки |
| 320Л | медиатека, читальный зал – помещение для самостоятельной работы | Учебная мебель на 15 посадочных мест; персональные компьютеры с выходом в информационно-телекоммуникационную сеть Интернет и электронную информационно-образовательную среду; |
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Для эффективного изучения теоретической части дисциплины необходимо: - построить работу по освоению дисциплины в порядке, отвечающим изучению основных этапов, согласно приведенным темам лекционного материала; - систематически проверять свои знания; - усвоить содержание ключевых понятий; - систематически работать с основной и дополнительной литературой по соответствующим темам. Для эффективного изучения практической части дисциплины настоятельно рекомендуется: - систематически осуществлять подготовку к практическим занятиям по предложенным преподавателем темам; - своевременно выполнять практические индивидуальные задания. Самостоятельная работа: - Поиск ответов на вопросы для самостоятельной работы позволит расширить и углубить знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. - При возникновении вопросов следует обратиться к преподавателю в день консультаций. Итоговый контроль: - Для подготовки к зачету/экзамену необходимо взять перечень примерных вопросов у преподавателя/методиста кафедры. - В списке вопросов выделить те, которые были рассмотрены на лекциях, практических занятиях, и вопросы для самостоятельной работы. Для более детального изучения следует использовать рекомендуемую литературу. |