Имитационное моделирование развивающихся систем

• Автор: Шубин, Александр Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 180 с. : ил.

1 1 Развитие как основа меняющеюся мира .

1.2. .Анализ свойств процессов развития.

1.3. Задачи моделирования процессов самоорганизации и развития

1 4 Классификация методов изучения самоорганизации и развития.

1 5. Методы описания процессов развития и самоорганизации.

Выводы
ГЛАВА 2 МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ И САМООРГАНИЗАЦИИ С ПОЗИЦИИ СТОХАСТИЧЕСКИХ АГРЕГАТИВНЫХ СИСТЕМ

2 I. Агрегативные системы как универсальная схема описания сложных систем

2.2. Стохастические агрегативные системы

2.3. Процессы развития и самоорганизации в стохастических агрегатнвиых сисгсмах 2 4. Модель процесса развития стохастической агрегативной системы с позиции

марковских процессов пространстве структур.

2.5. Альтернативная модель развития и самоорганизации в стохастических
агрегативных системах в пространстве связей
2.6 Модель качественных изменений в условиях априорной неопределенности
Выводы
ГЛАВА 3 ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ С ПОЗИЦИИ
СТОХАСТИЧЕСКОЙ АГРЕГАТИВНОЙ СИСТЕМЫ.
3.1 Имитационное моделирование сложных систем
3.2. Структура имитационной модели стохастической агрегативной системы
3.3 Схема функционирования имитационной модели
3.4 Оценка закона распределения вероятностей в условиях малых выборок
Выводы
ГЛАВА 4 1РОТАММНОИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС ИМИТАЦИОН О
МОДЕЛИРОВАНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ АГРЕГ АТИВНЫ X СИСТЕМ .

4.1 Назначение и функции комплекса
4.2 Структура программноинструментального комплекса
4.3 Архитектура виртуальной вычислительной машины.
4.4 Язык описания стохастических агрегативных систем
Выводы.
ГЛАВА 5. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ
5.1 Анализ проблемной области.
5.2 Концептуальная модель финансовой деятельности страховой компании
5.3 Каноническая модель страховой компании
5.4 Основные соотношения имитационной модели финансовой деятельности
ст раховой компании.
5 5 Алгоритмы реализации имитационной модели.
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


И, наконец, стохастические агрсгативныс модели, концептуальные основы которых излагаются в настоящей работе, целесообразно применять когда, имеется неполная информация о структуре системы и о законах се развития. В данном пункте проводиться анализ методов моделирования процессов самоорганизации и развития Особое внимание уделяется описанию динамики исследуемой системы. Поэтому в основе них лежат различные дифференциальные уравнения и случайные процессы. Детерминированные и стохастические дифференциальные уравнения. При использовании дифференциальных уравнении для исследования процессов самоорганизации и развития применяется, в основном. Самоорганизация через изменение управляющих параметров. При моделировании процессов развития и самоорганизации посредством изменения управляющего параметра, в первую очередь, выбирают наиболее важные значения параметра, где поведение системы меняется качественно Эти значения определяют точки бифуркации При этом важнейшей целью становится выяснение всех основных типов бифуркаций Л Пуанкаре полагал, что решение этой большой и сложной проблемы поможет в исследовании многих конкретных нелинейных явлений. Успехи, достигнутые уже в нашем веке в прикладной математике, теории колебаний и в других областях, показали важность и большие перспективы этого направления Типовую модель самоорганизации через изменения управляющего параметра рассмотрим на следующем простом примере 5 Пусть у нас есть химическая реакция, в которой изменение концентрации интересующего нас продукта Л зависит от самой концентрации .