Mandatory discipline
Навчальна дисципліна професійної підготовки
Методи моделювання і реалізації моделей інформаційних процесів, систем
Обсяг освітнього компонента:
• у кредитах ЄКТС — 4.5; • у навчальних годинах — 135.
Розподіл навчальних годин (аудиторні заняття / самостійна робота):
• очна форма — 44 / 91.
Кількість аудиторних занять за видами (лекції / практичні заняття / лабораторні заняття):
• очна форма — 15 / 0 / 7.
Семестровий контроль:
Exam.
Освітню компоненту забезпечує:
Анотація:
Метою вивчення дисципліни є формування у здобувачів формування у здобувачів вищої освіти системи знань щодо задач, принципів і методів моделювання; основ побудови, аналізу та використання математичних моделей систем і процесів для підвищення ефективності управління ними; вивчення методології і технології математичного комп'ютерного моделювання складних систем..
Практичне значення та використання отриманих знань: навички з основних розділів моделювання систем, формування початкових умінь зі створення моделей процесів функціонування систем; вибору та використання методів їх формалізації і алгоритмізації; використання сучасних програмно-технічних засобів комп'ютерної техніки для реалізації моделей; аналізу та обробка результатів моделювання систем..
Тематика та види навчальних занять
Для денної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1. Задачі, методи та процес моделювання.
Лекція 2. Методи збору інформації та даних про систему. Ідентифікація закону розподілу. Генератор випадкових чисел.
Лекція 3 Апроксимація функціональної залежності.
Лекція 4. Формалізація процесів функціонування дискретних систем. Мережі масового обслуговування.
Лекція 5. Аналітичне моделювання розімкнутих мереж масового обслуговування.
Лекція 6. Аналітичне моделювання замкнутих мереж масового обслуговування.
Лекція 7. Імітаційне моделювання. Алгоритми імітації процесів функціонування дискретних систем.
Лекція 8 . Імітаційне моделювання мережі масового обслуговування.
Лекція 9 . Мережі Петрі з часовими затримками.
Лекція 10 . Мережі Петрі з конфліктними переходами.
Лекція 11 . Мережі Петрі з багатоканальними переходами.
Лекція 12 . Аналітичне дослідження властивостей мереж Петрі.
Лекція 13 . Імітаційне моделювання мережі Петрі з часовими затримками.
Лекція 14 . Імітаційне моделювання мережі Петрі з конфліктними переходами.
Лекція 15 . Імітаційне моделювання мережі Петрі з багатоканальними переходами.
Лабораторні заняття
Лабораторне заняття №1.Перевірка генератора випадкових чисел на відповідність закону розподіл.
Мета заняття – ознайомлення з технологією виростання статистичних методів.
Лабораторне заняття №2. Ідентифікація об’єкта за даними спостережень.
Мета заняття – набуття практичних навичок ідентифікації об‘єкта за даними спостережень аналітичними функціями.
Лабораторне заняття №3. Дослідження розімкнутої мережі масового обслуговування аналітичними методами.
Мета заняття – набуття практичних навичок використання аналітичних методів для дослідження розімкнутої мережі МО.
Лабораторне заняття №4. Дослідження замкнутої мережі масового обслуговування аналітичними методами.
Мета заняття – набуття практичних навичок використання аналітичних методів для дослідження замкнутої мережі МО.
Лабораторне заняття №5. Дослідження мережі МО імітаційними методами.
Мета заняття – набуття практичних навичок складання алгоритму імітації мережі МО і його реалізації.
Лабораторне заняття №6. Дослідження мережі Петрі аналітичними методами.
Мета заняття – набуття практичних навичок дослідження мережі Петрі аналітичними методами, аналізу ефективності її роботи.
Лабораторне заняття №7. Дослідження мережі Петрі імітаційними методами.
Мета заняття – набуття практичних навичок складання алгоритму імітації мережі Петрі і його реалізація»
.
Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Індивідуальна робота
Для денної форми здобуття освіти не передбачена
Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання
Для денної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні
1) 7-ми індивідуальних поточних завдань. Індивідуальні поточні завдання виконуються на компʼютері відповідно до мети та завдань лабораторних занять. Бездоганне виконання індивідуальних поточних завдань №1-№6 оцінюється у 7 бали; індивідуального поточного завдання №7 – 8 балів.
2) двох модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у письмовій формі. Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи становить 25 балів.
Підсумковий контроль – іспит в усній формі. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів.
Результати навчання:
ПРН13.Проектувати, організовувати впровадження, використання та підтримку інтелектуальних інформаційних систем різного роду на основі аналізу організаційних потреб та можливостей.
ПРН14.Розробляти і використовувати сховища даних, здійснювати інтелектуальний аналіз неструктурованих даних для підтримки прийняття рішень та прогнозування.
ПРН28. Вміти обробляти отримані результати, аналізувати, осмислювати та подавати їх, обґрунтовувати запропоновані рішення на сучасному науково-технічному рівні, використати результати самостійного пошуку, аналізу та синтезу інформації з різних джерел для ефективного рішення спеціалізованих задач професійної діяльності.
ПРН29. Вміти застосовувати різні парадигми програмування: структурне, об’єктно-орієнтоване, функціональне, логічне, з відповідними моделями, методами та алгоритмами обчислень, структурами даних і механізмами управління під час створення та удосконалення інтелектуальних інформаційних систем та технологій.
ПРН33.Вміти вимірювати якість програмного коду, розробляти модульні, інтеграційні та навантажувальні тести і сценарії їхнього використання (тест-кейси), а також сценарії використання сучасних засобів тестування розроблювальних ІСТ для забезпечення необхідного ступеня якості і надійності.
ПРН40.Вміти освоювати інноваційні інформаційні технології у ІТ-сфері, оцінювати їх та використовувати з метою розробки архітектури та проектування інтелектуальних інформаційних систем, програмного забезпечення інтелектуального аналізу даних
ПРН41.Вміти проводити порівняльний аналіз та оцінку ефективності існуючих методів і алгоритмів для розробки інтелектуальних інформаційних систем та технологій.
m342510 ▪ 2025