В нечеткой управляющей системе в отличии от традиц. Работают все правила одновременно, но степень их влияния на выход может быть различной.
Процесс обработки неч.правил вывода в управл.сист.состоит из 4 этапов:
1) вычисление степени истинности левых частей правил, определение степени принадлежности входных значений нечетким подмножествам, указ. В левой части правил вывода;
2) модификация нечетких подмножеств, указ.в правой части правил вывода после то-в соответствии со значением истинности, получ.на первом этапе.
3) Объединение (суперпозиция)модифицированных подмножеств
4) Сколяризация результата, переход от нечет.подмножеств к сколяр.значениям.
30. Искусственные нейронные сети: структура и обучение.
Основные компоненты искусственных нейронных сетей моделируют структуру мозга. Элементом структуры мозга является нервная клетка (нейрон). Нейрон отличается от других клеток биоткани по функциональному назначению. Нейрон выполняет прием, элементарное преобразование и передачу информации другим нейронам. Информация передается в виде импульсов нервной активности, имеющих электрохимическую природу.
Тело нейрона содержит множество отростков двух типов. Отростки первого типа, называемые дендритами, служат в качестве входных каналов для нервных импульсов от других нейронов. Эти импульсы поступают в тело нейрона, вызывая его возбуждение, которое затем распространяется по выходному отростку второго типа – аксону. Возбуждение нейрона передается другим нейронам, которые таким образом объединены в проводящую нервные импульсы сеть. Участки контакта данного нейрона с дендритами других нейронов называют синапсами. В области синапса происходит обмен информации о возбуждении между нейронами. Поступающие в тело нейрона входные сигналы суммируются, причем одни входы стремятся возбудить нейрон, а другие препятствуют его возбуждению. Когда суммарное возбуждение в теле нейрона превысит некоторый порог, нейрон возбуждается, посылая по аксону сигнал другим нейронам. Эта основная функциональная схема моделируется с помощью искусственных нейронных сетей.
Искусственный нейрон имитирует приближенно свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов. Каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синаптической силе, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона. Нейронная сеть образуется путем объединения выходов одних нейронов с входами других нейронов. Нейроны в сетях группируются по слоям. Обучение сети состоит в подстройке весовых коэффициентов каждого нейрона. Пусть имеется набор пар векторов 
, 
, называемый обучающей выборкой. Будем называть нейронную сеть обученной на данной обучающей выборке, если при подаче на входы сети каждого вектора 
на выходах всякий раз получается соответсвующий вектор 
.
Проектирование информационных систем
31. Стратегии проектирования информационных систем. Макетирование
(прототипирование) информационных систем.
Определение стратегии предполагает обследование системы. Основная задача обследования - оценка реального объема проекта, его целей и задач, а также получение определений сущностей и функций на высоком уровне.
На этом этапе привлекаются высококвалифицированные бизнес-аналитики, которые имеют постоянный доступ к руководству фирмы; этап предполагает тесное взаимодействие с основными пользователями системы и бизнес-экспертами. Основная задача взаимодействия - получить как можно более полную информацию о системе (полное и однозначное понимание требований заказчика) и передать данную информацию в формализованном виде системным аналитикам для последующего проведения этапа анализа. Как правило, информация о системе может быть получена в результате бесед или семинаров с руководством, экспертами и пользователями. Таким образом определяются суть данного бизнеса, перспективы его развития и требования к системе.
По завершении основной стадии обследования системы технические специалисты формируют вероятные технические подходы и приблизительно рассчитывают затраты на аппаратное обеспечение, закупаемое программное обеспечение и разработку нового программного обеспечения (что, собственно, и предполагается проектом).
Результатом этапа определения стратегии является документ, где четко сформулировано, что получит заказчик, если согласится финансировать проект; когда он получит готовый продукт (график выполнения работ); сколько это будет стоить (для крупных проектов должен быть составлен график финансирования на разных этапах работ). В документе должны быть отражены не только затраты, но и выгода, например время окупаемости проекта, ожидаемый экономический эффект (если его удается оценить).
Цель макетирования состоит в следующем. Макет системы дает возможность конкретизировать проблемы, возникающие между разработчиком и пользователем, существенно сокращает задержку во времени между формулированием требований и первой демонстрацией действующей системы, обеспечивая тем самым эффективный контроль над проектом системы на всех этапах ее жизненного цикла.
Однако такая стратегия проектирования может успешно применяться только для небольших и сравнительно простых систем, макет которых может быть создан за достаточно короткое время.
Прототипирование — быстрая «черновая» реализация базовой функциональности для анализа работы системы в целом. На этапе прототипирования малыми усилиями создается работающая система (возможно неэффективно, с ошибками, и не в полной мере). Во время прототипирования видна более детальная картина устройства системы.
32. Моделирование потоков данных (DFD).
Логическая DFD показывает внешние по отношению к системе источники и стоки (адресаты) данных, идентифицирует логические функции (процессы) и группы элементов данных, связывающие одну функцию с другой (потоки), а также идентифицирует хранилища (накопители) данных, к которым осуществляется доступ. Структуры потоков данных и определения их компонентов хранятся и анализируются в словаре данных. Каждая логическая функция (процесс) может быть детализирована с помощью DFD нижнего уровня; когда дальнейшая детализация перестает быть полезной, переходят к выражению логики функции при помощи спецификации процесса (мини-спецификации).
В частности, в DFD не показываются процессы, которые управляют собственно потоком данных и не приводятся различия между допустимыми и недопустимыми путями. DFD содержат множество полезной информации, а кроме того:
· позволяют представить систему с точки зрения данных;
· иллюстрируют внешние механизмы подачи данных, которые потребуют наличия специальных интерфейсов;
· позволяют представить как автоматизированные, так и ручные процессы системы;
· выполняют ориентированное на данные секционирование всей системы.
Потоки данных используются для моделирования передачи информации (или даже физических компонентов) из одной части системы в другую.
Основными компонентами диаграмм потоков данных являются:
- внешние сущности;
- системы/подсистемы;
- процессы;
- накопители данных;
- потоки данных.
33. Описания бизнес- процессов (IDEF3).
Этот метод предназначен для моделирования последовательности выполнения действий и взаимозависимости между ними в рамках процессов.
Диаграммы IDEF3 отображают действие в виде прямоугольника. Действия именуются с использованием глаголов или отглагольных существительных, каждому из действий присваивается уникальный идентификационный номер (номер действия обычно предваряется номером его родителя, например, 1.1.). Все связи в IDEF3 являются однонаправленными и организуются слева направо.
Типы связей IDEF3:
- Временное предшествование (Temporal precedence), простая стрелка. Исходное действие должно завершиться, прежде чем конечное действие сможет начаться.
- Объектный поток (Object flow), стрелка с двойным наконечником. Выход исходного действия является входом конечного действия. Исходное действие должно завершиться, прежде чем конечное действие сможет начаться. Наименования потоковых связей должны чётко идентифицировать объект, который передается с их помощью.
- Нечеткое отношение (Relationship), пунктирная стрелка.
Завершение одного действия может инициировать начало выполнения сразу нескольких других действий, или наоборот, определенное действие может требовать завершения нескольких других действий до начала своего выполнения (ветвление процесса).
Ветвление процесса отражается с помощью специальных блоков:
- "И", блок со знаком &.
- "Исключающее ИЛИ" ("одно из"), блок со знаком Х.
- "ИЛИ", блок со знаком О.
Если действия "И", "ИЛИ" должны выполняться синхронно, это обозначается двумя двойными вертикальными линиями внутри блока, асинхронно - одной.
Метод IDEF3 позволяет декомпозировать действие несколько раз, что обеспечивает документирование альтернативных потоков процесса в одной модели.
34. Диаграммы вариантов использования согласно стандарту языка UML.
UML представляет собой язык для определения, представления, проектирования и документирования программных, организационно-экономических, технических и других систем различной природы. UML содержит стандартный набор диаграмм и нотаций самых разнообразных видов. Стандарт UML версии 1.1, принятый OMG в 1997 г., предлагает следующий набор диаграмм для моделирования:
— диаграммы вариантов использования (use case diagrams, иногда называют диаграммами прецедентов)для моделирования бизнес-процессов организации и требований к создаваемой системе;
Варианты использования характеризуются рядом свойств:
— вариант использования охватывает некоторую очевидную для пользователей функцию;
— вариант использования может быть как небольшим, так и достаточно крупным;
— вариант использования решает некоторую дискретную задачу пользователя.
В простейшем случае вариант использования создается в процессе обсуждения с пользователями тех вещей, которые они хотели бы получить от системы. При этом каждой отдельной функции, которую они хотели бы реализовать, присваивается некоторое имя и записывается ее краткое текстовое описание.
Основными элементами диаграммы вариантов использования являются действующие лица, варианты использования и отношения между ними.
При работе с вариантами использования важно помнить несколько простых правил:
- каждый вариант использования относится как минимум к одному действующему лицу,
- каждый вариант использования имеет инициатора,
- каждый вариант использования приводит к соответствующему результату (результату с «бизнес-значением»).
Действующее лицо является внешним источником (не элементом системы), который взаимодействует с системой через вариант использования. Действующие лица могут быть как реальными людьми (например, пользователями системы), так и другими компьютерными системами или внешними событиями.
35. Диаграммы классов языка UML.
— диаграммы классов (class diagrams)для моделирования статической структуры классов системы и связей между ними;
Диаграммы классов могут применяться и при прямом проектировании, то есть в процессе разработки новой системы, и при обратном проектировании - описании существующих и используемых систем. Информация с диаграммы классов напрямую отображается в исходный код приложения - в большинстве существующих инструментов UML-моделирования возможна кодогенерация для определенного языка программирования (обычно Java или C++). Таким образом, диаграмма классов - конечный результат проектирования и отправная точка процесса разработки.
3 основных понятия: класс, атрибут, операция.
Классом называется именованное описание совокупности объектов с общими атрибутами, операциями, связями и семантикой. Графически класс изображается в виде прямоугольника. У каждого класса должно быть имя (текстовая строка), уникально отличающее его от всех других классов. Атрибутом класса называется именованное свойство класса, описывающее множество значений, которые могут принимать экземпляры этого свойства. Класс может иметь любое число атрибутов (в частности, не иметь ни одного атрибута). Операцией класса называется именованная услуга, которую можно запросить у любого объекта этого класса. Операция – это абстракция того, что можно делать с объектом. Класс может содержать любое число операций (в частности, не содержать ни одной операции). Набор операций класса является общим для всех объектов данного класса.
36. Диаграммы взаимодействия языка UML.
· диаграммы взаимодействия (interaction diagrams): диаграммы последовательности (sequence diagrams)и диаграммы взаимодействия (collaboration diagrams, иногда называют кооперативными диаграммами) для моделирования процесса обмена сообщениями между объектами;
Диаграмма взаимодействия - это диаграмма, на которой представлено взаимодействие, состоящее из множества объектов и отношений между ними, включая и сообщения, которыми они обмениваются. Этот термин применяется к видам диаграмм с акцентом на взаимодействии объектов (диаграммах кооперации, последовательности и деятельности). Диаграмма последовательностей - диаграмма взаимодействия, в которой основной акцент сделан на упорядочении сообщений во времени.
Диаграмма кооперации - диаграмма взаимодействий, в которой основной акцент сделан на структурной организации объектов, посылающих и получающих сообщения.
Диаграммы последовательностей характеризуются двумя особенностями, отличающими их от диаграмм кооперации.
Во-первых, на них показана линия жизни объекта. Это вертикальная пунктирная линия, отражающая существование объекта во времени. Большая часть объектов, представленных на диаграмме взаимодействий, существует на протяжении всего взаимодействия, поэтому их изображают в верхней части диаграммы, а их линии жизни прорисованы сверху донизу. Объекты могут создаваться и во время взаимодействий. Вторая особенность этих диаграмм - фокус управления. Он изображается в виде вытянутого прямоугольника, показывающего промежуток времени, в течение которого объект выполняет какое-либо действие, непосредственно или с помощью подчиненной процедуры.
У диаграмм кооперации есть два свойства, которые отличают их от диаграмм последовательностей.
Первое - это путь. Для описания связи одного объекта с другим к дальней концевой точке этой связи можно присоединить стереотип пути (например, local показывающий, что помеченный объект является локальным по отношению к от правителю сообщения). Имеет смысл явным образом изображать путь связи только в отношении путей типа local, parameter, global и self (но не associations).
Второе свойство - это порядковый номер сообщения. Для обозначения временной последовательности перед сообщением можно поставить номер (нумерация начинается с единицы), который должен постепенно возрастать для каждого нового сообщения (2, 3 и т.д.).
37. Диаграммы состояний и деятельности языка UML.
— диаграммы поведения системы (behavior diagrams):
· диаграммы состояний (statechart diagrams) для моделирования поведения объектов системы при переходе из одного состояния в другое;
· диаграммы деятельностей (иногда называют диаграммами активности) (activity diagrams) для моделирования поведения системы в рамках различных вариантов использования или деятельностей;
— диаграммы реализации (implementation diagrams):
· диаграммы компонентов (component diagrams)для моделирования иерархии компонентов (подсистем) системы;
· диаграммы размещения (deployment diagrams, иногда называют диаграммами поставки, развертывания, топологии) для моделирования физической архитектуры системы.
Диаграмма состояний (Statechart diagram) показывает автомат, фокусируя внимание на потоке управления от состояния к состоянию. Автомат (State machine) -это описание последовательности состояний, через которые проходит объект на протяжении своего жизненного цикла, реагируя на события, - в том числе описание реакций на эти события. Состояние (State) - это ситуация в жизни объекта, на протяжении которой он удовлетворяет некоторому условию, осуществляет определенную деятельность или ожидает какого-то события. Событие (Event) - это спецификация существенного факта, который происходит во времени и пространстве. В контексте автоматов событие - это стимул, способный вызвать срабатывание перехода. Переход (Transition) - это отношение между двумя состояниями, показывающее, что объект, находящийся в первом состоянии, должен выполнить некоторые действия и перейти во второе состояние, как только произойдет определенное событие, и будут выполнены заданные условия. Деятельность (Activity) -это продолжающееся неатомарное вычисление внутри автомата. Действие (Action) - это атомарное вычисление, которое приводит к смене состояния или возврату значения. Диаграмма состояний изображается в виде графа с вершинами и ребрами.
38. Методология функционального моделирования (IDEF0).
IDEF0 — методология функционального моделирования и графическая нотация, предназначенная для формализации и описания бизнес-процессов. Отличительной особенностью IDEF0 является её акцент на соподчинённость объектов. В IDEF0 рассматриваются логические отношения между работами, а не их временная последовательность (поток работ).
Стандарт IDEF0 представляет организацию как набор модулей, здесь существует правило — наиболее важная функция находится в верхнем левом углу, кроме того есть правило стороны:
- стрелка входа приходит всегда в левую кромку активности,
- стрелка управления — в верхнюю кромку,
- стрелка механизма — нижняя кромка,
- стрелка выхода — правая кромка.
Также отображаются все сигналы управления, которые на DFD (диаграмме потоков данных) не отображались. Данная модель используется при организации бизнес-процессов и проектов, основанных на моделировании всех процессов: как административных, так и организационных.
39. Задачи проектирования информационной системы.
Проектирование информационных систем всегда начинается с определения цели проекта. Основная задача любого успешного проекта заключается в том, чтобы на момент запуска системы и в течение всего времени ее эксплуатации можно было обеспечить:
· требуемую функциональность системы и степень адаптации к изменяющимся условиям ее функционирования;
· требуемую пропускную способность системы;
· требуемое время реакции системы на запрос;
· безотказную работу системы в требуемом режиме, иными словами - готовность и доступность системы для обработки запросов пользователей;
· простоту эксплуатации и поддержки системы;
· необходимую безопасность.
40. Модели жизненного цикла информационной системы.
К настоящему времени наибольшее распространение получили следующие две основные модели жизненного цикла:
• каскадная модель, иногда также называемая моделью «водопад» (waterfall);
• спиральная модель.
Каскадная модель предусматривает последовательную организацию работ. При этом основной особенностью является разбиение всей разработки на этапы, причем переход с одного этапа на следующий происходит только после того, как будут полностью завершены все работы на предыдущем этапе. Каждый этап завершается выпуском полного комплекта документации, достаточной для того, чтобы разработка могла быть продолжена другой командой разработчиков.
Спиральная модель, в отличие от каскадной, предполагает итерационный процесс разработки информационной системы. При этом возрастает значение начальных этапов жизненного цикла, таких как анализ и проектирование. На этих этапах проверяется и обосновывается реализуемость технических решений путем создания прототипов. 
Итерационная модель (поэтапная модель с промежуточным контролем) (70-е – 80-е гг.). Разработка ИС ведется итерациями с циклами обратной связи между этапами. Межэтапные корректировки позволяют учитывать реально существующее взаимовлияние результатов разработки на различных этапах; время жизни каждого из этапов растягивается на весь период разработки.
Итеративные или Инкрементальные модели предполагают разбиение создаваемой системы на набор кусков, которые разрабатываются с помощью нескольких последовательных проходов всех работ или их части.
В результате на каждой итерации можно анализировать промежуточные результаты работ и реакцию на них всех заинтересованных лиц, включая пользователей, и вносить корректирующие изменения на следующих итерациях. Каждая итерация может содержать полный набор видов деятельности — от анализа требований до ввода в эксплуатацию очередной части ПО.
Каскадная модель с возможностью возвращения на предшествующий шаг при необходимости пересмотреть его результаты, становится итеративной.
Итеративный процесс предполагает, что разные виды деятельности не привязаны намертво к определенным этапам разработки, а выполняются по мере необходимости, иногда повторяются, до тех пор, пока не будет получен нужный результат.
Моделирование систем
41. Классификация видов моделирования систем.
При полном моделировании модели идентичны объекту во времени и пространстве.
Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется. В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем.
Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий.
Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события.
Статическое моделирование служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое — для исследования объекта во времени. При этом оперируют аналоговыми (непрерывными), дискретными и смешанными моделями.
При полном моделировании модели идентичны объекту во времени и пространстве.
Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется.
В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем.
Мысленное моделирование применяется тогда, когда модели не реализуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуация микромира).
При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте.
В основу гипотетического моделирования закладывается гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта.
Макетирование применяется, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию или могут предшествовать проведению других видов моделирования.
Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов.
В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус, который образуется из набора понятий исследуемой предметной области, причем этот набор должен быть фиксированным. Под тезаурусом понимается словарь, отражающий связи между словами или иными элементами данного языка, предназначенный для поиска слов по их смыслу.
Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т.е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий.
Математическое моделирование — это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью.
Для аналитического моделирования характерно то, что в основном моделируется только функциональный аспект системы. При этом глобальные уравнения системы, описывающие закон (алгоритм) ее функционирования, записываются в виде некоторых аналитических соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечноразностных и т.д.) или логических условий.
При имитационном моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени — поведение системы, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы.
Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования.
Информационное (кибернетическое) моделирование связано с исследованием моделей, в которых отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам.
Структурное моделирование системного анализа базируется на некоторых специфических особенностях структур определенного вида, которые используются как средство исследования систем или служат для разработки на их основе специфических подходов к моделированию с применением других методов формализованного представления систем.
Ситуационное моделирование опирается на модельную теорию мышления, в рамках которой можно описать основные механизмы регулирования процессов принятия решений.
При реальном моделировании используется возможность исследования характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части.
Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия.
Видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится а установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием.
42. Математические схемы моделирования (назначение, характеристика).
43. Моделирование дискретно-детерминированных систем (F-схемы).
Дискретно-детерминированный подход характерен тем, что в качестве математического аппарата на этапе формализации процесса функционирования систем используется математического аппарата математический аппарат теории автоматов. Теория автоматов — это раздел теоретической кибернетики, в котором изучаются математические модели — автоматы. На основе этой теории система представляется в виде автомата, перерабатывающего дискретную информацию и меняющего свои внутренние состояния лишь в допустимые моменты времени.
Автомат можно представить как некоторое устройство (черный ящик), на которое подаются входные сигналы и снимаются выходные и которое может иметь некоторые внутренние состояния. Конечным автоматом называется автомат, у которого множество внутренних состояний и входных сигналов (аследовательно, и множество выходных сигналов) являются конечными множествами.
Абстрактно конечный автомат (англ. finite automata) можно представить как математическую схему (F-схему), характеризующуюся шестью элементами: конечным множеством X входных сигналов (входным алфавитом); конечным множеством Y выходных сигналов (выходным алфавитом); конечным множеством Z внутренних состояний (внутренним алфавитом или алфавитом состояний); начальным состоянием z0, z0 Î Z; функцией переходов j (z, х)\ функцией выходов y (z, х).
Автомат, задаваемый F-схемой: 
,— функционирует в дискретные моменты времени, которые называются такты, равные друг другу, каждому из которых соответствуют постоянные значения входного и выходного сигналов и внутренние состояния.
Абстрактный конечный автомат имеет один входной и один выходной каналы. В каждый момент t = 0, 1, 2,... дискретного времени F-автомат находится в определенном состоянии z(t) из множества Z состояний автомата, причем в начальный момент времени t = 0 он всегда находится в начальном состоянии z(0)=zo.
44. Моделирование дискретно-стохастических систем (Р-схемы).
В общем виде вероятностный автомат (англ. probabilistic automat) можно определить как дискретный потактный преобразователь информации с памятью, функционирование которого в каждом такте зависит только от состояния памяти в нем и может быть описано статистически. Применение схем вероятностных автоматов (Р - схем) имеет важное значение для разработки методов проектирования дискретных систем, проявляющих статистически закономерное случайное поведение, для выяснения алгоритмических возможностей таких систем и обоснования границ целесообразности их использования, а также для решения задач синтеза по выбранному критерию дискретных стохастических систем, удовлетворяющих заданным ограничениям.
45. Моделирования непрерывно-стохастических систем (Q-схемы).
Q-схемы моделирования
При непрерывно-стохастическом подходе в качестве типовых математических схем применяется система массового обслуживания (англ.queueing system), которые будем называть Q-схемами. Системы массового обслуживания представляют собой класс математических схем, разработанных в теории массового обслуживания и различных приложениях для формализации процессов функционирования систем, которые по своей сути являются процессами обслуживания.
В качестве процесса обслуживания могут быть представлены различные по своей физической природе процессы функционирования экономических, производственных, технических и других систем, например потоки поставок продукции некоторому предприятию, потоки деталей и комплектующих изделий на сборочном конвейере цеха, заявки на обработку информации ЭВМ от удаленных терминалов и т. д.
При этом характерным для работы таких объектов является случайное появление заявок (требований) на обслуживание и завершение обслуживания в случайные моменты времени, т. е. стохастический характер процесса их функционирования. Остановимся на основных понятиях массового обслуживания, необходимых для использования Q-схем, как прианалитическом, так и при имитационном.
В любом элементарном акте обслуживания можно выделить две основные составляющие:
1. ожидание обслуживания заявки;
2. собственно обслуживание заявки.
Это можно изобразить в виде некоторого i-гo прибора обслуживания Пi (рис. 2.), состоящего из накопителя заявок Нi, в котором может одновременно находиться 
заявок, где 
—емкость i-го накопителя, и канала обслуживания заявок (или просто канала) Ki
Рис. 2.
На каждый элемент прибора обслуживания Пi, поступают потоки событий: в накопитель Hi — поток заявок wi на канал Ki — поток обслуживания ui.
Потоком событий называется последовательность событий, происходящих одно за другим в какие-то случайные моменты времени. Различают потоки однородных и неоднородных событий.
Поток событий называется однородным, если он характеризуется только моментами поступления этих событий (вызывающими моментами) и задается последовательностью 
, где tn — момент наступления n-го события — неотрицательное вещественное число.
Потоком неоднородных событий называется последовательность 
, где tn — вызывающие моменты; fn — набор признаков события. Например, применительно к процессу обслуживания для неоднородного потока заявок могут быть заданы принадлежность к тому или иному источнику заявок, наличие приоритета, возможность обслуживания тем или иным типом канала и т. п. для задания Q-схемы необходимо использовать оператор сопряжения R, отражающий взаимосвязь элементов структуры (каналов и накопителей) между собой. Связи между элементами Q-схемы изображают в виде стрелок (линий потока, отражающих направление движения заявок). Различают разомкнутые и замкнутые Q-схемы.
В разомкнутой Q-схеме выходной поток обслуженных заявок не может снова поступить на какой-либо элемент, т. е. обратная связь отсутствует.
В замкнутых Q-схемах имеются обратные связи, по которым заявки двигаются в направлении, обратном движению вход-выход.
Для задания Q-схемы также необходимо описать алгоритмы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в различных неоднозначных ситуациях.
46. Базовая последовательность случайных чисел (назначение, способы
Формирования).
В качестве базовой последовательности для генерации любых СЧ применяется случайная последовательность равномерно распределенных чисел в инт-ле (0,1). (последовательность для формирования других законов).
Непрерывная СВ имеет равномерное распределение в интервале (а,b), если ее функция плотности и функция распределения соответственно примут вид:
Числовые характеристики должны быть следующими
Т.к. табличный, алгоритмический метод формируют детерминированные числа, то их относят не к случайным числам, а к псевдослучайным. Последовательности называют псевдослучайными.
СВ, имеющая квазиравномерное распределение в интервале (0,1) принимает значение
n – разрядность оперируемых чисел.
Вероятность, мат. ожидание, дисперсия:
; 
; 
В качестве базовой последовательности выбирается последовательность псевдослучайных чисел квазиравномерно распределенных в интервале (0,1).
47. Моделирование случайных событий.
Случайные события – события, которые могут происходить или не происходить.
Вероятность наступления случ. события
При моделировании систем имитационной модели существенное влияние уделяется учету случайных факторов при воздействии на систему. В состав моделей могут включаться случайные события, ансамбли случайных событий, дискретные слу