Практикум по имитационному моделированию стохастических систем
Преподаватели: Евгения Цыбулько, Александр Хельвас
Модуль: 3-4
Кредиты: 3
Аннотация:
Целью курса является закрепление базовых знаний и навыков студентов по применению теории вероятностей и статистики для различных практических задач и использование имитационного моделирования для изучения стохастических систем. В частности, студенты должны уметь формировать модельные данные, имеющие заданные статистические характеристики. Отдельно будет отрабатываться критическое отношение к использованию простейших генераторов случайных чисел. Основное внимание будет уделено практическому применению полученных знаний и умению докладывать результаты научных исследований и вести научные дискуссии. Курс состоит из вводного занятия, 8 тематических блоков - кейсов по 4 часа и итогового 4 часового экзамена в формате защиты. Занятия проводятся в очной форме. Студенты разбиваются на группы по 4 человека. Каждая группа получает задачу на весь курс, которая включает обзор литературы по узкой теме, теоретическую часть и практическое выполнение имитационной модели. На каждом занятии несколько студентов докладывают краткое содержание научных статей имеющих отношение к выполняемым заданиям
Предлагаемые на факультативе задачи:
- Моделирование трафика на графе.
Дан модельный город описываемый графом. Необходимо построить математическую модель поездок автомобилистов с заданными стохастическими параметрами.
- Моделирование движения людей на площади.
- Моделирование расписания прилетов/вылетов аэропорта.
- Моделирование потока заявок фармацевтического склада.
Требования:
Базовые знания в области теории вероятностей и статистики, комбинаторики. Знание основ программирования на Python.
Порядок оценки знаний: задача курса оценивается из расчета 20 возможных баллов, выставляемых на занятиях при подведении итогов по каждому домашнему заданию, и 20 баллов, получаемых группой на экзамене.
Итоговая формула: 𝑆𝑇 𝑂𝑇 𝐴𝐿 = (𝑆1 + 𝑆2 + 𝑆3), где
𝑆1 – сумма баллов за домашние задания;
𝑆2 – оценка на экзамене;
𝑆3 – оценка за доклад по статье.
Для кого: бакалавры 2-4 курсов, магистры 1 курса, интересующиеся углубленным практическим применением теории вероятности и статистики и имитационного моделирования.
Расписание: понедельник 16:20-20:00 очно с 7 февраля