1. Теория моделирования. Система и элементы системы. Понятие модели. Цели моделирования.
2. Подходы к исследованию систем. Стадии разработки моделей.
3. Классификация видов моделирования систем. Физические и математические модели.
4. Математическая модель. Основные этапы построения математической модели. Требования к математической модели. Уравнение <вход-выход>.
5. Уравнение состояния. Общесистемные и конструктивные модели. Этапы построения модели функционирования системы.
6. Дискретно-детерминированные модели. Автоматы Мили и Мура.
7. Теория массового обслуживания. Случайный процесс.
8. Марковский случайный процесс. Поток событий.
9. Уравнение Колмогорова для вероятностей состояний. Финальные вероятности состояний.
10. Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания.
11. Математические модели простейших систем массового обслуживания
12. Одноканальная и N - канальная СМО с отказами. Характеристики эффективности СМО
13. Сети Петри. Структура и правила выполнения сетей Петри.
14. Обобщенные модели (А-схемы).
15. Классический и системный подходы к моделированию систем.
16. Типовые математические схемы моделирования. Непрерывно-детерминированные модели (D-схемы).
17. Дискретно-детерминированные модели (F- схемы). Дискретно-стохастические модели (P- схемы).
18. Непрерывно-стохастические модели (Q -схемы). Сетевые модели (N- схемы). Комбинированные модели (A- схемы).
19. Имитационное моделирование (ИМ). Области использования и достоинства ИМ. Проблемы ИМ.
20. Теоретические основы метода статистического моделирования. Предельные теоремы Бернулли, Чебышева. Центральная предельная теорема.
21. Применение теории массового обслуживания при моделировании систем. Понятие системы массового обслуживания (СМО), классификация СМО, основные задачи теории СМО.
22. Основные понятия теории СМО. Потоки событий. Математическая модель потока событий. Математическая модель простейшего пуассоновского потока. Свойства простейшего пуассоновского потока: ординарность, отсутствие последействия, стационарность.
23. Оценка точности и достоверности результатов моделирования.
24. Классификация языков и систем моделирования.
25. Качественные методы моделирования систем.
26. Системная динамика как методология и инструмент исследования сложных процессов.
27. Методы интеллектуального анализа данных.
28. Вложенные сети Петри и моделирование распределенных систем.
29. Моделирование систем на основе анализа размерностей и теории подобия.
30. Анализ сложных систем с помощью моделей клеточных автоматов.
31. Сравнение аналитического и системного подходов.
32. Аналитические («левополушарные») и синтетические («правополушарные») типы информационных процессов.
33. Классификация информации.
34. Характерные черты информационных процессов с положительной обратной связью.
35. Кибернетическая модель нервной сети в качестве информационной системы.
36. Моделирование случайных воздействий.
37. Особенности реализации процессов с использованием Q-схем
38. Свойства и понятия языков имитационного моделирования. Классификация языков имитационного моделирования.
39. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем.
40. Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем