Автор работы: Пользователь скрыл имя, 21 Ноября 2011 в 12:06, реферат
Проект – это ограниченное по времени целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями к качеству результатов, возможными рамками расхода средств и ресурсов и специфической организацией. Все проекты, в общих чертах, имеют определенные характеристики.
Все они имеют начало и завершение.
Все проекты уникальны. Они могут быть похожи на предыдущие проекты, но будут уникальны по временным рамкам, ресурсам, бизнес-окружению и т.д.
В итоге проекта создается один или более осязаемых результатов или продуктов поставки.
Проект также имеет назначенные ресурсы: либо с полной занятостью, либо с частичной.
Введение……………………………………………………………………….. 3
Жизненный цикл проекта…………………………………………………….. 5
Модели жизненного цикла………………………………………………........ 7
Классификация математических моделей…………………………………… 9
Имитационная модель………………………………………………………… 14
Имитационная модель жизненного цикла проекта………………………….. 20
Управление проектами………………………………………………………… 25
Методы управления проектами………………………………………….......... 27
Содержание процессов управления ресурсами проекта…………………...... 30
Заключение……………………………………………………………………… 34
Содержание…
Классификация
математических моделей.
Теорией моделирования является раздел науки, изучающий способы исследования свойств объектов-оригиналов, на основе замещения их другими объектами-моделями. В основе теории моделирования лежит теория подобия. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и лишь стремится к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта. Абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же.
Все модели можно разделить на два класса:
В свою очередь вещественные модели можно разделить на:
Идеальные модели можно разделить на:
Вещественные натурные модели - это реальные объекты, процессы и системы, над которыми выполняются эксперименты научные, технические и производственные.
Вещественные физические модели - это макеты, муляжи, воспроизводящие физические свойства оригиналов (кинематические, динамические, гидравлические, тепловые, электрические, световые модели).
Вещественные математические - это аналоговые, структурные, геометрические, графические, цифровые и кибернетические модели.
Идеальные наглядные модели - это схемы, карты, чертежи, графики, графы, аналоги, структурные и геометрические модели.
Идеальные знаковые модели - это символы, алфавит, языки программирования, упорядоченная запись, топологическая запись, сетевое представление.
Идеальные математические модели - это аналитические, функциональные, имитационные, комбинированные модели.
В
приведенной классификации
Остановимся на одном из наиболее универсальных видов моделирования - математическом, ставящим в соответствие моделируемому физическому процессу систему математических соотношений, решение которой позволяет получить ответ на вопрос о поведении объекта без создания физической модели, часто оказывающейся дорогостоящей и неэффективной.
Математическое моделирование - это средство изучения реального объекта, процесса или системы путем их замены математической моделью, более удобной для экспериментального исследования с помощью ЭВМ.
Математическая модель является приближенным представлением реальных объектов, процессов или систем, выраженным в математических терминах и сохраняющим существенные черты оригинала. Математические модели в количественной форме, с помощью логико-математических конструкций, описывают основные свойства объекта, процесса или системы, его параметры, внутренние и внешние связи.
В общем случае математическая модель реального объекта, процесса или системы представляется в виде системы функционалов
Фi (X,Y,Z,t)=0,
где X - вектор входных переменных, X=[x1,x2,x3, ... , xN]t,
Y - вектор выходных переменных, Y=[y1,y2,y3, ... , yN]t,
Z - вектор внешних воздействий, Z=[z1,z2,z3, ... , zN]t,
t - координата времени.
Построение математической модели заключается в определении связей между теми или иными процессами и явлениями, создании математического аппарата, позволяющего выразить количественно и качественно связь между теми или иными процессами и явлениями, между интересующими специалиста физическими величинами, и факторами, влияющими на конечный результат.
Обычно их оказывается настолько много, что ввести в модель всю их совокупность не удается. При построении математической модели перед исследованием возникает задача выявить и исключить из рассмотрения факторы, несущественно влияющие на конечный результат (математическая модель обычно включает значительно меньшее число факторов, чем в реальной действительности). На основе данных эксперимента выдвигаются гипотезы о связи между величинами, выражающими конечный результат, и факторами, введенными в математическую модель. Такая связь зачастую выражается системами дифференциальных уравнений в частных производных (например, в задачах механики твердого тела, жидкости и газа, теории фильтрации, теплопроводности, теории электростатического и электродинамического полей).
Конечной
целью этого этапа является формулирование
математической задачи, решение которой
с необходимой точностью
Форма и принципы представления математической модели зависит от многих факторов.
По принципам построения математические модели разделяют на:
1.аналитические;
2.имитационные.
В аналитических моделях процессы функционирования реальных объектов, процессов или систем записываются в виде явных функциональных зависимостей.
Аналитическая модель разделяется на типы в зависимости от математической проблемы:
1.уравнения (алгебраические, трансцендентные, дифференциальные, интегральные),
2.аппроксимационные
задачи (интерполяция, экстраполяция,
численное интегрирование и
3.задачи оптимизации,
4.стохастические проблемы.
Однако по мере усложнения объекта моделирования построение аналитической модели превращается в трудноразрешимую проблему. Тогда исследователь вынужден использовать имитационное моделирование.
В имитационном моделировании функционирование объектов, процессов или систем описывается набором алгоритмов. Алгоритмы имитируют реальные элементарные явления, составляющие процесс или систему с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Имитационное моделирование позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса или системы в определенные моменты времени, однако прогнозирование поведения объектов, процессов или систем здесь затруднительно. Можно сказать, что имитационные модели - это проводимые на ЭВМ вычислительные эксперименты с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.
В зависимости от характера исследуемых реальных процессов и систем математические модели могут быть:
1.детерминированные,
2.стохастические.
В
детерминированных моделях
Стохастическая
модель учитывает случайный характер
процессов в исследуемых
По виду входной информации модели разделяются на:
1.непрерывные,
2.дискретные.
Если информация и параметры являются непрерывными, а математические связи устойчивы, то модель - непрерывная. И наоборот, если информация и параметры - дискретны, а связи неустойчивы, то и математическая модель - дискретная.
По поведению моделей во времени они разделяются на:
1.статические,
2.динамические.
Статические модели описывают поведение объекта, процесса или системы в какой-либо момент времени. Динамические модели отражают поведение объекта, процесса или системы во времени.
По степени соответствия между математической моделью и реальным объектом, процессом или системой математические модели разделяют на:
1.изоморфные (одинаковые по форме),
2.гомоморфные (разные по форме).
Модель
называется изоморфной, если между
нею и реальным объектом, процессом
или системой существует полное поэлементное
соответствие. Гомоморфной - если существует
соответствие лишь между наиболее значительными
составными частями объекта и модели.
Имитационная
модель.
Реальные процессы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных.
В
аналитических моделях
Имитационное моделирование представляет собой численный метод проведения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов и систем во времени в течении заданного периода. При этом функционирование РПС разбивается на элементарные явления, подсистемы и модули. Функционирование этих элементарных явлений, подсистем и модулей описывается набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.
Имитационное моделирование - это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течении заданного периода.
Под
алгоритмизацией
"Имитационное моделирование" (ИМ)- это двойной термин. "Имитация" и "моделирование" - это синонимы. Фактически все области науки и техники являются моделями реальных процессов. Чтобы отличить математические модели друг от друга, исследователи стали давать им дополнительные названия. Термин "имитационное моделирование" означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных.
Основное достоинство ИМ:
Эти достоинства обеспечивают имитационному методу широкое распространение.
Рекомендуется использовать имитационное моделирование в следующих случаях: