Системная динамика и агентное моделирование

Код специальности / Specialty code: Код специальности / Specialty code: 7-06-0533-04

Специальность / Specialty: Математика и компьютерные науки / Mathematics and Computer Sciences

Учебная дисциплина, модуль / Academic discipline, module: Системная динамика и агентное моделирование / System Dynamics and Agent-Based Modeling

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Курс «Системная динамика и агентное моделирование» формирует знания и практические навыки построения динамических (имитационных) моделей сложных систем. Темы включают: парадигмы имитационного моделирования (системная динамика и агентное моделирование), построение причинно-следственных и потоковых диаграмм, архитектуру агентных моделей, статистический анализ результатов моделирования, планирование компьютерных экспериментов, а также реализацию моделей в среде AnyLogic.

The course «System Dynamics and Agent-Based Modeling» develops knowledge and practical skills in building dynamic (simulation) models of complex systems. Topics include: simulation modeling paradigms (system dynamics and agent-based modeling), construction of causal loop and flow diagrams, agent model architecture, statistical analysis of simulation results, design of computer experiments, and model implementation in AnyLogic.

Формируемые компетенции / The formed competences

специализированные компетенции: Анализировать и оценивать бизнес- и технический контекст, формулировать и согласовывать требования, разрабатывать и реализовывать бизнес-стратегии для достижения проектных и программных целей.

specialized competencies: Analyze and evaluate business and technical context, formulate and agree on requirements, develop and implement business strategies to achieve project and program goals.

Результаты обучения (знать, уметь, владеть) / Learning outcomes (know, can, be able)

знать: 

– этапы имитационного моделирования и принципы их реализации;

– основные принципы и постулаты системной динамики;

– архитектуру агентных моделей;

– методы статистического анализа результатов имитационного моделирования;

уметь: 

– разрабатывать имитационные модели и осуществлять их компьютерную реализацию;

– осуществлять качественный и количественный анализ систем на основе имитационных моделей;

владеть: 

– методами построения причинно-следственных диаграмм и потоковых диаграмм на основе системно-динамического подхода;

– методами визуального проектирования агентных моделей в среде AnyLogic.

know: 

– stages of simulation modeling and principles of their implementation;

– basic principles and postulates of system dynamics;

– agent model architecture;

– methods of statistical analysis of simulation results;

be able to: 

– develop simulation models and implement them on a computer;

– perform qualitative and quantitative analysis of systems based on simulation models;

possess: 

– methods of constructing causal loop diagrams and flow diagrams based on the system dynamics approach;

– methods of visual design of agent-based models in AnyLogic.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

3

3

Пререквизиты / Prerequisites

«Эволюционные алгоритмы», «Моделирование и оптимизация», «Дифференциальные уравнения в приложениях».

«Evolutionary Algorithms», «Modeling and Optimization», «Differential Equations in Applications».

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

3

3

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hours of students’ class work, hours of self-directed learning

всего 136 часов, в том числе 70 аудиторных часа, из них: лекции – 34 часов, семинарские занятия – 18 часов, лабораторные занятия – 18 часов.

total 136 hours, including 70 classroom hours, including: lectures – 34 hours, seminar classes – 18 hours, laboratory classes – 18 hours.

Требования и формы текущей и промежуточной аттестации / Requirements and forms of current and interim certification

экзамен

exam