Курс «Імітаційне моделювання» спрямований на формування теоретичних знань і практичних навичок побудови, реалізації та дослідження імітаційних моделей складних систем і процесів. У межах курсу розглядаються основні підходи до імітаційного моделювання: дискретно-подієве, агентне та моделювання на основі системної динаміки, а також метод Монте-Карло і принципи побудови гібридних моделей. Особлива увага приділяється формалізації моделей, відтворенню випадкових процесів, організації взаємодії компонентів системи, плануванню обчислювальних експериментів, перевірці адекватності моделей та статистичному аналізу результатів.
Практична складова курсу передбачає розроблення імітаційних моделей мовою Python із використанням бібліотек SimPy, Mesa, BPTK-Py, NumPy, SciPy та засобів візуалізації даних. Студенти набудуть досвіду моделювання систем масового обслуговування, виробничих і логістичних процесів, поведінки взаємодіючих агентів, динаміки популяцій та інших складних систем. У процесі виконання практичних завдань опановуються методи проведення серій обчислювальних експериментів, аналізу чутливості, оцінювання впливу параметрів та оптимізації характеристик модельованих систем. Отримані компетентності можуть застосовуватися для дослідження, прогнозування та підтримки прийняття рішень у технічних, економічних, інформаційних і соціальних системах.
- Викладач: Кудін Олексій Володимирович