Modellbildung, Simulation und Analyse

Die Vorlesung "Modellbildung, Simulation und Analyse" beschäftigt sich mit der modellgestützten Bewertung technischer Systeme. Sie vertieft und ergänzt die Inhalte der Wahlpflichtvorlesung "Modellgestützte Analyse und Optimierung" im Bachelor und der Vorlesung "Modellierung und Analyse eingebetteter und verteilter Systeme". Der Besuch der beiden Vorlesungen ist aber nicht Voraussetzung für den Besuch dieser Vorlesung. Die wesentlichen Grundlagen werden in den ersten beiden Vorlesungswochen noch einmal wiederholt.

Es werden die folgenden Themengebiete vorgestellt und besprochen:

1. Wiederholung wesentlicher Aspekte der stochastischen Simulation
2. Simulation von Computernetzen und das Werkzeug OMNeT++ 
3. Hybride Modellbildung und das Werkzeug AnyLogic
4. Kontinuierliche und Hybride Simulation
5. Parallele Simulation
6. Simulation seltener Ereignisse
7. Vergleich von Systemkonfigurationen
8. Experimentieren mit Simulatoren
9. Optimierung von Simulationsmodellen

Die jeweiligen Kapitel führen die Studierenden an die aktuelle Forschung heran.

Vorlesungsfolien finden Sie im Moodle-Raum zur Vorlesung.

Übungen finden im Wechsel mit Vorlesungen am Dienstagstermin statt. Folgende Themen werden in den Übungen behandelt. Weitere Informationen und Übungsblätter finden Sie im Moodle-Raum.

• Analytische Modelle, einfache Warteschlangen
• Grundlagen der Simulation
• OMNeT++
• Simulation mit AnyLogic (System Dynamics)
• Simulation mit AnyLogic (Discrete Event)
• Gemeinsame Zufallszaheln sowie Rangbildung und Auswahl von Kongurationen
• Experimentieren mit Simulatoren

Es existiert kein Lehrbuch, das den Inhalt der Vorlesung abbildet.
Einige der Techniken werden in A. M. Law, W. D. Kelton: Simulation Modeling and Analyse. McGraw Hill 2000 erläutert.
OMNeT++ wird auf der zugehörigen Web-Seite gut beschrieben. 
Das Werkzeug AnyLogic wird in dem Buch A. Borshev. The Big Book of Simulation Modeling. AnyLogic 2014 gut beschrieben. Es existieren zusätzlich Tutorien und Beispiele auf der Web-Seite.
Zum Experimentdesign und zur Optimierung von Simulationsmodellen werden außerdem Resultate aus den Lehrbüchern J. P. C. Kleijnen. Design and Analysis of SImulation Experiments. Springer 2008. R. H. Myer, D. C. Montgomery. Response Surface Methodology. Wiley 2002 und T. J. Santner, B. J. Williams, W. I. Notz. The Design and Analysis of Computer Experiments. Springer 2003 verwendet.
Darüber hinaus wird Originalliteratur genutzt. Insbesondere die Tutorien der Winter Simulationskonferenzen (siehe http://www.informs-sim.org) sind zu empfehlen.

Auch wenn die Grundlagen der Simulation zu Beginn der Vorlesung noch einmal wiederholt werden, ist ein vorheriger Besuch der Veranstaltung "Modellgestützte Analyse und Optimierung" (bzw. gleichwertige Kenntnisse) hilfreich zum Verständnis des Stoffs. Ferner werden Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung erwartet.