Diskrete Simulation:

Modellierung und Simulation von Rechen- und Kommunikationssystemen

 

Inhalt:

Die Vorlesung mit den begleitenden Fallstudien der (Leistungs-)Bewertung von Rechensystemen führt in die methodischen Grundlagen und praxisbezogenen Techniken der Modellbildung, Simulation und Ergebnisauswertung ein. Die Hörer lernen dabei den OO-Ansatz der Modellierung und Programmierung von Simulationswerkzeugen und -modellen kennen.

Die Vorlesung behandelt folgende Themen:

1. Einführung und Grundbegriffe:
   System, Modell, Modellbildung, Modellklassen, Simulation, weitere Analyseverfahren, einführendes Beispiel, Ziele und Anwendungsbereiche der zeitdiskreten Simulation
2. Konzepte der zeitdiskreten Simulation:
   Beziehungen zwischen Zustand und Zeit, Modellierungsstile, ereignis- und prozeßorientierte Beschreibung und Simulation, Beispiele
3. Komponenten zeitdiskreter Simulationsmodelle und -systeme:
   Typische Modellbausteine, Aufbau und Komponenten von Simulationssystemen, Ereignislistenverwaltung (Calendar Queue)
4. Zufallszahlen und Verteilungsfunktionen:
   Erzeugung von Pseudozufallszahlen gemäß verschiedener Verteilungen
5. Zeit- und Leistungsverhalten von Systemen:
   Grundbegriffe aus der Statistik, Wartesystem, Gesetz von Little, M/M/1-System, M/M/1/N-System, Leistungskenngrößen
6. Auswertung von Simulationsexperimenten:
   Arten von Simulationsexperimenten, Unabhängige Wiederholungen von Simulationsexperimenten, Anfangszustand und Anlaufphase, Schätzgenauigkeit der Ergebnisse bei unabhängigen und abhängigen Stichprobenwerten, Konfidenzintervalle, Bestimmung stationären Verhaltens
7. Zur Durchführung von Simulationsstudien:
   Phasen einer Simulationsstudie, systematisches Vorgehen, Modellvalidierung, Eignung, Möglichkeiten und Grenzen von Simulation, Fehler(möglichkeiten)
8. Evtl.: Parallele Simulation:
   Parallelisierungsansatz, konservatives Verfahren (nach Chandy/Misra), optimistisches Verfahren (Time Warp)
9. Fallstudien: Wartesysteme, Markov-Ketten

Übung:

<dl><dd>Begleitend zu Themen der Vorlesung, eventuell in Form von kleinen Projekten; Bestandteil der Lehrveranstaltung sind u.a. auch Fallstudien, in denen die Hörer Komponenten von Rechensystemen modellieren und simulieren. </dd></dl>

Hörerkreis:

<dl><dd> Informatiker: Bachelor, Master, Diplom (nach dem Vordiplom)</dd></dl>

Voraussetzungen:

<dl><dd> Informatikgrundstudium, Vorlesung Rechnerarchitektur empfehlenswert</dd></dl>

Empfehlenswert für:

<dl><dd> Die Lehrveranstaltung soll die Basis für eine fundierte und zielgerichtete Modellierung und Simulation und den professionellen Umgang mit modernen Simulationssystemen legen, wie sie bei der Analyse von Computersystemen, Rechnernetzen und Softwaresystemen (System- und Anwendungssoftware), aber auch z.B. von Fertigungs- oder Verkehrssystemen erforderlich sind.</dd></dl>

Skript:

<dl><dd> Wird voraussichtlich vorlesungsbegleitend ausgegeben. </dd></dl>

Empfohlene Literatur

• Cassandras, C. G. und Lafortune, S.
Introduction to Discrete Event Systems.
Springer, 1999
• Rubinstein, R. Y. and Melamed, B.
Modern Simulation and Modeling.
John Wiley & Sons, N.Y., 1998
• Ripley, B. D.
Stochastic Simulation.
John Wiley & Sons, N.Y., 1987

Weiter Literaturangaben in der Vorlesung