Betriebssysteme

Dabei liegt der Schwerpunkt zunächst auf Prozessalgebren. Hiermit lassen sich, von einer Spezifikation des Systems ausgehend, sogenannte qualitative Eigenschaften in Bezug auf das korrekte Systemverhalten wie etwa die Freiheit von Deadlocks untersuchen. Stochastische Prozessalgebren ermöglichen zudem - basierend auf zugrundeliegenden stochastischen Prozessen (Markovketten) - die quantitative Analyse, d.h. die Bewertung von Systemen in Bezug auf bestimmte Leistungsmaße wie mittlere Wartezeiten, Pufferüberlaufwahrscheinlichkeiten etc. Im Seminar sollen die Grundlagen von Prozessalgebren, die Systembewertung mittels Prozessalgebren und ggf. die Erweiterung zu stochastischen Prozessalgebren behandelt werden.

Einen zweiten Schwerpunkt bildet dann - je nach Teilnehmerzahl und Interessenlage - die stochastische Simulation. Häufig sind Systeme zu komplex, um mit analytischen/numerischen Methoden untersucht werden zu können. Einen Ausweg stellt dann oftmals die simulative Analyse mit Hilfe eines Computers dar. Ziel dabei ist, mit Hilfe eines mathematischen Modells, das sich wie ein reales System verhält, statistische Schlüsse (Schätzungen im mathematischen Sinne) zu erhalten, die auf den experimentellen Beobachtungen basieren. Je nach Interesse und Vorkenntnissen können neben den grundlegenden Simulationskonzepten verschiedene Verfahren zur Durchführung von Simulationsexperimenten, zur Auswertung der Ausgabedaten oder zur Simulationsbeschleunigung behandelt werden.

Bereich: B (Praktische Informatik)

Teilnehmerzahl: max. 15

Vorbesprechung

• J. Banks: Handbook of Simulation, Wiley, 1998.
• W. Fokkink: Introduction to Process Algebra, Springer, 2000.
• A.M. Law, W.D. Kelton: Simulation Modeling and Analysis, 2nd ed., McGraw Hill, 1991.
• R.Y. Rubinstein, B. Melamed: Modern Simulation and Modeling, Wiley, 1998.