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Institut für Informatik IV
Betriebssysteme und Stochastische Modellierung
Vorlesung
Simulation - Methoden für Anwendungen
Sommersemester 2003
Prof. Dr. Christoph Strelen
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Termine
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montags 10-11.30 Uhr
freitags 11-13 Uhr |
Raum N 102 |
| Übung | montags 11.30 Uhr -13.00 Uhr |
Raum N 102 |
Vorlesung
Vorlesungsfolien
Datenanpassung mit genetischen Algorithmen
Endlastige Lasten
Median-Konfidenzintervalle
Fehlende Folien
FolieKap2_39.PDF
FolieKap2_57.PDF
Folie4_31.PDF
Folie4_33.PDF
C-Sourcen
Kapitel 1
Kapitel 2
Vorlesungsankündigung
Modellbildung und Computersimulation bilden ein wichtiges Instrument zur Analyse komplexer Systeme und werden in vielen Anwendungsbereichen genutzt, von den Natur- und Ingenieurwissenschaften über die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften bis hin zu Medizin und Informationstechnologie, zum Beispiel für
- Logistik, Lagerhaltung, Verkehr, Transport,
- Fabrikationsanlagen und Prozesse, Scheduling bei Fabrikationsprozessen,
- Echtzeitregelung,
- Organisationsformen von Wirtschaftsbetrieben, Verwaltungen, Krankenhäusern, Ämtern, Fast-Food-Restaurants,
- Geschäftsprozesse, ökonomische Systeme, Finanzsysteme,
- Ökosysteme,
- militärische Anwendungen, Waffensysteme, Taktik,
- Warteschlangensysteme, Petrinetze, stochastische Prozeßalgebren,
- Rechnermodelle, Kommunikationssysteme, Protokolle, ...
Adäquate Methoden für Modellbildung und Simulation, ferner leistungsfähige Software zu entwickeln, ist Aufgabe und Herausforderung an die Angewandte Informatik. Hand in Hand mit zunehmender Anwendung von Simulation geht die Entwicklung immer einfacherer graphischer, animierter Darstellung der simulierten Vorgänge.
Die Vorlesung bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die zeitdiskrete Simulation. Es werden methodische Grundlagen behandelt und praktische Techniken zur Implementierung komplexer Simulationsmodelle.
Voraussetzungen
Stoff des Vordiploms, etwas Stochastik
Prüfungsmöglichkeit
Diplom: Praktische Informatik (B, B4) oder Vertiefungsgebiet (C)
Übungsaufgaben
Literatur
Die Vorlesung orientiert sich stark an dem Buch von Law und Kelton.
Eine Anschaffung ist sicherlich sinnvoll. Das zweitgenannte Buch ist das
Buch zum Simulationssystem Arena.
Weitere Literatur
- J. Banks (ed.): Handbook of Simulation, Wiley, 1998.
- J. Banks, J.S. Carson, B.L. Nelson: Discrete Event System Simulation,
2nd. ed., Prentice Hall, 1996.
- G.S. Fishman: Principles of Discrete Event Simulation, Wiley, 1978.
- H. Langendörfer: Leistungsanalyse von Rechensystemen, Hanser, 1991.
- B. Page: Diskrete Simulation, Springer, 1991.
- R.Y. Rubinstein: Simulation and the Monte Carlo Method, Wiley, 1981.
- R.Y. Rubinstein, B. Melamed: Modern Simulation and Modeling, Wiley,
1998.
- Winter Simulation
Conference Papers (u.a. zahlreiche Tutorials)
Interessante WWW-Seiten
Zufallszahlen
- Mersenne Twister
Homepage
Zufallszahlengenerator mit Periodenlänge 2^19937-1, Implementierungen
in diversen Programmiersprachen erhältlich
- pLab Project Home Page
Forschungsgruppe Zufallszahlengeneratoren
der Universität Salzburg
- Pierre L'Ecuyer
Der Zufallszahlenpapst, Universität
Montreal
Uniform
Random Number Generation (von ihm als sein bestes Tutorial über
Zufallszahlengeneratoren bezeichnet)
-
DIEHARD -
a battery of tests for random number generators by George Marsaglia
C-Sourcen und Executables für DOS/Linux/Sun; außerdem Marsaglia's
Random Number CD ROM
Organisationen und Konferenzen
Universität Bonn
/
Informatik
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Abteilung IV
12.5.2003 - strelen@cs.uni-bonn.de
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