Preliminary knowledge

Hilfreich sind Grundkenntnisse aus der Statistik und Stochastik sowie die Vorlesungen „Stochastik für Informatiker“ und „Modelle der Informatik“.

Abstract

Es wird eine Übersicht über Techniken der diskreten, ereignisorientierten Simulation vermittelt, wobei das Erstellen von Simulationsmodellen und die statistische Auswertung von Simulationsexperimenten im Vordergrund stehen.

Contents

Es wird ein Grundverständnis von unterschiedlichen Simulationstechniken wie Ereignisorientierter Simulation oder Monte-Carlo Simulation vermittelt. Zu den Grundlagen zählen das Design von Simulationsstudien und –experimenten, sowie die Konzepte der diskreten Simulation. Die Implementierung einer eigenen Simulation steht hierbei im Fokus, welche die Erfassung von Statistiken sowie die Erzeugung von Zufallszahlen beinhaltet. Insbesondere soll auch ein Verständnis der statistischen Auswertung von Simulationsstudien und Interpretation der Simulationsergebnisse vermittelt werden. Die Erzeugung und Simulation von speziellen Zufallsprozessen, wie räumliche Punktprozesse, werden ebenfalls vorgestellt.

Literature

• A. M. Law; W. D. Kelton: Simulation Modeling and Analysis; McGrawHill, 2006
• J. Banks; S. S. Carson; B. L. Nelson; D. M. Nicol: Handbook of Simulation; John Wiley, 2013
• H. Kobayashi; B. L. Mark: System Modeling and Analysis: Foundations of System Performance Evaluation; Prentice Hall, 2008

Literaturangaben und Links werden im Semester auf der Webseite des Lehrstuhls zur Verfügung gestellt.

Teaching concept

Vorlesung

Participants

• AI-SE Bachelor 2017>Vertiefungsstudium >Wahlpflichtbereich I: Informatik >Modul "Diskrete Simulation"5th-6th Semester, Elective
• LA Info GyGe Master 2014>Wahlpflichtbereich Informatik >Modul "Diskrete Simulation"1st-3rd Semester, Elective
• WiInf Bachelor 2010-V2013>Vertiefungsstudium >Wahlpflichtbereich >Vertiefungsrichtung "Technik und Sicherheit betrieblicher Kommunikationssysteme" >Modul "Diskrete Simulation"5th-6th Semester, Elective