Vorlesung/Übung

Diskrete Simulation (DS)

Lecturer:
  • Prof. Dr. Tobias Hoßfeld
Contact:
Term:
Summer Semester 2017
Time:
Vorlesung: Dienstags, 14:00-16:00; Übung: Dienstags 16:00-18:00
Room:
SA 215
Start:
18.04.2017
End:
25.07.2017
Language:
German
Moodle:
Lecture in Moodle
LSF:
Lecture in LSF

Description:

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

Outline:

  1. Einführung in die Simulationstechnik: Modellierung und Konzeption
  2. Statistische Grundlagen
  3. Zufallszahlengeneratoren zur Erzeugung von Zufallszahlen
  4. Methoden zur Erzeugung von Zufallszahlen nach bestimmten Verteilungen
  5. Auswertung von Simulationsergebnissen
  6. Modellierung empirischer Daten für Simulationen
  7. Experimentdesign
  8. Spezielle Zufallsprozesse und Simulationen

Literature:

Methods of Assessment:

Schriftlich oder mündlich (wird je nach Teilnehmerzahl festgelegt).

Formalities:

Informationen zur Prüfung

Die Prüfung erstreckt sich über die Inhalte von Vorlesung und Übung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel 100 Minuten) oder mündlichen Prüfung (in der Regel 30 Minuten). Die konkrete Prüfungsform wird innerhalb der ersten Wochen der Vorlesungszeit festgelegt.

Zu Beginn der Veranstaltung wird festgelegt, ob die erfolgreiche Teilnahme an den Übungen Prüfungsvorleistung oder aber Bestandteil der Prüfung ist. Ist letzteres der Fall, so bilden die Teilleistungen zusammen mit der Abschlussprüfung eine zusammengesetzte Prüfung mit einer Endnote.

Informationen zur Übung

In den Übungen wenden die Studierenden den in der Vorlesung erarbeiteten Stoff in im Rahmen von Programmierübungen und im Rahmen von theoretischen Fragen praktisch an. Das Ziel der Übungen ist die praktische Umsetzung der in der Vorlesung erarbeiteten Konzepte. Insbesondere werden unterschiedliche Aspekte für Computer-gestützte Simulation implementiert werden. Die Implementierung einer eigenen Simulation steht 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.

  • Simulationskonzept erstellen
  • Simulationsprogramm implementieren
  • Für relevante Fragestellungen aus der Praxis Simulationsmodelle erstellen
  • Simulationsexperimente planen, durchführen und (statistisch und grafisch) auswerten

Die Übungen bestehen aus

  • Theoretische Übungsaufgaben zum Vorlesungsstoff werden als Aufgabenblatt ausgegeben, die von den Studierenden bearbeitet werden. Die Lösungen zum Aufgabenblatt werden in der Übung vorgestellt und besprochen werden.
  • Präsenzübungen, bei denen Aufgabenstellungen zum Vorlesungsstoff von den Studierenden bearbeitet und anschließend besprochen werden. Zusätzlich werden hier Programmierbeispiele vorgestellt und selbst umgesetzt, die zusammen in einer größeren Simulation enden.

Internetbasierte Übungsmöglichkeiten

Daneben werden weitere Internetbasierte Übungsmöglichkeiten angeboten, über die der Vorlesungsstoff intensiv nachbereitet werden kann.