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Informatik (Fach) / IGMO (MuS) (Lektion)

Diese Lektion wurde von marvin1504 erstellt.

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• Warum experimentiert man mit Modellen? - Unzumutbare Störung/Zerstörung des realen Systems (Notfallpraxis, Reaktorunfall)- Untersuchungen am realen System zu aufwändig/teuer- Systemabläufe zu schnell oder zu langsam (Waldsterben, Chemische Reaktion)- Unzugänglichkeit des realen Systems (andere Galaxie)
• Definition System ○ Ein System ist ein Ausschnitt aus der Gesamtmenge von Objekten und Beziehungen○ Systeme sind häufig komplex und nicht leicht durchschaubarSystemzustand:Menge der Werte der Zustandsvariablen zu einem bestimmten ZeitpunktSystemverhalten:Werteverlauf über die ZeitOffenes System:Hat mindestens eine Interaktionsbeziehung mit dem umgebenen System (Fabrik - Ressourcen)Statisch/Dynamisch:Statisch (ohne Zeitbezug)
• Vom System zum Modell Modellierung beginnt mit der Betrachtung des Systems:- Abstraktionsprozess (Simple and Small is beautiful)- Ziel: Gewinnung von Verständnis- Idealisierung (Unerwünschtes und Irrationales wegdenken)Grundlegende Funktion eines Modells ist die Abbildung eines realen (bzw. gedachten) Systems
• Gründe der Modellbildung Sie erlaubt (wissenschaftliche) Hypothesen und empirische Beobachtungen über das reale System zu systematisierien und logische Folgerungen aus dieser Systematisierung zu ziehen.- Das Realsystems besser verstehen- liefert einen konzeptionellen Rahmen für die Untersuchung der Vorteilhaftigkeit von Systemveränderungen- ermöglicht Veränderungen, die häufig in realen System nicht oder nur mit hohme Aufwand durchführbar sind.- reduziert den gesamten Zeitaufwand von Projekten- ermöglicht Untersuchung (noch) nicht existierender Systeme
• Definition Simulation Durchführung von Experimenten an einem Modell mit realen Daten.
• Analytische- vs. Simulationsmodelle Ein Simulationsmodell bildet das reale System Schritt für Schritt mit Zwischenzuständen nach, wobei ein analytisches Modell eine geschlossene Lösung für einen bestimmten Systemendzustand ist. Simulation wird erst dann verwendet, wen analytische Modelle nicht adäquat abbilden können.
• Was für Modellklassifikationen gibt es? Erklärungsmodelle Gestaltungsmodelle Optimierungsmodelle
• Vorteile gegenüber analytischen Modellen Unterschiedliche Detaillierungsgrade möglich Mathematisch weniger komplex Anschaulicher, da Schritt für Schritt
• Nachteile gegenüber analytischen Modellen Hoher Entwicklungsaufwand Hoher Rechenaufwand Hoher Datenbedarf
• Diskrete vs. kontinuierliche Simulation (Zeit-)diskrete Simulation ist Ereignisbasiert (z.B. Änderung der Warteschlangenlänge).Daher Zielgruppen: BWL, ProduktionssystemeKontinuierliche Simulationsmodelle beschreiben Systemveränderungen über die Zeit aufgrund physikalischer oder biologischer Gesetze. Daher Zielgruppen: Physik, Biologie
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• Was ist das konzeptuelle Modell? Das konzeptuelle Modell ist das Ergebnis des Abstraktionsprozesses und ist ein rechnerunabhängiges, gedankliches Modell.
• Was ist das Computer-Modell? Unter einem Computer-Modell versteht man ein implementiertes Modell, mit dem man Simulationsexperimente durchführen kann.
• Phasen des Modellbildungsprozesses (optional) 1) Problemdefinition und Systemidentifikation2a) Modellentwurf: Konzeptuelles Modell2b) Datenerhebung: Festlegung der Modellkonstanten und -variablen, Bestimmung statistischer Verteilungen und deren Parameter3) Modellimplementation (Festlegung der Implementationssprache)4) Modellvalidierung - Prüfung der Gültigkeit eines Modells vor Anwendung - Güte der Abbildung zwischen Realsystem und Modell5) Simulationsexperimente6) Ergebnisanalyse7) Dokumentation (in jeder Phase → Ziel: Modelltransparenz)8) Modelleinsatz in der Praxis (routinemäßiges Entscheidungsinstrument)
• Zeitdiskrete Ereignis-Simulation Simulationszeit springt von Ereignis zu Ereignis (zwischen zwei Ereignissen passiert nichts)
• Ereignisliste Jede Entität plant ihre anschließende Aktivität. Typische Operationen: - Einfügen von neuen Ereignissen (zeitlich) - Zugriff auf das aktuelle Ereignis - Suchen, Löschen, Verschieben eines bestimmten Ereignisses

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