im QIS
Übersicht
Semester | Winter 2024 |
ECTS | 6 |
Level | Master |
Zeit | Di 10:00-11:30 |
Raum | 901 (3408) |
Beschreibung
Das Semesterthema des Projekts Diskrete Simulation ist Modellierung und Validation.
Validierung bezeichnet die Gültigkeitsüberprüfung von Simulationsmodellen, gültig bezieht darauf, dass das Modell tatsächlich bis zu einem gewissen Grad die betrachteten Aspekte des realen Systems abbildet. Nur dann ist das Simulationsmodell geeignet, das reale System zu überprüfen und Aussagen über zukünftiges Verhalten des Systems zu machen. Validation ist kein komplett automatisierbarer Vorgang, weshalb Validation in vielen Fällen nicht sorgfältig durchgeführt wird. Im weiteren Sinne gilt dasselbe auch für moderne Verfahren maschinellen Lernens, denn auch die dort verwendeten Algorithmen wie Neuronale Netze sind nur Modelle der Daten aus der Realität. Auch hier muss die Gültigkeit und Passung des Modells sorgfältig sichergestellt werden, um belastbare Aussagen über das reale System treffen zu können.
In unseren Projekten wollen wir Simulationsstudien durchführen, um die Wichtigkeit und Schwierigkeit der Validations kennenzulernen und Sensibilität und Bewusstsein dafür zu bekommen, dass eine nicht validierte Simulation im Computer so gut wie keine Aussagekraft haben kann, selbst wenn man bei der Modellerstellung/-programmierung vermeintlich sorgfältig ausschliesslich 'vernünftige' Annahmen über die Modellparameter getroffen hat.
Stoffplan
- Grundlagen der diskreten Simulation
- Modellierungsparadigmen
- Ziele von Modellierungs- und Simulationsstudien (Planung, Optimierung)
- Schätzung der Parameter(-verteilungen)
- Analyse stochastischer Simulationen
- Sensitivitätsanalyse
- Modellierung und Validation
- Durchführung einer kompletten Simulationsstudie
Lernziele
- Verständnis grundlegender Konzepte der Diskreten Simulation
- Modellierungsparadigmen
- stochastische Einflüsse und Ungenauigkeit/Unsicherheit bei der Parameterfestlegung
- Auswertung von stochastischen Simulationen
Literatur
- Law & Kelton: Simulation Modelling and Analysis
Prüfungsanmeldung
Ihr Dozent
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30167 Hannover
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