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Diskrete Simulation
Typ: Vorlesung + Übung/Tutorium
SWS: 3
Credit Points: 5
Homepage: net.in.tum.de
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Kursbeschreibung / -kommentar
Wann und wozu Simulation. Arten von Simulation: diskret vs. kontinuierlich, eventbasiert vs. zeitbasiert usw. Interner Aufbau eines eventbasierten Simulators. Einfaches Warteschlangenmodell; Überblick Warteschlangentheorie.
Bedeutung von Zufallszahlen und -verteilungen für Simulatoren. Wiederholung von für die Vorlesung benötigten Grundlagen von Statistik und Stochastik: Deskriptive Statistik (Erwartungswert und Mittelwerte, Median und Quantile, Varianz, MAD, Momente usw.), Zufallsverteilungen und ihre Eigenschaften, Autokorrelation, Visualisierungsmethoden. Generierung von Zufallsverteilungen, Qualität von Zufallszahlengeneratoren.
Kurzer Überblick über Arbeit mit Netzwerksimulatoren; Unterschiede Simulator-Programmierung vs. "real world". Typische Workflow-Elemente bei der Forschungs-Arbeit mit Simulatoren: Modellbildung, Experimentplanung, Simulation, Evaluation, Anpassung/Verfeinerung. Verwendung des Simulators OPNET. Einführung in Matlab (Übungen).
Experimentplanung: Faktoranalyse, ANOVA. Was macht eine gute Simulation aus: Realistische Modelle, realistische Prüflasten. Was macht eine gute Auswertung aus: Möglichkeiten zur Varianzreduktion, Konfidenzintervalle. Statistik-Fallstricke, Fehleinschätzungen, wie man mit Statistik/Grafiken lügen kann.
Fortgeschrittene Themen wie z.B.: Simulation von Mobilität und Mobilitätsmodelle; Parallelisierung von Simulation; Praxis-Tips: Simulation beschleunigen.
Übung:
Die Übungen orientieren sich stets am Inhalt der Vorlesung. Im Rahmen der Vorlesung werden ein einfacher Simulator (Warteschlangenmodell), ein Zufallszahlengenerator und ein statistisches Evaluierungstool in Java oder C++ implementiert. Im weiteren Verlauf der Vorlesung werden ebenfalls Punktfelder, Zufallsgraphen und Mobilitätsmodelle bestandteil der Übungsaufgaben.
