Modul

 E604-6

Vorlesung

Simulationsgestützte Leistungsbewertung

Dozenten

Prof. Dr. Alexander von Bodisco

SWS

2V+2Ü

ECTS Credits

4

Beschreibung

 Wahlfach

Termine

Vorlesung:

  • Einführungsvorlesung: Mo 25.03.2013
  • Vorlesung: Mo 10:00(s.t.)-11:30 Uhr (Raum S0.20)

Übung:

  • Erste Übung: Mo 25.03.2013
  • Übung M 11:45(s.t.)-13:15 Uhr (Raum T315)


Prüfung: mündliche Prüfung 20 Minuten

  

Inhalt

Die Lehrveranstaltung vermittelt die statistische Auswertung und Visualisierung von Simulations- und Messergebnissen am Beispiel von Computernetzen und anderen Wartesystemen. Die erlernten Methoden bilden eine solide Basis für BA/MA Arbeiten, in denen Systeme verglichen und/oder hinsichtliche ihrer Leistungsfähigkeit bewertet und dimensioniert werden sollen.

 

Lehrinhalte:

  • Wissen zur Interpretation und Auswertung von Simulations- und Messergebnissen
  • Graphische Aufbereitung von Ergebnissen
  • Identifikation von Leistungsprametern
  • Verständnis für parallele Simulationen und unabhängige verteilte Systeme

Slides – SS2013

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Lecture

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V0_Einführung

Einführung in die Thematik

  • Übersicht

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25.03.2013

25.03.2013

V1_Rechnernetze

Rechnernetze und Kommunikationssysteme

  • Vermittlungsprinzipien
  • Netzstrukturen
  • Kommunikationsprotokolle
  • Schichtenmodel
  • Internetprotokoll
  • Flusskontrolle
  • Routing

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01.04.2013

01.04.2013

V2_Simulation

Simulation

  • Model
  • Simulation
  • Komplexität
  • Evaluationsspektrum
  • Warteschlangenmodelle
  • Leistungsparameter

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 08.04.2013

08.04.2013

V3_Simulationsarten

 Simulationsarten
  • Aufbau einer Simulation
  • Einteilung von Simulationen
  • Event-orientiert
  • Process-orientiert

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15.04.2013

15.04.2013

V4_Statistik

Statistik Grundlagen

  • Zufallsvariable, Ereignisraum, diskrete und kontinuierliche ZVs, rel. Häufigkeit, Verteilung, Verteilungsfunktion, Mittelwert, Erwartungswert, Mode, Standard-abweichung, Varianz, Kovarianz, Variations-koeffizient, Quantil, Schiefe, Momente, Skalierbarkeit, Korrelation, Autokorrelation
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22.04.2013

22.04.2013

V5_Zufallszahlen

Zufallszahlen

  • Erzeugung (Inversion, Composition, Convolution, Accept-Reject)
  • Verteilungen (Uniform, Normal, Exponential, Lognormal, Erlang, Gamma,  ...)

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29.04.2013

29.04.2013

V6_Generatoren

Z'Generatoren + Tests

  • Zufallszahlengeneratoren
  • LCG, Schiebe Register, Mersenne Twister
  • Chi2 Test
  • Kolmogorov-Smirnov Test
  • Runs-up Test
  • Serial Test
  • Spectral Test

PDF

13.05.2013

13.05.2013

V7_Auswertung

 Auswertung von Daten

  • Schätzer (konsistent, biased)
  • Varianz eines Schätzers
  • Effiziente Berechnung
  • Konfidenzintervalle (Tschebyscheff, Zentraler Grenzwertsatz, Student-t)
  • Replicate-Delete
  • Batch-Means

PDF

  27.05.2013  27.05.2013

V8_Modelvalidierung

Vergleich von Systemen

  • Validierung von Modellen
  • Subjektiver Vergleich
  • Objektiver Vergleich
  • Konfidenzintervalle nach
    • Welch
    • Law und Kelton
 PDF  10.06.2013  10.06.2013
V9_LStatistik

Lügen mit Statistik

  • Visualisierungsbeispiele
  • Will Rogers Phänomen
  • Simpson Paradox
  • Auswerten von Statistiken
  PDF  03.06.2013  03.06.2013
V10_Tutorial_Matlab

Tutorial Matlab

  • Grundlagen
  • PDF /CDF
  • Histogram
  PDF  10.06.2013  10.06.2013
V11_Bewegungsmodelle

Bewegungsmodelle

  • Eigenschaften
  • Visualisierung und Bewertung
  • Synthetische Modelle
    • Random Waypoint
    • Random Direction
    • Random Walk
    • Random Group
  • Algorithmen
  • Beispiele
 PDF 24.06.2013 24.06.2013

Übung – SS2013         

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Übung 1-2

Eclipse-Projektdateien

  • Aufbau eines Simulators

RAR

27.05.2013

27.05.2013
 Übung 3-5

 Eclipse-Projektdateien

  • Zufallszahlengeneratoren
  • Verteilungen
  • Schätzer
  • Statistikkollektierung
 RAR

27.05.2013

27.05.2013
         
 Matlab  Gummibears Histogram MAT  03.06.2013  03.06.2013

 

Literatur:

1. Gunter Bolch, Stefan Greiner, Hermann de Meer, Kishor S. Trivedi "Queueing Networks and Markov Chains - Modeling and Performance Evaluation with Science Applications", Wiley (Second Edition)

2. Averill M. Law "Simulation Modeling and Analysis", McGrawHill

 

Sonstige Links mit Hintergrundinfos