Informatik IV © Peter Buchholz 2007Modellierung und Simulation Hautstudiumsveranstaltungen 1 Prof. Peter Buchholz GB V / R 406a Tel. 0231 755 4746 Email

Informatik IV

© Peter Buchholz 2007 Modellierung und SimulationHautstudiumsveranstaltungen 1

Prof. Peter BuchholzGB V / R 406aTel. 0231 755 4746Email [email protected]

Sprechstunde: Do 10.00-11.30 und nach Vereinbarung(möglichst mit Voranmeldung per Email)

Lehre und Forschung

Informatik IV

Modellierung und Simulation

mailto:[email protected]

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Erkenntnisgewinn in der WissenschaftTheorie Beobachtung

Modell/TheorieComputer eröffnen eine dritte Möglichkeit

Oft Basis der Modellbildung

Simulieren/Beobachten

113 159

13

17

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

P(block)

DauerR-Int.

0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,40,4-0,5 0,5-0,6

Falls möglich Validierung

Validierung

Erklärung

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Modellierung und Simulation

Modellierung

Conveyorro l l er

ConveyorB e l t

S

S

EnterTrans fer S tation

AccessB e l t

Exitro l l er

Simulate

600B ottl i ng Opera tion E x am p le

S S

LeaveDuplicate

11

Model Logic

ArriveCas e A rriv a ls

ConveyorCas e In Conv ey or

S

EnterHopper

Fi l l e rConvey

Case Arrivals: Duplicate into Individual Bottles

Transfer Station: From Roller to Belt

Conveyors

Model Logic

HopperTrans fer S tation

Trans fer S tationFi l l e r

Fi l l e rCapper

CapperB ottles Out

Cas e A rriv a lsHopper

t1

t2

t3

/hr /hr

/hr

/hr/hrJobsDone:

Main MenuHit 'm' for Starv edStarv ed

Starv ed Starv ed

Starv ed

Zuverlässigkeit?Leistung? Korrektheit?

Reales Problem (i.d.R. technische Systeme)

Analyse

111 1591317

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

P(block)

DauerR-Int.

0-0,1 0,1-0,2 0,2-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6

Modifizieren und Optimieren

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Was machen wir in der Forschung ?

Theorie• (Stochastische) Automaten• Äquivalenz stochastischer

Systeme• ...

Methodik• Beschreibungstechniken • Simulationsmethoden• Numerische Algorithmen• Optimierungsalgorithmen• ...

Softwarewerkzeuge• Modellierungstools• GUIs zur Eingabe oder

Ergebnisrepräsentation• ...

Anwendungen• Kommunikationsnetze• Logistiksysteme• Softwaresysteme• ...

Vieles interdisziplinär z.B. mit Logistik, E-Technik, BWL, ....

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Beispiele für laufende Arbeiten

• Theorie: Automaten über Semiringe

• Methodik: Numerische Analysetechniken für Markov-Prozesse

• Werkzeuge: ProC/B-Toolset

• Anwendungen: Logistikintelligente Gebäude

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Automaten über Semiringe

Automaten mit Bewertung der Transitionen

0

1 2

3

1/3,a 2/3,a

1,a 1,a

Gewicht eines Pfades: • Produkt der KantengewichteGewicht einer Menge von Pfaden:• Summe der Pfadgewichte

Also Gewicht des Pfades 01 3: 2 3Gewicht der Pfade 03: (1 2) (2 3)

Interpretation von und : (+,), (max, +), (min,+), (max, min)

Forschungsarbeiten: Äquivalenz, Komposition, logische Charakterisierung,…..

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Numerische Analysetechniken für Markov-Prozesse

Lösung sehr großer linearer GleichungssystemeLösung sehr großer linearer Gleichungssystememit > 1 Million Variablenmit > 1 Million Variablen

π [1 ] . .. π [N ] Q [1,1 ] ⋯ Q [1, n ]⋮ ⋱ ⋮

Q [N ,1 ] ⋯ Q [N ,N ] =0 ⋯ 0

mit mit ∑I=1

N

∑i=0

nI−1

π [ I ] i =1

•Entwicklung neuer Datenstrukturen zur Matrixspeicherung

•Entwicklung neuer Lösungsalgorithmen auf Basis der DS

•Experimentelle Untersuchung der entwickelten Algorithmen

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ProC/B-ToolsetProzesskttenemodelle

Visualisierung

Transformation

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Anwendung Logistik

Prozesskosteni.e.S.

Einzelkosten

Prozesskosteni.e.S.

Einzelkosten

Prozesskosteni.e.S.

Transaktionskosten

Unternehmen 1 Unternehmen 2

SimulationsgestützteKostenrechnung!

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Intelligente Gebäude

Doppelboden

Fußbodentank Elt

Kühldecke

Leuchte

DDC-Modulkasten für Raumautomation

Umluft

Lichtsensor

Rauchmelder

Lichtband

innenliegenderSonnenschutz

Raumfühler

Raumbediengerät

Schnitt Büroraum

FlurKühlung

SprinklerZwischendecke

DDC-Modulkasten für Raumautomation

Heizung

Außenluft

Taupunktüberwachung

IT-Versorgung

Zargenlüftungsgerät

Analyse zur Dimensionierung der Netze

Mean response time class 1

Class 1 R=2Class 1 R=5

Class 1 R=10Class 1 R=25

Class 1 Sim R=2

Class 2..R R=2Class 2..R R=5

Class 2..R R=10Class 2..R R=25

Class Sim R=10Sim R=2

Sim R=10

0.00.000

0.050

0.100

0.150

0.200

0.250

100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0 800.0

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11

Forschung & Lehre

• Forschungsarbeiten fließen in die Lehre ein

• Primär in

– Projektgruppen

– Diplomarbeiten

• Die Basis wird in der Wahlpflichtveranstaltung MAO und den Spezialvorlesungen gelegt


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Einordnung im Studium

Modellierung

&

Simulation

Hilfsmittel• Statistik

• Stochastik

• Numerik

Anwendungen:• Naturwissenschaften

• Ingenieurwissenschaften

• Wirtschaftswissenschaften

• Sozialwissenschaften

• Medizin

• Umweltforschung

• InformatikInformatikmethoden:Modellierung als durchgängiges Konzept, Sprachen&Werkzeuge, Entwurfsmethoden, Visualisierung, Parallelrechner, ...


13

WahlpflichtveranstaltungModellgestützte Analyse und Optimierung

Jeweils im Sommersemester angeboten, Katalog A

Inhalt•Modelltypen, Modelltheorie•Ereignisdiskrete Simulation•Analytische Techniken für diskrete Systeme

•Lineare Optimierung•Nichtlineare Optimierung•Dynamische Programmierung•Stochastische Optimierung

Teilweise praktische Übungen mit Arena,HIT,Scilab, ...


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Vorlesungen im Vertiefungsgebiet

Primär Schwerpunktgebiet 2 (Rechnerarchitektur, eingebettete Systeme und Simulation)teilweise aber auch 3 Vert. Sys., 4 Alg., Kompl. & form. Mod.WS

•Modellierung und Analyse eingebetteter und verteilter Systeme (4+2 mit Prof. Krumm, Basis MA)•Modellierung und Simulation diskreter und kontinuierlicher Systeme (3+1) oder•Verteilte numerische Algorithmen (2+2)

SS•Mobile Kommunikationssysteme (2+1 auch Bachelor Vertiefung)


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Projektgruppen

Regelmäßig angeboten zu sehr unterschiedlichen Themen

Beispiele:• Entwicklung eines Java-basierten Frameworks für

verteilte Netzwerkmessungen• Simulation diskreter und kontinuierlicher Prozesse in

Java• Optimierungsalgorithmen für Simulationsmodelle • Software Performance Engineering• Optimierungsalgorithmen für Simulationsmodelle• ...

Themenvorschläge im Umfeld möglich, sofern früh genug eingebracht


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Diplomarbeiten

•Vielfältige Möglichkeiten existieren in unseren Lehr- und Forschungsfeldern und darüber hinaus

•Insbesondere auch in Kooperation mit anderen Fachbereichen

•Betreuung von vorgeschlagenen Themen aus unserem Fachgebiet ist (fast) immer möglichWie kommt man an ein Thema (in Mod. & Sim) ?

Grundkenntnisse sollten vorhanden sein (z.B. Vorl. MAO)Interesse am Themengebiet sollte vorhanden sein

1. Vorbeikommen, nachfragen (gewisse Vorstellungen über das Themengebiet sollten vorhanden sein)

2. Eingrenzen eines möglichen Themas (in der Diskussion)

3. Nachlesen und Konkretisierung der Vorstellungen(falls nötig zurück zu 2.)


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Beispiele für Diplomarbeitsthemen der letzten Jahre

• Ein Konzept zur Kopplung von multiagentenbasierten Steuerungssystemen und Materialflusssimulatoren (Kooperation IML)

• Entwicklung einer Optimierungsfunktion von Schaltkomfortparametern an Fahrzeugen mit automatisierten Schaltgetrieben (Kooperation Industrie)

• Beschreibung von ProC/B-Modellen zur simulativen Bewertung

• Parallele Realisieurng der Response Surface Methode zur Optimieurng von Simulationsmodellen

• Effiziente Zustandsraumerzeugung und –speicherung für Netze kommunizierender Automaten

• Ein Optimierungsmodell für Instandhaltungsumfänge unter Ausnutzung von Synergieeffekten beider Demontage (Kooperation Maschinenbau)

• …

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