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Dieses Lehrbuch vermittelt die Grundlagen von Entwurf, Implementierung und Validierung zeitdiskreter Simulationsmodelle sowie der statistischen Ergebnisauswertung und gibt einen Überblick über moderne Simulationssoftware sowie neuere Ansätze der Modellbildung und Simulation, speziell aus dem Bereich Künstliche Intelligenz. Mit Beispielen zur Simulation von Bedienungs-/Wartesystemen, Lagerhaltungssystemen und allgemein störungsanfälligen Systemen werden die wesentlichen Anwendungsbereiche diskreter Simulationsmodelle abgedeckt. Beim Modellentwurf werden die verschiedenen Modellierungsstile der…mehr

Produktbeschreibung
Dieses Lehrbuch vermittelt die Grundlagen von Entwurf, Implementierung und Validierung zeitdiskreter Simulationsmodelle sowie der statistischen Ergebnisauswertung und gibt einen Überblick über moderne Simulationssoftware sowie neuere Ansätze der Modellbildung und Simulation, speziell aus dem Bereich Künstliche Intelligenz. Mit Beispielen zur Simulation von Bedienungs-/Wartesystemen, Lagerhaltungssystemen und allgemein störungsanfälligen Systemen werden die wesentlichen Anwendungsbereiche diskreter Simulationsmodelle abgedeckt. Beim Modellentwurf werden die verschiedenen Modellierungsstile der diskreten Simulation (ereignis-, prozeß-, transaktions- und aktivitätsorientiert) einander gegenübergestellt. Die Implementierung von Modellen wird ausführlich und praxisorientiert behandelt, unter Einsatz von Hilfsmitteln auf verschiedenen Stufen (von Modula-2 über eine schrittweise entwickelte Modula-2-Simulationsumgebung bis hin zum umfassenden Simulationspaket DESMO). Die Validierung vonModellen sowie Verfahren der Simulationsstatistik, die zur Ermittlung valider Simulationsergebnisse unerläßlich sind, werden ausführlich und übersichtlich dargestellt. Zahlreiche Programmbeispiele in Modula-2, Übungsaufgaben und anspruchsvolle Projektvorschläge sind dazu geeignet, die vermittelten Methoden praktisch einzuüben. Das Lehrbuch soll Studierende der Informatik und verwandter Studiengänge darauf vorbereiten, diskrete, stochastische Simulationsmodelle selbst zu entwerfen, mit modernen Hilfsmitteln zu implementieren und die Simulationsergebnisse kritisch zu analysieren.