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Simulation und Modellierung 1 - VÜ (SaM 1-VÜ)5 ECTS (englische Bezeichnung: Simulation and Modeling 1 - L+E)
(Prüfungsordnungsmodul: Simulation und Modellierung I)
Modulverantwortliche/r: Reinhard German Lehrende:
Reinhard German
Start semester: |
WS 2020/2021 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Deutsch und Englisch |
Lectures:
Empfohlene Voraussetzungen:
elementare Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Java,
Mathematikkenntnisse in Analysis, wie z.B. im 1. Semester der angewandten Mathematik vermittelt Recommended background knowledge:
basic programming skills, preferably in Java, mathematics skills in analysis, such as taught in the first semester in applied mathematics.
Inhalt:
Das Modul vermittelt die Grundlagen der diskreten Ereignissimulation und beinhaltet
diskrete Simulation
analytische Modellierung (z.B. Warteschlangen)
Eingabemodellierung (z.B. Fitting-Verfahren)
Zufallszahlenerzeugung
statistische Ausgabeanalyse
Modellierungsparadigmen (u.a. Ereignis-/Prozessorientierung, Warteschlangen, Automaten, Petri-Netze, UML, graphische Bausteine)
kontinuierliche und hybride Simulation
Simulationssoftware
Fallstudien
Content:
Overview of the various kinds of simulation
discrete simulation (computational concepts, simulation of queuing systems, simulation in Java, professional simulation tools)
required probability concepts and statistics, modeling paradigms (e.g., event/process oriented, queuing systems, Petri nets, UML statecharts)
input modeling (selecting input probability distributions)
random number generation (linear congruential generators and variants, generating random variates)
output analysis (warm-up period detection, independent replications, result presentation)
continuous and hybrid simulation (differential equations, numerical solution, hybrid statecharts)
simulation software, case studies, parallel and distributed simulation.
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden
erwerben Kenntnisse über Verfahren und Realisierungsmöglichkeiten der diskreten Simulation mit Ausblick auf andere Simulationsarten
erwerben Kenntnisse über statistische Aspekte der Simulation, die für die Anwendung wichtig sind
wenden statistische Methoden zur Analyse und Bewertung von Eingabe- sowie Ausgabedaten an
erwerben praktische Erfahrung mit kommerziellen Simulationswerkzeugen
erwerben Erfahrungen bei der Simulation in verschiedenen Anwendungsbereichen (u.a. Rechnernetze, Fertigungssysteme, Materialflusssysteme)
entwickeln eigenständig anhand von Beispielaufgaben Simulationsmodelle unter Verwendung verschiedener Modellierungsparadigmen
können in Gruppen kooperativ und verantwortlich arbeiten
Learning targets and competences:
Students
• gain knowledge about methods and realization possibilities of discrete simulation with an outlook on other types of simulation
• gain knowledge of statistical aspects of simulation that are important for practice
• apply statistical methods for analysis and evaluation of input and output data
• gain hands-on experience with commercial simulation tools
• gain experience in simulation in various fields of application (including computer networks, manufacturing systems, material flow systems)
• independently develop simulation models on the basis of sample tasks using different modeling paradigms
• can work in groups cooperatively and responsibly
Literatur:
Law, “Simulation Modeling and Analysis”, 5th ed., McGraw Hill, 2014
Weitere Informationen:
www: http://www7.cs.fau.de/en/teaching/sm1-2020w/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science): 5. Semester
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Computer Science | Simulation und Modellierung I)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "123#67#H", "Computational Engineering (Master of Science)", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Data Science (Bachelor of Science)", "Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))", "Informatik (Bachelor of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Information and Communication Technology (Master of Science)", "Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)", "International Information Systems (IIS) (Master of Science)", "Internationales Projektmanagement Großanlagenbau/International Project Management in Systems Engineering (Master of Science)", "Maschinenbau (Bachelor of Science)", "Maschinenbau (Master of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Mechatronik (Master of Science)", "Medizintechnik (Bachelor of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Simulation und Modellierung I (Prüfungsnummer: 70901)
(englischer Titel: Lecture: Simulation and Modelling I)
zugeh. "mein campus"-Prüfung: | - 70901 Simulation und Modellierung I (Gewichtung: 100.0 %, Prüfung, Form: Klausur, Drittelnoten (mit 4,3), Dauer: 90, 5 ECTS, Prüfung).
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- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die im Rahmen der Übung gestellten (zwei)wöchentlichen Übungsaufgaben können abgegeben werden und werden in diesem Fall bewertet. Auf Basis des Ergebnisses dieser Bewertungen können bis zu 10 % Bonuspunkte erworben werden, die zu dem Ergebnis einer bestandenen Klausur hinzugerechnet werden.
Benotete Prüfung (schriftlich 90 min)
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The (two) weekly assignments of the exercise can be submitted and will be scored in this case. Based on the result of these scores, up to 10% bonus points can be earned, which are added to the final points of a successfully passed exam.
Graded Exam (written 90min)
- Prüfungssprache: Deutsch und Englisch
- Erstablegung: WS 2020/2021, 1. Wdh.: SS 2021
1. Prüfer: | Reinhard German (100165) |
- Termin: 22.03.2021, 11:00 Uhr, Ort: BASPH
Termin: 07.10.2021, 08:00 Uhr, Ort: H 10 TechF
Termin: 04.04.2022, 10:00 Uhr, Ort: BASPH
Termin: 06.10.2022
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