Backlog Priorisierung mit Cost of Delay & Monte Carlo Simulationen
EILEEN MAUF Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen 1.
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
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EILEEN MAUF
Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
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EILEEN MAUF
Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
1. Was ist Simulation?
2. Simulation und Modell
3. Modellexperimente
4. Geschichte der Simulation
5. Fächerübergreifende Tätigkeit
6. Potentiale und Grenzen der Simulation
7. Simulationen in der Ökonomie
8. Simulation in der Betriebswirtschaftslehre
9. Zukünftige Entwicklungen
Aufbau der Präsentation
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Simulation ist eine Vorgehensweise zur Analyse
dynamischer Systeme
dabei werden Experimente an einem Modell der
Realität durchgeführt
so werden Erkenntnisse gewonnen, die eine
zielgerichtete Beeinflussung des realen Systems
ermöglichen
Was ist Simulation?
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Verhältnis von Simulation und Modell ist hervorzuheben
Simulation und Modell werden nicht synonym verwendet
Modell stellt die Abbildung eines Systems dar
Simulation arbeitet mit einem Modell
Simulation und Modell
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Simulation ist jede Art von Modellexperimenten, die durch
den Computer realisierbar gemacht werden
Ziel der Simulation ist die Nachahmung und
Untersuchung des Systemverhaltens
Zu dem Zweck lässt man Größen auf das Modell
einwirken, die den Umwelteinwirkungen auf das System
entsprechen
Die reale Welt wird dabei mit Hilfe entsprechender Modell
nachgeahmt
Modellexperimente
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Gefahrenpotenzial:
Durchführung von Experimenten am realen System kann sehr
gefährlich sein, für Mensch und Maschine
Gründe für Modellexperimente
Störungsfreiheit:
Bei der Optimierung bereits vorhandener Systeme sind Störungen
zum Experimentieren unerwünscht
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Simulation
Kosten:
Durchführung aktiver Experimente in der Realität kann sehr teuer
sein
Gründe für Modellexperimente
Beobachtbarkeit:
Manche realen Systeme sind nicht oder nur schwer beobachtbar
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EILEEN MAUF
Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
SimulationGeschichte der Simulation
John von Neumann
Ära der Simulation
John von Neumann
mit der Idee eines
digitalen Windkanals
1945
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Für Quantenphysik wurde die Simulation unersetzbar Aber auch Natur- und Sozialwissenschaften
Und insbesondere das Militär, die Ökonomie und Politik
stützen sich zunehmend auf Simulationen
Geschichte der Simulation
So wurde der „ENIAC“ Rechner im Rahmen
der amerikanischen Forschung an der
Wasserstoff- bombe, für stochastische
Simulationen eingesetzt.
1945
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Simulation
Ab Mitte der 50er Jahre erfuhr die Simulation einen immer
höheren Stellenwert
Die Komplexität globaler ökonomischer, militärischer und
politischer Prozesse (kalter Krieg)
ließ der Prognose und Kontrolle, und damit der
Simulationstechnik, eine besondere Rolle zukommen
Geschichte der Simulation 1950
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Simulation
Bau von immer leistungsfähigen Supercomputern
Hauptsächlich im Verteidigungssektor
Auch heuten stehen größte und schnellste Rechner der
Welt in Forschungszentren der US-Regierung
Zur vorwiegend militärischen Simulationen
Geschichte der Simulation 1960
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Wurden Simulationen zum Standard industrieller
Produktionsprozesse, der Unternehmens- und
Zukunftsforschung
Analyse und Prognose des Weltenergieverbrauchs,
kämpfen allerdings heute noch um Legitimation
Dies zeigt die Ambivalenz der computerbasierten
Forschung
Geschichte der Simulation 1970
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Hier standen aufwändige und öffentlichkeitswirksame
Simulationsaufgaben im Vordergrund
Aufgaben, deren Lösung nur mit Hilfe von Großrechnern
möglich ist
Man versprach sich von ihnen einen bedeutenden
Fortschritt in allen Bereichen
Geschichte der Simulation 1980
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Simulation
Heute ist Simulation in Bereichen der Klimaforschung,
Medizin, Ökonomie und Ingenieurstechnik ein tragender
Bestandteil der Forschung
Fehlberechnungen sind aber immer noch möglich
Auch ethische Probleme lassen sich beim Umgang mit
binären Zahlen leichter umgehen
Geschichte der Simulation heute
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Heute sind Computer, mit vergleichsweise großer
Speicher- und Rechnerkapazität für jedermann
erschwinglich
Simulation ist inzwischen ein Werkzeug, was jedem zur
Verfügung steht
Auch im Schulungsbereich gibt es ein großes Angebot an
Simulationssoftware
Geschichte der Simulation heute
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Simulation
Simulation befindet sich im Überlappungsbereich
zwischen der Informatik, der angewandten Mathematik
und verschiedenen Anwendungsbereichen
Fächerübergreifende Tätigkeit
Anwendungsbereiche
Angewandter Mathematik Informatik
Simulation
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Simulation
Deshalb sind Arbeitsgruppen, die sich mit Simulation
beschäftigen in eigens erschaffenen Forschungszentren
zu finden
Diese werden von mehreren Fakultäten getragen
Fächerübergreifende Tätigkeit
Anwendungsbereiche
Angewandter Mathematik Informatik
Simulation
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Ausgangspunkt bilden die Anwendungsbereiche
Abstrakte Modelle sind fast immer mathematischer Art
Informatik fällt die Aufgabe zu, aus den mathematischen
Rechenmodellen Simulationsverfahren zu entwickeln
Fächerübergreifende Tätigkeit
Anwendungsbereiche
Angewandter Mathematik Informatik
Simulation
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Simulation
Simulation ist also eine interdisziplinäre Tätigkeit
Von allen Teilgebieten der Informatik verlangt und
ermöglicht sie die engste und umfassendste Zusammen-
arbeit mit anderen technischen und wissenschaftlichen
Fächern
In der Praxis heißt dies, auch die Fachsprache anderer
Fachgebiete zu beherrschen
Fächerübergreifende Tätigkeit
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Simulation
Mann kann zwischen folgenden Simulationstypen
unterscheiden:
1. Mensch-Mensch-Simulation
2. Mensch-Maschine-Simulation
3. Computersimulation
Simulationstypen
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Simulation
1. Mensch-Mensch-Simulation
Simulationstypen
Mitspieler übernehmen bestimmte Rollen
Es existieren dabei eine bestimmte Anzahl von Regeln für deren Einhaltung eine Spielleitung sorgt
Sie bewertet Entscheidungen und Aktionen der Mitspieler
Sie kann auch Einflüsse simulieren, die sich nicht von selbst ergeben
Problem: Ablauf des Rollenspiels ist spontan, weniger vorhersehbar und weniger steuerbar
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Simulation
2. Mensch-Maschine-Simulation
Simulationstypen
Ebenfalls Mitspieler die spontane Verhaltensweisen in den Simulationsablauf einbringen können
Beteiligten agieren in Teams mit unterschiedlichen Interaktionsintensitäten
Modell ist so konstruiert, dass es die Aktivitäten im Simulationsablauf verarbeitet
Daraus resultierender Output sind aggregierte Größen
Durch notwendige Festlegung von Form und Inhalt der Outputs ist es für Teilenehmer kaum möglich
kreativer Verhaltensweisen zu testen.
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Simulation
3. Computersimulation
Simulationstypen
Spontane menschliche Verhaltensweisen sind als inhaltliche Modellkomponenten ausgeschlossen
Wesentlicher Vorteil bei der Benutzung eines Computers ist es, große Datenmengen schneller zu verarbeiten
Manche Simulationen ließen sich ohne Computer nicht durchführen
Dadurch entstehen neue Möglichkeiten
Hier gibt es auch Grenzen, wenn Simulations
modelle zu komplex werden.
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SimulationGrenzen der Simulation
Grenzen
Fehleranfälligkeit
Realitätsferne
Gleichsetzung von Modell und
Realität
MangelndeTransparenz
Hoher Aufwand
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
SimulationPotentiale der Simulation
Potentiale
Anregungzur
Datenerfassung
Entscheidungs-hilfe
Erhöhtes System-verständnis
Erfassung der System-
komplexität
Alternative zu Realexperimenten
Integrations-möglichkeiten
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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
SimulationSimulationen in der Ökonomie
Was genau will man mit Simulation erreichen?
Dem Naturwissenschaftler geht es um Überprüfen von Theorien.
Er baut ein Modell nach den Vorgaben der Theorie und untersucht, ob es mit der Wirklichkeit zusammenpasst.
Der Betriebswirtschaftler hingegen sucht nach einer
optimalen unternehmerischen Entscheidung durch
experimentelles Durchspielen von Alternativen.
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Simulation
Als Multi-Agenten-System bezeichnet man eine
Softwareplattform
Diese beseht aus einer Menge mit mehreren intelligenten
autonomen Software-Agenten
Die Agenten können als eigenständige Einheit miteinander
kommunizieren und kooperieren
Multi-Agenten-Systeme als Methode der Simulation
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Simulation
Ein Software-Agent ist eine Software-Einheit, die die folgenden Eigenschaften aufweist:
Multi-Agenten-Systeme als Methode der Simulation
Interaktionsfähigkeit mit der Umwelt,
Autonomes Handeln,
Reaktionsfähigkeit auf andere Software-Agenten,
Proaktivität,
soziales Verständnis und Kommunikation,
Rationalität sowie Adaptivität.
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Simulation
Multi-Agenten-Systeme sind prädestiniert zur Simulation
von marktähnlichen Koordinationsproblemem
Sie werden seit einigen Jahren zur Simulation von Märkten
und Marktentwicklungen in der Zukunft eingesetzt
Die Anwendung von diesen Systemen in der wirtschafts-
wissenschaftlichen Forschung hat zum viel versprechenden
Forschungsgebiet der Agent-based Computational
Economics (ACE) geführt.
Multi-Agenten-Systeme als Methode der Simulation
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Simulation
In diesem Forschungsgebiet wird ein Bottom-up-Ansatz
zur Simulation ökonomischer Märkte verfolgt
Bei dieser Methode werden die Teilnehmer individuell
modelliert, was zur realitätsnahen Simulation führt
Dabei entsteht ein dynamisches System
Dieses erlaubt einen besseren Einblick in die Prozesse und
Ergebnisse von strategischen Entscheidungen
Multi-Agenten-Systeme als Methode der Simulation
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Simulation
Die Monte-Carlo-Simulation ist ein Bsp. für eine
instrumentelle Simulation.
Hierbei handelt es sich um eine Mischform aus dem Monte-
Carlo-Verfahren und diskreter Simulation
Einsatz, wenn eine Ergebnisgröße von mehreren
stochastischen Eingangsgrößen bestimmt wird
Aufgrund des komplexen Zusammenwirkens der
Eingangsgrößen sonst kaum möglich
Simulation in der Betriebswirtschaftslehre
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Simulation
Wichtige Anwendungsgebiete der Monte-Carlo-Simulation
innerhalb der BWL sind:
Bestimmung des Value-at-Risk im Rahmen des Risiko-
managments
Prinzipal-Agenten-Theorie: die Frage, ob sich die
Delegation eines Entscheidungsproblems in Abhängigkeit
von Einflussfaktoren (Erfolgsbeteiligung der Agenten) für
den Prinzipal lohnt oder nicht
Simulation in der Betriebswirtschaftslehre
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Simulation
Ein weitere wichtige Form der Simulation ist die diskrete
Simulation:
Simulation läuft hier in einer Abfolge einzelner Zeitschritte ab,
die durch Ereignisse ausgelöst werden
Angewandt wird diese Form in allen Unternehmensbereichen
Verhalten des Gesamtsystems lässt sich insgesamt nur als
mehrdimensionaler stochastischer Prozess verstehen
dieser kann nicht mehr analytisch ausgewertet werden
Simulation in der Betriebswirtschaftslehre
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EILEEN MAUF
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Simulation
Standardanwendung innerhalb der BWL sind:
Warteschlangenmodelle innerhalb des Produktions-
management (Bearbeitung von Produktionsaufträgen)
Ist die Maschine gerade belegt, kommt ein neuer Auftrag
in der Warteschlange, bis aktueller Auftrag abgearbeitet ist
Simulation in der Betriebswirtschaftslehre
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EILEEN MAUF
Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Simulation
Simulation in ihrer computerbasierten Ausprägung ist ein
hilfreiches Instrument für die Forschung in unterschiedlich-
sten Fachbereichen
Simulation hält noch großes Potential an Forschungs-
möglichkeiten in der Ökonomie bereit
Birgt aber auch Gefahr, die ökonomischen Sachverhalte
und Inhalte zu Gunsten der technischen Umsetzung zu
vernachlässigen
Zukünftige Entwicklungen
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EILEEN MAUF
Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Eileen Mauf
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Diskussion!