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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen - PowerPoint PPT Presentation


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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen. Aufbau der Präsentation. Was ist Simulation? Simulation und Modell Modellexperimente Geschichte der Simulation Fächerübergreifende Tätigkeit Potentiale und Grenzen der Simulation Simulationen in der Ökonomie

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Presentation Transcript

Ziele, Grenzen und Arten von

computerbasierten Simulationen


Aufbau der Präsentation

  • Was ist Simulation?

  • Simulation und Modell

  • Modellexperimente

  • Geschichte der Simulation

  • Fächerübergreifende Tätigkeit

  • Potentiale und Grenzen der Simulation

  • Simulationen in der Ökonomie

  • Simulation in der Betriebswirtschaftslehre

  • Zukünftige Entwicklungen


Simulation

Was ist 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


Simulation

Simulation und Modell

  • 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

Modellexperimente

  • 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


Simulation

Gründe für Modellexperimente

Gefahrenpotenzial:

  • Durchführung von Experimenten am realen System kann sehr gefährlich sein, für Mensch und Maschine

Störungsfreiheit:

  • Bei der Optimierung bereits vorhandener Systeme sind Störungen zum Experimentieren unerwünscht


Simulation

Gründe für Modellexperimente

Kosten:

  • Durchführung aktiver Experimente in der Realität kann sehr teuer sein

Beobachtbarkeit:

  • Manche realen Systeme sind nicht oder nur schwer beobachtbar


1945

Simulation

Geschichte der Simulation

Ära der Simulation

John von Neumann

mit der Idee eines

digitalen Windkanals

John von Neumann


1945

Simulation

Geschichte der 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

So wurde der „ENIAC“ Rechner im Rahmen der amerikanischen Forschung an der Wasserstoff- bombe, für stochastische Simulationen eingesetzt.


1950

Simulation

Geschichte der 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


1960

Simulation

Geschichte der 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


1970

Simulation

Geschichte der 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


1980

Simulation

Geschichte der 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


heute

Simulation

Geschichte der 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


heute

Simulation

Geschichte der 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


Anwendungsbereiche

Simulation

Angewandter Mathematik

Informatik

Simulation

Fächerübergreifende Tätigkeit

  • Simulation befindet sich im Überlappungsbereich zwischen der Informatik, der angewandten Mathematik und verschiedenen Anwendungsbereichen


Anwendungsbereiche

Simulation

Angewandter Mathematik

Informatik

Simulation

Fächerübergreifende Tätigkeit

  • Deshalb sind Arbeitsgruppen, die sich mit Simulation beschäftigen in eigens erschaffenen Forschungszentren zu finden

  • Diese werden von mehreren Fakultäten getragen


Anwendungsbereiche

Simulation

Angewandter Mathematik

Informatik

Simulation

Fächerübergreifende Tätigkeit

  • Ausgangspunkt bilden die Anwendungsbereiche

  • Abstrakte Modelle sind fast immer mathematischer Art

  • Informatik fällt die Aufgabe zu, aus den mathematischen Rechenmodellen Simulationsverfahren zu entwickeln


Simulation

Fächerübergreifende Tätigkeit

  • 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


Simulation

Simulationstypen

Mann kann zwischen folgenden Simulationstypen

unterscheiden:

Mensch-Mensch-Simulation

Mensch-Maschine-Simulation

Computersimulation


Simulation

Simulationstypen

Mensch-Mensch-Simulation

  • 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


Simulation

Simulationstypen

Mensch-Maschine-Simulation

  • 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.


Simulation

Simulationstypen

Computersimulation

  • 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.


Simulation

Grenzen der Simulation

Mangelnde

Transparenz

Fehleranfälligkeit

Grenzen

Hoher Aufwand

Realitätsferne

Gleichsetzung von

Modell und

Realität


Simulation

Potentiale der Simulation

Erfassung der

System-

komplexität

Anregung

zur

Datenerfassung

Alternative zu

Realexperimenten

Potentiale

Entscheidungs-

hilfe

Integrations-

möglichkeiten

Erhöhtes System-

verständnis


Simulation

Simulationen 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.


Simulation

Multi-Agenten-Systeme als Methode der 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


Simulation

Multi-Agenten-Systeme als Methode der Simulation

Ein Software-Agent ist eine Software-Einheit, die die folgenden Eigenschaften aufweist:

  • Interaktionsfähigkeit mit der Umwelt,

  • Autonomes Handeln,

  • Reaktionsfähigkeit auf andere Software-Agenten,

  • Proaktivität,

  • soziales Verständnis und Kommunikation,

  • Rationalität sowie Adaptivität.


Simulation

Multi-Agenten-Systeme als Methode der 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-basedComputational

    Economics (ACE) geführt.


Simulation

Multi-Agenten-Systeme als Methode der 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


Simulation

Simulation in der Betriebswirtschaftslehre

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

Simulation in der Betriebswirtschaftslehre

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

Simulation in der Betriebswirtschaftslehre

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

Simulation in der Betriebswirtschaftslehre

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

Zukünftige Entwicklungen

  • 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




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