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Modulbeschreibung

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Simulation

Inhalt

  • Wann und wozu Simulation

  • Arten von Simulation: diskret vs. kontinuierlich, eventbasiert vs. zeitbasiert usw

  • Interner Aufbau eines eventbasierten Simulators

  • Einfaches Warteschlangenmodell; Ãœberblick Warteschlangentheorie

  • Bedeutung von Zufallszahlen und -verteilungen für Simulatoren

  • Wiederholung von für die Vorlesung benötigten Grundlagen von Statistik und Stochastik: Deskriptive Statistik (Erwartungswert und Mittelwerte, Median und Quantile, Varianz, MAD, Momente usw.), Zufallsverteilungen und ihre Eigenschaften, Autokorrelation, Visualisierungsmethoden

  • Generierung von Zufallsverteilungen, Qualität von Zufallszahlengeneratoren

  • Kurzer Ãœberblick über Arbeit mit Netzwerksimulatoren; Unterschiede Simulator-Programmierung vs. "real world"

  • Typische Workflow-Elemente bei der Forschungs-Arbeit mit Simulatoren: Modellbildung, Experimentplanung, Simulation, Evaluation, Anpassung/Verfeinerung

  • Verwendung eines konkreten Simulators; Einführung in Matlab (Ãœbungen)?

  • Was macht eine gute Simulation aus: Realistische Modelle, realistische Prüflasten

  • Was macht eine gute Auswertung aus: Möglichkeiten zur Varianzreduktion, Konfidenzintervalle.

  • Statistik-Fallstricke, Fehleinschätzungen, wie man mit Statistik/Grafiken lügen kann.

  • Anwendung auf konkrete Probleme der Energiewirtschaft

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden

Nach einem allgemeinen Einführungsteil werden die Inhalte anhand exemplarischer Beispiele vermittelt, wobei die Studierenden insbesondere den Prozess der mathematischen Modellbildung- und analyse sowie der simulativen Umsetzung und graphischen Darstellung der Simulationsergebnisse erlernen sollen. Darüberhinaus wird Wert auf die Vermittlung systemdynamischen Denkens gelegt. Die Studierenden sollen schließlich sowohl inhaltlich als auch methodisch auf eine Bachelorthesis vorbereitet als auch in der Anwendung systemdynamischer Modelle und Simulationen als Entscheidungsinstrument in der Unternehmenspraxis geschult werden.

Fachkompetenz:

  • Modellbildung und Simulation

  • Interpretation der simulativ erreichten Lösungen

  • Lösen von komplexen Problemstellungen mit Hilfe des mächtigen Werkzeugs: "Simulation"

Methodenkompetenz:

  • Analyse, strukturierte Zerlegung und formale Darstellung wirtschaftlicher oder technischer Problemstellungen

  • Anwenden von spezieller Simulationssoftware

Sozial- und Selbstkompetenz:

  • Arbeiten in Teams durch Problemlösen in Kleingruppen

ECTS

5 Punkte

Studien- und Prüfungsleistungen

Prüfungsleistungen:
  • Simulation (Klausur, Bericht)
Studienleistungen:
  • Simulation (Laborarbeit)

Lehr- und Lernformen

  • Simulation (3 SWS, Vorlesung)
  • Simulation (1 SWS, Labor)

Studiengänge

  • Internationale Energiewirtschaft(IEW) - Pflichtmodul

Modulverantwortliche

Prof. Dr. Marc-Oliver Otto, Prof. Dr. Christian Iniotakis

Literatur

Sterman, John. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a. , 1700.
Meadows, Donella H. Thinking in Systems: A Primer, Earthscan 2009/10. , 2010.
Bossel, Hartmut. Systeme, Dyanmik, Simulation - Modellbildung, Analyse und. , 1700.
Morecroft, John. Strategic Modelling and Business Dynamics: A feedback. , 1700.
Maani, K. E. and R. Y. Cavana. Systems Thinking, System Dynamics:. , 1700.

Quicklinks