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E-Book

Simulation und Modellierung

AutorPeter Eiselt
VerlagGRIN Verlag
Erscheinungsjahr2004
Seitenanzahl76 Seiten
ISBN9783638324465
FormatePUB/PDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis17,99 EUR
Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Technische Universität Darmstadt (BWL - Wirtschaftsinformatik I), 40 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Das vorliegende Werk beschäftigt sich mit den Themen Simulation und Modellierung, die eng miteinander verknüpft sind. Ein erfolgreicher Modellierungsprozess ist der Schlüssel für eine gewissenhafte Simulation, da der Erfolg - die korrekte Interpretation des Ergebnisses - auf Design-Engineering und fundierter Vorarbeit basiert. Zunächst werden Begrifflichkeiten erläutert sowie ein kurzer, historischer Überblick über die Entwicklung des Themas innerhalb der letzten zehn Jahre gegeben. Dieser Zeitraum wurde maßgeblich durch die Ära des digitalen Zeitalters geprägt. Bevor anschließend auf den Prozess der Systemmodellierung mit seinen Phasen Formulierung, Analyse und Validierung eingegangen wird, werden die Modellklassen näher untersucht: Strukturmodell, Idealmodell, Simulationsmodell und Visualisierungsmodell. Da in diesen Modellen nicht nur Daten, sondern auch beschreibende Daten auf Meta-Ebene gespeichert werden, wird auch die Verbindung zu Schema und Ausprägung aufgezeigt. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf semiotischen und digitalen Modellen, wobei die digitalen Modelle eine besondere Rolle aufgrund der Internettechnologie und den damit verbundenen Web Services einnehmen. Auch die Bildung von webbasierten Simulationsumgebungen gehört in diesen Themenbereich - die Computer nehmen durch die Unterstützung des Anwenders mit ihrer Künstlichen Intelligenz eine besondere Rolle ein. Um dies zu betonen, wird zusätzlich auf Simulationssprachen und in diesem Zusammenhang auch auf Simulationssoftware eingegangen. Auf spielerische Weise beschäftigen sich Wirtschaftssimulationen oder Fallstudien mit ökonomischen Aspekten innerhalb des Simulationsbereiches. Obwohl intelligentes Hypermedia bzw. E-Learning sich als Lernumgebung und im Edutainment-Bereich immer mehr durchsetzt, und die Möglichkeit besteht, immer komplexere Modelle zu digitalisieren, kann Simulation an sich auch kritisch betrachtet werden, wie die philosophischen Thesen von Jean Baudrillard und Umberto Eco am Schluss beweisen. Diese Kritik wird jedoch die zukünftige Forschung und Entwicklung in dem Bereich der Simulation nicht einschränken und die Forschung wird in der Lage sein, sehr komplexe Simulationsmodelle, die momentan nur schwierig berechnet werden können, durch Rechnerunterstützung abzubilden.

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Leseprobe

3. Klassifizierung vn Mdellen


 

Bei der Recherche in Bezug auf Klassifizierungen vn Mdellen fällt auf, dass es verschiedene Möglichkeiten gibt, in diesem Bereich vrzugehen.

 

S unterscheiden die Autren Rsenblueth und Wiener[34] grundsätzlich zwischen materiellen, aus Materie bestehenden Mdellen auf der einen und den frmalen, aus Symblen bestehenden Mdellen auf der anderen Seite. Die frmale Seite lässt sich dann nch in sg. „clsed bx“- und „pen bx“-Varianten untergliedern, abhängig davn, b das Mdell für Aussagen bei unverändertem System der für das Verständnis und die Einschätzung vn Systemänderungen herangezgen werden sll.

 

Eine andere Versin der Klassifizierung stammt vn Churchman, Ackff und Arnff[35]. Sie unterteilt Mdelle durch die Begriffe iknisch, analg und symblisch. Während sich die erste Sparte – in Anlehnung an den Begriff selbst – mit der bildlichen Nachahmung beschäftigt, versucht die zweite Eigenschaften des realen Systems anhand „anderer“ physikalischer Eigenschaften zu erfassen. Die dritte handelt schließlich vn der Darstellung durch die mathematische und lgische Verknüpfung vn Symblen.

 

Eine dritte interessante Versin unterscheidet zwischen Replikatinen, Frmalisierungen und Simulatinen. Dabei machen sich die Replikatinen die physikalische Ähnlichkeit zu Nutze, die bei den Frmalisierungen hingegen nicht auftreten – die Symble sind hier durch whldefiniertes Kalkül manipulierbar. Vn diesen grenzen sich die Simulatinen nchmals ab, da die Symble dann nicht (völlig) innerhalb eines Kalküls manipulierbar sind.

 

Eine feinere rthgnale Klassifizierung symblischer Mdelle sll flgende Tabelle nach Fishman[36] geben:

 

 

Quelle: [Beil02], S.9

 

Tabelle 2: Klassifizierung symblischer Mdelle nach Fishman

 

In vielen Fällen hat die Simulatin eine ptimierung zum Ziel. Der Wunsch nach einem besseren Design der einer „effektivsten“ Lösung wird schnell laut. Aus diesem Grunde ist es auch möglich, bei einer Klassifizierung den ptimierungsrientierten Aspekt näher zu betrachten. In diesen Fällen ist besnders der Implementierungsgrad der Simulatinssftware für eine Klassifizierung ausschlaggebend[37]:

 

Getrennte Mdi: Der Datenaustausch zwischen Simulatins- und ptimierungstl swie der Aufruf der Tls findet manuell statt

 

Kpplung: Vereinfachter Datenaustausch durch ein einheitliches Frmat (ggf. durch Grupware unterstützt)

 

Sftwareknzept: Integrierte Steuerung beider Kmpnenten durch eine externe, sftwarebasierte Implementierung (z.B. Krdinatin unterstützt durch ein Repsitry)

 

Direkter Weg: Gegenseitige Krdinatin und Kmmunikatin untereinander durch geeignete Schnittstellen

 

Insgesamt können verschiedene Ansätze zur Klassifizierung gewählt werden, schließlich kann man jedch zwischen den Realsimulatinen (physisch) und den Digitalsimulatinen (semitisch) unterscheiden. Da es aber ft fließende Übergänge zwischen einzelnen Mdellen gibt, ist eine Klassifizierung bei nicht exakt definierten Kriterien schwierig.

 

3.1 Reale Mdelle


 

Bei der Recherche zu diesem Punkt fällt auf, dass in der Literatur der snstigen Dkumenten im Internet die Realsimulatin überall drt auftritt, w ffensichtlich ein Przess aus der Realität simuliert bzw. „durchgespielt“ wird.

 

Dch die realen Simulatinen, die in dieser Studienarbeit nicht näher betrachtet werden sllen, beschreiben diejenigen Simulatinen näher, die mit – ftmals mechanischen – vereinfachten, plastischen Mdellen in der Praxis simuliert werden können. Darunter fallen u.a. der Crashtest in der Fahrzeugentwicklung der Windkanaltests, um die Güte der Aerdynamik aufzuzeigen. Aber auch die Simulatinen, die nicht aus Ksten- der anderen Durchführbarkeitsgründen auf die Cmputerebene verlagert werden müssen, werden unter den Realsimulatinen zusammengefasst.

 

Diese Auffassung entspricht auch der Wedekinds und seiner C-Autren. Ihr Beitrag[38] unterscheidet zwischen Realen Simulatinen zum einen und Semitischen Simulatinen zum anderen, wbei unter den letzteren alle Arten der Mdellbildung zu verstehen seien, für die in der Praxis bzw. der Realität keine Mdellbildung möglich ist und smit nur mit Hilfe vn Zeichen der Symblen knstruiert werden kann. Im Umkehrschluss definieren sich die Realen Simulatinen über diejenigen Mdelle, die in der Realität durch einen „plastischen“ Mdellierungsprzess geschaffen werden können.

 

3.2 Semitische Mdelle


 

Die Bedeutung der digitalen Simulatin ist seit den 50er Jahren gestiegen. Schn damals wurden dynamische Verkehrsanalysen an symblischen Mdellen unter Berücksichtigung diverser Entwurfs- und Mdifikatinsalternativen durchgeführt.

 

Mit zunehmender Verbreitung digitaler Rechen- und Kmmunikatinssysteme stieg auch die Rechengenauigkeit slcher Systeme. Sie werden heutzutage meistens zur Apprximatin kntinuierlicher Mdelle eingesetzt, die auf zeit- der ereignisdiskreten Daten basieren.

 

Um vn den physischen – besser gesagt, den nicht sprachlichen – die semitischen Mdelle unterscheiden zu können, muss man sich zunächst mit dem Begriff der Semitik eingehend befassen.

 

Unter „Semitik“ lässt sich alles, was zur Zeichentherie zählt, zusammenfassen. Da man in der gesamten Kmmunikatin auf Zeichen angewiesen ist, sind dem Menschen diese Zeichen nicht fremd. Er benötigt sie, um reale Aspekte in Sprache zu beschreiben. Dabei findet man besnders in der englischen Sprache mit dem Wrt „signs“ ft die Wörter „icns“, „indices“ und „symbls“ im Zusammenhang, da sich diese nicht vneinander trennen lassen. S existieren auch einzelne Teile vn Zeichen[39]:

 

Iknische Zeichen („icns“): durch Ähnlichkeit wird auf das Gemeinte verwiesen

 

Beispiele: Bilder, Diagramme, Mdelle und Verkehrszeichen

 

Indizes („indices“): Kausalbeziehungen

 

Beispiel: bei einem Unwetter flgt Dnner auf Blitz

 

Symble („symbls“): Knventinen (arbiträr/beliebig)

 

Beispiel: Wrt als Beschreibung für einen Gegenstand

 

Interessant ist hierbei auch, welche Rlle die Sprache und die Kultur für die Semitik spielen. Beispielsweise haben die Hpi Indianer[40] ein sich vn westlichen Kulturen unterscheidendes Sprachsystem. S unterscheiden sie durch verschiedene Wörter „verbrannte Steppe“ und „blühende Steppe“, jedch existiert in ihrem Wrtschatz kein separates Wrt für „Steppe“. Weiterhin spielt in ihrer Kultur der Zeitablauf in Sätzen keine grße Rlle, die Aussage „gestern ging ich“, die im Deutschen gleich zweimal einen Zeitablauf enthält, würde bei ihnen übersetzt in etwa „ich gestern gehe“ heißen.

 

3.2.1 Mdelle mit einem generellen Gegenstandsbezug (Strukturmdelle)

 

Unter einem Strukturmdell versteht man ein Mdell, das in der mathematischen Lgik angesiedelt ist. Hierbei wird nicht die Wirklichkeit in der Mathematik abgebildet, sndern vielmehr ein System vn Aximen[41] geschaffen, das im Allgemeinen eine Menge mit entsprechender Struktur darstellt, die auf die Axime des Systems zutrifft.

 

Aus dem Aximensystem wird ein Mdell frmuliert, indem eine spezielle Interpretatin dessen erflgt. S sind z.B. die natürlichen Zahlen 1, 2, 3 etc. ein Mdell der Pean Axime[42]. Auch der in der Infrmatik bekannte abstrakte Datentyp fällt in diese Kategrie.

 

Ein slches Mdell kann auch als Referenzmdell verstanden werden, das für einen speziellen Anwendungsbereich allgemeingültige Aussagen liefert, wie es bei Schema und Ausprägung aus den verschiedenen Sprachebenen bereits bekannt ist. Bezieht man diesen Sachverhalt auf den Bereich des Business Engineering der die Anwendungssystementwicklung, s lassen sich flgende Ziele festhalten:

 

Wiederverwendung vn Wissen

 

Unterstützung des Knstruktinsprzesses durch Kmpnenten

 

Schnellere Rerganisatin / schnelleres Redesign

 

Schnellere Einführung vn Standardsftware

 

Etablierung des Referenzmdells als Standard(kmpnente)

 

3.2.2 Mdelle mit einem besnderen Gegenstandsbezug (Idealmdelle)

 

Grundlage eines Idealmdells sind zumeist bereits existierende Beschreibungen eines Sachverhalts, die z.B. durch Bebachtungen der Experimente erzeugt wurden. Anhand dieser Grundlage werden nun Mdifikatinen vrgenmmen, die in diesem Kntext die Idealisierungen darstellen. Dies kann bei vrliegenden statistischen Werten z.B. eine Kurvenglättung der die Zuhilfenahme eines Mittelwerts sein, Störeinflüsse können vernachlässigt werden – es findet als eine weitere Abstraktin statt. Mit dieser sll eine einfache Beschreibung des Mdells erflgen, die sich weiterhin mit der bereits herrschenden Therie vereinen und vergleichen lässt....

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