Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen

2. Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 1945 Simulation Geschichte der Simulation Ära der Simulation John von Neumann mit der Idee eines digitalen Windkanals John von Neumann

10. 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.

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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

17. Anwendungsbereiche Simulation Angewandter Mathematik Informatik Simulation Fächerübergreifende Tätigkeit • Simulation befindet sich im Überlappungsbereich zwischen der Informatik, der angewandten Mathematik und verschiedenen Anwendungsbereichen

18. 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

19. 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

20. 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

21. Simulation Simulationstypen Mann kann zwischen folgenden Simulationstypen unterscheiden: Mensch-Mensch-Simulation Mensch-Maschine-Simulation Computersimulation

22. 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

23. 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.

24. 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.

25. Simulation Grenzen der Simulation Mangelnde Transparenz Fehleranfälligkeit Grenzen Hoher Aufwand Realitätsferne Gleichsetzung von Modell und Realität

26. Simulation Potentiale der Simulation Erfassung der System- komplexität Anregung zur Datenerfassung Alternative zu Realexperimenten Potentiale Entscheidungs- hilfe Integrations- möglichkeiten Erhöhtes System- verständnis

27. 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.

28. 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

29. 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.

30. 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.

31. 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

32. 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

33. 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

34. 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

35. 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

36. 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

37. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Eileen Mauf

38. Diskussion!