Simulation diskreter Systeme

Drei Stufen der Nützlichkeit:

Verifikation: Modell wird korrekt beschrieben
Validierung: das korrekte Modell wird beschrieben
Glaubwürdigkeit (Credibility): Auftraggeber akzeptiert Modell zur Entscheidungsfindung

Verifizierung:

Konkrete Beispiele bei bisherigen Modellen:

Überprüfen von Beispiel-Ergebnissen
- fast immer
Testen von Submodellen
- RS-Flipflop
- Straße
- Conveyor, Oven
- Wholesaler, Factory, Distributor
Läufe manuell durchspielen
- Entitäten-Tabelle (singleserver1B, testConveyor, testDistributor2)
- Event-Tabelle (D/D/1-Beispiel)
Vergleich mit theoretisch bekannten Ergebnissen
- Ergebnisse der Warteschlangentheorie (singleserver3B)

Validierung:

repräsentiert das Modell das betrachtete System im Rahmen der Fragestellung hinreichend genau?
notwendig, um aus am Modell gewonnenen Ergebnissen sinnvoll Entscheidungen über das System abzuleiten
hängt stark von der Fragestellung ab
ändert sich mit der Weiterentwicklung des realen Systems
wird häufig zu wenig betrieben → Schlüsse aus Modellverhalten fragwürdig
niemals vollständig möglich

Vier Ebenen der Modellvalidierung [11]:

Verhaltensgültigkeit
- dynamisches Verhalten des Modells entspricht realem System
- für relevante Parameterwerte
- im Rahmen der gewünschten Genauigkeit
Strukturgültigkeit
- relevante kausale Beziehungen und Strukturen abgebildet
- dazu gehören auch die Zustandsgrößen
- bei Blackbox-Modell irrelevant
empirische Gültigkeit
- numerische Ergebnisse entsprechen dem System oder sind plausibel
Anwendungsgültigkeit
- Modell berücksichtigt relevante Systemparameter
- Modell berechnet die interessierenden Größen

Detaillierungsgrad eines Modells:

Validierungs-Techniken:

Grundlegende Vorgehensweisen