EILEEN MAUF Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen 1.

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Ziele, Grenzen und Arten von computerbasierten Simulationen

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1. Was ist Simulation?

2. Simulation und Modell

3. Modellexperimente

4. Geschichte der Simulation

5. Fächerübergreifende Tätigkeit

6. Potentiale und Grenzen der Simulation

7. Simulationen in der Ökonomie

8. Simulation in der Betriebswirtschaftslehre

9. Zukünftige Entwicklungen

Aufbau der Präsentation

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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

Was ist Simulation?

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Simulation

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 und Modell

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Simulation

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

Modellexperimente

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Simulation

Gefahrenpotenzial:

Durchführung von Experimenten am realen System kann sehr

gefährlich sein, für Mensch und Maschine

Gründe für Modellexperimente

Störungsfreiheit:

Bei der Optimierung bereits vorhandener Systeme sind Störungen

zum Experimentieren unerwünscht

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Simulation

Kosten:

Durchführung aktiver Experimente in der Realität kann sehr teuer

sein

Gründe für Modellexperimente

Beobachtbarkeit:

Manche realen Systeme sind nicht oder nur schwer beobachtbar

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SimulationGeschichte der Simulation

John von Neumann

Ära der Simulation

John von Neumann

mit der Idee eines

digitalen Windkanals

1945

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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

Geschichte der Simulation

So wurde der „ENIAC“ Rechner im Rahmen

der amerikanischen Forschung an der

Wasserstoff- bombe, für stochastische

Simulationen eingesetzt.

1945

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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

Geschichte der Simulation 1950

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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


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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


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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


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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

Geschichte der Simulation heute

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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

Geschichte der Simulation heute

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Simulation

Simulation befindet sich im Überlappungsbereich

zwischen der Informatik, der angewandten Mathematik

und verschiedenen Anwendungsbereichen

Fächerübergreifende Tätigkeit

Anwendungsbereiche

Angewandter Mathematik Informatik

Simulation

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Simulation

Deshalb sind Arbeitsgruppen, die sich mit Simulation

beschäftigen in eigens erschaffenen Forschungszentren

zu finden

Diese werden von mehreren Fakultäten getragen


Anwendungsbereiche


Simulation

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Simulation

Ausgangspunkt bilden die Anwendungsbereiche

Abstrakte Modelle sind fast immer mathematischer Art

Informatik fällt die Aufgabe zu, aus den mathematischen

Rechenmodellen Simulationsverfahren zu entwickeln


Anwendungsbereiche


Simulation

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Simulation

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


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Simulation

Mann kann zwischen folgenden Simulationstypen

unterscheiden:

1. Mensch-Mensch-Simulation

2. Mensch-Maschine-Simulation

3. Computersimulation

Simulationstypen

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Simulation

1. Mensch-Mensch-Simulation

Simulationstypen

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

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Simulation

2. Mensch-Maschine-Simulation

Simulationstypen

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.

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Simulation

3. Computersimulation

Simulationstypen

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.

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SimulationGrenzen der Simulation

Grenzen

Fehleranfälligkeit

Realitätsferne

Gleichsetzung von Modell und

Realität

MangelndeTransparenz

Hoher Aufwand

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SimulationPotentiale der Simulation

Potentiale

Anregungzur

Datenerfassung

Entscheidungs-hilfe

Erhöhtes System-verständnis

Erfassung der System-

komplexität

Alternative zu Realexperimenten

Integrations-möglichkeiten

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SimulationSimulationen 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.

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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

Multi-Agenten-Systeme als Methode der Simulation

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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.

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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-based Computational

Economics (ACE) geführt.


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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


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Simulation

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 in der Betriebswirtschaftslehre

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Simulation

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


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Simulation

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


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Simulation

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


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Simulation

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

Zukünftige Entwicklungen

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Eileen Mauf

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Diskussion!

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