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| | | | | Beschreibung | | Die Modellbildung mit der Überführung einer Systemdarstellung in eine andere, zur Lösung eines speziellen Problems geeigneteren Darstellung, ist nur der erste Schritt. Will man Aussagen zu dem modellierten System gewinnen, so muss man das Modell bearbeiten. In unserem Fall geschieht dies auf einem Computer in Form eines ablauffähigen Programms, das alle Modelleigenschaften beinhaltet. Es gibt zwei prinzipielle Bearbeitungsverfahren
- Analytische Verfahren: hier wird das Modell in ein mathematisches Gleichungssystem überführt, das gelöst werden muss.
- Simulative Verfahren: hier wird das System durch Nachspielen der einzelnen Systemabläufe experimentell untersucht.
Beide Verfahren haben Vor- und Nachteile.
Bei der Analyse von komplexen Systemen hat die Simulation gegenüber rein analytischen Verfahren eine Reihe von Vorteilen. Die Wichtigsten sind:
- In vielen Fällen ist es nicht möglich, für komplexe Systeme eine geeignete mathematische Abstraktion zu finden. Bei der Simulation wird daher ein System nachgebildet, ohne hierbei die Grundstruktur zu verändern. Die Interaktionsmuster können so lange beibehalten werden, bis eine Abstraktion sinnvoll erscheint.
- Die zugrunde liegenden Variablen folgen nicht-linearen Abhängigkeiten: Systemparameter, die Systemeigenschaften definieren, sind in der Regel voneinander abhängig. Wenn sich diese Abhängigkeiten nur durch einen Algorithmus beschreiben lassen, ist eine geschlossene analytische Modellierung kaum zu handhaben.
- Das System enthält Zufallskomponenten: Sobald ein System vom Zufall abhängt, ist eine Beurteilung ohne eine modellhafte Beschreibung nur sehr schwer möglich. Für homogene Strukturen ist hier eine mathematische Modellierung möglich und sinnvoll, doch bei inhomogenen Systemen führt dies schnell zu sehr aufwändigen mathematischen Modellen, so dass die Simulation in diesen Fällen häufig geeigneter ist.
- Das Verhalten soll visualisiert/animiert werden: Um ein System zu ver-stehen, muss dessen Verhalten dargestellt werden. Hier stellt die Simulation ein wertvolles Hilfsmittel zur Visualisierung dar. Es ist leicht möglich, Systemparameter (auch interaktiv) zu variieren und die sich daraus ergebenden Auswirkungen zu beobachten. Gerade die Animation liefert hier einen wichtigen Beitrag für die Analyse und insbesondere auch für die Ausbildung oder Präsentation.
Bei der Untersuchung von sehr großen und stark vernetzten Informations- und Kommunikationssystemen und demzufolge auch sehr umfangreichen Systemmodellen kommt man aufgrund begrenzter Rechnerressourcen (Rechenzeit, Speicherplatz) nur über analytische Modelle zum Ziel, wobei man hier gezwungen ist, Systeme stark zu vergröbern.
Oft bietet eine Kombination beider Verfahren, die Hybridsimulation, einen guten Kompromiss zwischen Systemdetaillierungsgrad und begrenzten Rechnerressourcen.
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