Simulation und Modellierung


Studienarbeit, 2004
76 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Zusammenfassung

Abstract

Abkürzungsverzeichnis

1.Grundlagen
1.1 Begriffe der Simulatin
1.2 Histrische Entwicklung
1.3 Life-Cycle einer Simulatinsstudie

2. Mdellierung eines Systems
2.1 Frmulierung
2.2 Untersuchung
2.3 Validierung

3. Klassifizierung vn Mdellen
3.1 Reale Mdelle
3.2 Semitische Mdelle
3.3 Simulatinssprachen und Simulatinssftware
3.4 Web Based Simulatin Envirnment (WBSE)

4. Szenarien und Beispiele

5. Künstliche Intelligenz

6. Simulatin: Edutainment, Entertainment & Planspiele
6.1 Edutainment und E-Learning
6.2 Entertainment
6.3 Planspiele

7. Kritik an der Simulatin aus philsphischer Sicht

8. Fazit & Ausblick

Literaturverzeichnis

Zusammenfassung

Die vrliegende Studienarbeit befasst sich mit dem Thema Simulatin und Mdellierung, die eng miteinander verknüpft sind. Erst nach einem erflgreichen Mdellierungsprzess ist eine sinnvlle Simulatin möglich, d.h. nur durch knstruktive und fundierte Vrarbeit kann der gewünschte Erflg, der in der krrekten Interpretatin eines Simulatinsergebnisses besteht, eintreten.

Um auf alle Aspekte näher eingehen zu können, beschäftigt sich der erste Abschnitt der vrliegenden Arbeit mit den Grundlagen der Thematik. Hierfür werden die entsprechenden Begriffe eingeführt. Zusätzlich enthält dieser Teil einen geschichtlichen Überblick, inwieweit sich die Simulatin in den zurückliegenden Jahren entwickelt und, nicht zuletzt durch den Aufbruch in das digitale Zeitalter, verändert hat. Die Einleitung schließt mit dem Lebenszyklus einer Simulatinsstudie, der in direktem Zusammenhang mit technlgischem Frtschritt steht.

Der nächste Abschnitt widmet sich der Mdellierung eines Systems. Zu diesem Zweck wird eine kurze Übersicht über Mdellklassen, die im nrmalen Sprachgebrauch verbreitet sind, gegeben. Im Anschluss an diesen Punkt werden die drei Phasen Frmulierung, Untersuchung und Validierung, die zusammen den eigentlichen Mdellierungsprzess ergeben, kurz vrgestellt.

Im dritten Teil wird ausführlich auf die Klassifizierung vn Mdellen eingegangen. Den Schwerpunkt bilden hierbei jedch nicht die realen Simulatinen, auf die kurz eingegangen wird, sndern die semitischen bzw. digitalen Simulatinen. Bei diesen sind i.A. nicht nur Infrmatinen zum mdellierten bjekt in datenbankähnlichen Strukturen gespeichert, sndern auch sg. Metadaten über das Mdell selbst. In Anlehnung an die Klassifizierung, die am Fachgebiet der Entwicklung vn Anwendungssystemen verbreitet ist, werden Mdelle mit einem generellen bzw. besnderen Gegenstandsbezug, Struktur- und Idealmdelle, swie Simulatins- und Visualisierungsmdelle vrgestellt und der Zusammenhang mit Schema und Ausprägung dargestellt. In diesem Kntext wird kurz auf Simulatinssprachen und Simulatinssftware eingegangen, mit Hilfe derer eine Digitalisierung eines Mdells überhaupt erst ermöglicht wird. Hierbei ist auch die Entwicklung des Internets mit Bereitstellung entsprechender Web Services einzubeziehen, was in einem separaten Punkt über sg. Web Based Simulatin Envirnments seinen Niederschlag findet.

Im Anschluss an die Klassifizierung werden die bisherigen Ergebnisse übersichtlich in Szenarien zusammenfasst und es wird kurz auf Beispiele in der Praxis eingegangen, bevr sich der nächste Teil mit der speziellen Aufgabe vn Cmputern befasst, Künstliche Intelligenz bereitzustellen.

Da sich innerhalb der Simulatin Begriffe wie Intelligentes Hypermedia der E-Learning gebildet haben, versucht der sechste Teil, einen Überblick über existierende Lernumgebungen im Bereich des Edutainments zu geben, bevr er auch die Sparte der Simulatin im Bereich des Entertainments betrachtet und zum Schluss näher auf Planspiele eingeht.

Trtz aller technlgischen Innvatinen und der Möglichkeit, immer kmplexere Mdelle digital umzusetzen, gibt es auch begründete Kritik an der Simulatin. Diese sll im vrletzten Abschnitt hauptsächlich aus philsphischer Sicht betrachtet werden, indem Thesen vn Jean Baudrillard der Umbert Ec näher untersucht werden.

Der letzte Teil der Studienarbeit sll die gewnnenen Erkenntnisse nchmals kurz zusammenfassen und zusätzlich einen Ausblick auf die Frschung und bevrstehende Entwicklung im Bereich der Simulatin geben.

Abstract

The student research prject n hand deals with the tpic f simulatin and mdelling, tw terms which are clsely assciated t each ther. A successful mdelling prcess is the key fr reasnable simulatin because the estimated success, the crrect interpretatin f a simulatin’s result, depends n design-engineering and funded prepatry wrk.

T g int all aspects the first chapter f this wrk deals with the basics f the subject matter. In additin t this the crrespnding terms are being intrduced and a histrical verview cncerning the develpment in the last years is given. This was highly influenced and changed by the breakup in the digital age. The intrductin clses with a simulatin study’s life cycle which is clsely linked t technlgical imprvement.

The next chapter describes the mdelling f a system. Fr this a shrt intrductin n mdel classes which are knwn in the nrmal spken language is given. Referring t this the three phases frmulatin, analysis and validatin, which build the main mdelling prcess, are being intrduced.

The third part f this wrk deals with the classificatin f mdels. But the main tpic are nt the real simulatins which are shrtly intrduced, but the semitic and the digital nes respectively. If describing these yu will nt nly stre infrmatin cncerning the mdellized bject but further mre data using the meta-level. Regarding the classificatin used by the subject grup f Entwicklung vn Anwendungssystemen the fcus is n mdels with a general and a specific issue respectively, structure and ideal mdels, and additinal n simulatin and visualizatin mdels and their cnnectin t scheme and instance. Using this cntext the text dwells n simulatin languages and simulatin sftware which are bth imprtant when digitising a mdel. In additin t that the pssibilities f a develping internet are shwn when using its ffered services, s called web services. A special pint examines the building f web based simulatin envirnments.

Befre the next part which deals with the functin f cmputers t supprt the user (human being respectively) by allcatin f artificial intelligence, a shrt summary f the results fllws the classificatin and examples are brught up.

Because f terms like intelligent hypermedia r e-learning the sixth part tries t give an verview abut the existing learning envirnments within the edutainment. In cmbinatin with that this part f the text deals als with simulatins in the sectr f entertainment and clses with business games.

Despite all technlgical innvatins and the pssibility t digitise mre cmplex mdels there exists criticism n simulatin, t. Regarding this a part f this wrk cntains the main theses f Jean Baudrillard and Umbert Ec wh examined the simulatin ut f a philsphical view.

The last part stresses the results f the whle wrk and cntains an utlk n the research and the upcming develpment in the area f simulatin.

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Rechnersimulatin und Benutzergruppen

Abbildung 2: Schematische Darstellung der Elemente einer Simulatin

Abbildung 3: Einzelne Blöcke des Diagramms zum Supermarktprblem vn Grdn

Abbildung 4: Life-Cycle einer Simulatinsstudie

Abbildung 5: Metamdell, Mdellsystem und bjektsystem

Abbildung 6: Übersicht der grafischen Mdelle

Abbildung 7: Übersicht der technischen Mdelle

Abbildung 8: Stufenmdell für semantische Mdelle nach Stachwiak

Abbildung 9: Aufteilung der Simulatin

Abbildungen 10 -12: Beispiele zur Visualisierung (3D-Mdell eines menschlichen Knies, Bindung eines Liganden an ein Zielmlekül, Autmdell für Crash- und Sicherheitssimulatin)

Abbildung 13: Einrdnung vn Simulatinssprachen bezüglich ihrer Anwendungsbereiche

Abbildung 14: Typisierung der Simulatinssftware

Abbildung 15: WBSE und Funktinen eines Service Prviders

Abbildung 16: WBSE und Funktinen eines Data Prviders

Abbildung 17: WBSE und Funktinen des Data Users

Abbildung 18: DARPA Tactical Language Training Prject

Abbildung 19: Web Based Training (WBT) mit Zugriff auf Simulatinstls via Internet

Abbildung 20: Schnittstelle zwischen Lernumgebung, Internet und Applikatinsserver

Abbildung 21: Übersicht der verschiedenen digitalen Lernspiele

Abbildung 22: Die vier Phasen des Lernens nach A. Klb

Abbildung 23: Grenzen und Möglichkeiten der Simulatin

Abbildung 24: Neue Entwicklungsstrategien für Simulatinswerkzeuge

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Mrphlgischer Kasten für Mdelle

Tabelle 2: Klassifizierung symblischer Mdelle nach Fishman

Tabelle 3: Simulatinsebenen beim Menschen

Tabelle 4: Unterschiede zwischen Simulatinsstudie und Cmputerspiel

Tabelle 5: Übersicht über verschiedene Planspielmethden

1.Grundlagen

Was ist Simulatin? Wer sich eingehend mit dieser Fragestellung beschäftigt, wird feststellen, dass es nicht unbedingt eine einheitliche Beschreibung dieses Begriffes gibt. Während der Mathematiker eher an ein Bernulli- der Laplace-Experiment denkt, um eine gewisse Wahrscheinlichkeit zum Eintritt eines bestimmten Ereignisses vrauszusagen, wird der Mitarbeiter eines Fraunhfer-Instituts, welches sehr durch die Entwicklung graphisch-interaktiver Systeme geprägt ist, vielmehr an eine Visualisierung denken, beispielsweise an eine Klimasimulatin.

Die Simulatin dient nicht nur der Visualisierung vn Zahlen der mathematischen Zusammenhängen, auch die ingenieurwissenschaftlichen Disziplinen benutzen die Simulatin, z.B. bei einem Fahrzeug-Crashtest mit Hilfe eines Dummies, der das physikalische Verhalten eines menschlichen Körpers bei einem Aufprall mit einem Kraftfahrzeug widerspiegeln sll. Dies geschieht in der Sicherheitsfrschung der Autmbilindustrie.

Ein Pilt wird bei dem Begriff „Simulatin“ eher an den Flugzeugsimulatr in der Ausbildung denken, der ihn durch Training unter anderem auf Extremsituatinen vrbereiten sll, bevr er sich Gedanken über die Simulatin in einem anderen Kntext macht.

Die Mtivatin für die ben genannten Beispiele ist vielfältiger Natur. Während die eine Variante Prgnsecharakter hat, die andere dazu dient, viele Faktren und Zahlenreihen ptisch verständlich zu präsentieren, wird Simulatin in der Entwicklung und im Maschinenbau auch dazu benutzt, kstenaufwändige und gefährliche Situatinen durchzuspielen.

Handelt es sich smit um ein Hmnym? Nein, denn für Simulatinen lässt sich ein Klassifikatinsschema finden, auf das später eingegangen werden sll.

Die Simulatin stellt im Sinne des Wirtschaftsinfrmatikers im Allgemeinen ein rechnergestütztes, virtuelles Experiment dar, erfährt aber auch in anderen Disziplinen grße Bedeutung[1]:

exakte Naturwissenschaften: lange Traditin, Frmulierungen der Physik etwa per se mathematisch, heute im weitesten Sinne anerkannt

staatliche Wirtschaftsplitik: mindestens zwei Lager (Mnetaristen und Keynesianer), es existieren zwei unterschiedliche Mdelle

Klimasimulatin: stark abweichende Therien beispielsweise zu glbaler Erderwärmung der znlch, nahezu ausschließlich mdellgestützt

Spieltherie: vn Neumanns MinMax-Prinzip[2], äußerst risikavers, kaum realistisch für „wahre Zcker“

Dch was ist nun der eigentliche Zweck vn Simulatinen? Bei den ben genannten Beispielen wird deutlich, dass Simulatin unter anderem dazu geeignet ist, etwas Existierendes näher zu beschreiben.

Zusammenfassend lassen sich flgende Ziele vn Simulatin aufzählen[3]:

Nachvllziehen bzw. Verstehen eines bekannten Szenaris

Naturkatastrphen (Erdbeben, Vulkanausbrüche, Trnads etc.): Gründe des Entstehens, des Auftretens an einem bestimmten rt zu einer bestimmten Zeit, Stärke (Ursachenfrschung zur besseren Vrhersage aus Schutzgründen)

Reknstruktin vn bestimmten Vrgängen (z.B. Einsturz des Wrld Trade Centers mit dem Schwerpunkt auf Materialmerkmalen)

ptimierung eines bekannten Szenaris

Flttenplanung einer Airline bzw. Auslastung eines Flughafens (mit Starts und Landungen)

Wärmespeicherung und –dämmung eines mdernen öklgischen Hauses

Datendurchsatz in einem vrhandenen Netzwerk der im Internet

ein unbekanntes Szenari vrhersagen (Prgnse)

Klimaveränderungen, Wettervrhersage (z.B. El Niñ Phänmen)

Entwicklung des Bevölkerungswachstums

Eigenschaften neu knzipierter Materialien (Verbundwerkstffe, Legierungen etc.)

1.1 Begriffe der Simulatin

Der Begriff der Simulatin entstammt dem lateinischen Begriff „simulare“ bzw. „simulati“ und hat im Allgemeinen zwei Bedeutungen. Zum einen bedeutet er „vrtäuschen“ und zielt auf das bewusste „Vrtäuschen vn Krankheiten der die übertriebene Darstellung ihrer Symptme“ ab[4]. Der andere Aspekt ist Thema dieser Studienarbeit, auf den nun ausführlich eingegangen werden sll.

Eine frühe Begriffsdefinitin findet sich im Brckhaus des Jahres 1895[5]:

„Ein Verhalten, welches dem wirklichen Sachverhalt nicht entsprechenden Schein eines anderen Sachverhalts hervrruft, meistens in der Absicht zu täuschen. Juristisch kmmt in Betracht die Simulatin vn Geisteskrankheiten, namentlich zur Vermeidung einer dem Simulanten drhenden strafrechtlichen Verflgung, die Vrschützung vn Gebrechen der körperlichen Krankheiten, um vermögensrechtliche Vrteile zu erlangen, beim Militär, um sich der Dienstpflicht zu entziehen…“

Dch diese Definitin kmmt nicht im Geringsten an den Zusammenhang heran, den wir heutzutage bei einer Simulatin erwarten. Eine, für die heutige Zeit deutlich sinnvllere Definitin findet sich knapp 90 Jahre später in einer Ausgabe des Brckhaus vn 1983[6]:

„Darstellung der Nachbildung physikalischer, technischer, bilgischer, psychlgischer der öknmischer Przesse durch mathematische der physikalische Mdelle, die eine wirklichkeitsnahe, jedch einfachere, billigere der ungefährlichere Untersuchung als das bjekt erlauben.“

Da sich der Gehalt des Begriffs der Simulatin nicht nur im Wandel der Zeit änderte, sndern sgar heute der Begriff als Synnym für verschiedene Kntexte genutzt wird, fixiert die VDI-Richtlinie 3633 die Simulatin für den ingenieurwissenschaftlichen Bereich[7]:

„Allgemein eine mdellhafte Nachbildung eines Systems mit Hilfe eines Ersatzsystems, wbei die mit dem simulierten System gewnnenen Ergebnisse möglichst mit denen des ursprünglichen Systems übereinstimmen sllen.“

Smit handelt es sich um eine Nachbildung vn Przessen anhand eines Mdells, aus welchem sich anschließend Erkenntnisse für das riginalsystem ziehen lassen. Dabei werden Parameter, die keine besndere Rlle für die Ergebnisse spielen, aus Gründen der Abstraktin weggelassen. Gründe für Simulatinen sind z.B.[8]:

Untersuchung am realen System zu teuer, zu aufwändig der zu gefährlich

Fahrzeug-Crashtest (zu gefährlich in der Realität)

Mdernisierung einer Fertigungsanlage (mehrfacher Umbau in der Realität zu aufwändig bzw. zu teuer)

In der Realität nch nicht existierendes System

Windkanaltests mit Cmputermdellen der Prttypen vn Flugzeugen der Frmel-1-Bliden

Planung einer Immbilie und Anpassung an das Landschaftsbild

Nicht direkt bebachtbares System

Systembedingt bei Mlekülen in einer Flüssigkeit

Reales System arbeitet zu schnell (Beispiel: Simulatin vn Schaltkreisen)

Reales System arbeitet zu langsam (Beispiel: Zeitraffer-Simulatin gelgischer Przesse)

für Experimente in der Simulatin besser geeignetes Simulatinsmdell, da Mdifikatinen einfacher sind als in der Realität

z.B. Mdellbau in der Stadtplanung

Gefahrlse und kstengünstige Ausbildung

Flugsimulatren

Trainingscenter der Raumfahrtbehörden

Entertainment

Flugsimulatren für den Heimbereich

Wirtschafts- und Städtebausimulatinen

Planspiele

Wendet man Simulatin als Technik an, s findet sie innerhalb verschiedener Wissensgebiete statt, die für einen Wirtschaftsinfrmatiker alle zusammen vn Bedeutung sind.

S wird sich der Systemanalytiker speziell für die Simulatin am Rechner als eine vn vielen Simulatinsarten interessieren. Aber auch andere Simulatinsfrmen sind denkbar: Analg-Geräte für die Bebachtung vn Schwingungen, Labrmdelle bei Windkanaltests und andere Testumgebungen für die Auswirkung vn Naturgesetzen.

Für den Mathematiker ist die Simulatin als eine vn vielen frmalen Beschreibungsfrmen vn Systemen interessant, denn auch andere analytische Mdelle sind durch Frmeln beschreibbar.

Der Statistiker wird den Simulatr, beispielsweise durch eine leistungsstarke Sftware wie SPSS[9] repräsentiert, als stchastische Frm eines bestimmten Systemtyps zu schätzen wissen, die zudem experimentell untersucht werden kann. Zusätzlich hierzu stehen Labrexperimente und das Experiment am realen System zur Verfügung.

Für den Prgrammierer stellt ein Simulatinsprgramm eins vn vielen Prgrammtypen mit speziellen Prgrammieranfrderungen dar, für die er auch spezielle Techniken verwenden muss.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: [Beil02], S.13

Abbildung 1: Rechnersimulatin und Benutzergruppen

In diesem Zusammenhang muss auch auf das Ersatzsystem der bigen Definitin eingegangen werden. Im Allgemeinen wird dies auch „Mdell“ genannt. Es entstammt dem italienischen Wrt „mdell“ und ist ursprünglich aus „mdul“ hervrgegangen.

Auch dieser Begriff hat verschiedene Bedeutungen. Die primäre Wrtbedeutung beschreibt das der Nachahmung dienende Vrbild. S benutzt beispielsweise der Maler in der Kunst ein Mdell, das er mithilfe vn Pinsel und Farben abzubilden versucht. Aber auch in der Wirtschaftsinfrmatik gibt es – in Anlehnung an die Veranstaltung Entwicklung vn Anwendungssystemen – das sg. „Vrgehensmdell“ – vn der Feststellung eines Prblems über Fachentwurf, Systementwurf und Implementierung bis hin zur Einführung des entwickelten Anwendungssystems.

Die andere Wrtbedeutung ist genau umgekehrt. Hier entsteht ein Mdell durch Nachahmung eines existierenden der imaginären Vrbildes. In diesen Bereich fallen in der Infrmatik auch die Datenbanken – sie bilden einen Ausschnitt aus der realen Welt ab, der durch entsprechende Schemata repräsentiert wird und die Werte selbst als Ausprägungen dieser speichert.

Zusätzlich hat der Mdellentwurf neben der Einhaltung vn Spezifikatinen und der ptimierung jedch nch weitere (psitive) Aspekte, da das Mdell

der Verständigung über ein System

dem Verständnis für ein System

der Vrhersage seines Verhaltens

der Einrichtung und Prägung seines Verhaltens

der Steuerung und Regelung seines Verhaltens

dient[10]. Hierbei helfen dem (Wirtschafts-)Infrmatiker zwei entsprechende Ansatzpunkte[11]:

Mdell als „Idealbild“: Berücksichtigung vn Spezifikatinen (Schema)

Mdell als „Ersatzbild“: Beschreibungen vn Realisierungen (Ausprägung)

Die Ausschnitte aus der Wirklichkeit werden in einem Datenmdell abgebildet, die Speicherstrukturen hingegen haben mit der Bedeutung des Mdellbegriffes wenig gemeinsam, sndern eher mit der eines Musters der einer Frm.

Eine Simulatin ist in gewisser Weise eine Weiterentwicklung einer Kpie des riginals. Sie unterliegt nicht mehr einer bestimmten Materie, sndern lässt sich durch Digitalisierung immer weiter durch einen Frtschritt in der Dematerialisierung beschreiben. Dieser Aspekt wird besnders durch die universelle Maschine Cmputer unterstrichen. Dch ist die im Cmputer nun existierende Simulatin eine Kpie des riginals hne riginal? Sie stellt zwar ein Abbild aus der Realität dar, dch es kann sich auch um eine sg. Fiktin handeln, eines in der Realität nicht existierenden Systems. Handelt es sich jedch um Untersuchungen, b ein simuliertes System unter realen Bedingungen existieren kann, d.h. es nachbildbar ist, s spricht man vn vrbildender Funktin.

Beim Entwurf einer Cmputersimulatin wird die Realität strikt peratinal aufgefasst. Es ist ntwendig, einen Bebachtungsausschnitt zu schaffen und seine Input- und utputbedingungen näher zu untersuchen. Hierbei wird ein peratinal definierter, realer Przess durch ein Symblsystem (i.A. durch eines der Mathematik) abgebildet, um mittels Algrithmen in einem Rechnersystem simuliert werden zu können. In diesen Grenzen hängt die Leistungsfähigkeit der Simulatin lediglich vn der Rechengeschwindigkeit des Cmputers und den sie spezifizierenden Beschreibungen (Sftware) ab. Mit Hilfe der Ergebnisse, die in Frm vn abgetasteten der gesammelten Daten vrliegen, wird dann versucht, Gesetz- der Regelmäßigkeiten zu entdecken, anhand derer man eine Therie für das untersuchte bjekt der den untersuchten Przess ableiten kann.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: [.V.02]

Abbildung 2: Schematische Darstellung der Elemente einer Simulatin

1.2 Histrische Entwicklung

Analytische Lösungsmethden wurden lange Zeit dazu verwendet, fundamentale Zusammenhänge der Natur zu beschreiben und theretisch zu erklären. Durch den technischen Frtschritt, besnders schnelle Cmputer zu entwickeln, die hne Prbleme mit grßen Datenmengen umgehen und kmplexe Rechnungen schnell durchführen können, tritt die analytische Methde immer mehr in den Hintergrund.

Neben dem vn Francis Bacn[12] im 17. Jh. beschriebenen „Wechselspiel zwischen Therie und Empirie“[13] tritt nun vermehrt die Simulatin bzw. der Erkenntniserwerb, der durch diese ausgelöst wird. Durch Hchleistungsrechner müssen Mdellierer immer weniger die Reduktin bzw. Abstraktin berücksichtigen, sndern können zu immer kmplexeren, hlistischen[14] Mdellen übergehen.

Bis zu Anfang des 20. Jahrhunderts hatte die Simulatin nch die Bedeutung der bereits ben genannten Vrtäuschung vn Krankheiten, besnders, um vm Militärdienst ausgenmmen zu werden. In der Literatur finden sich hierzu Hinweise auf das preußische Heer.

Der Mdellbegriff entstand in Italien im Zeitalter der Renaissance. Er gehörte bis ins 18. Jahrhundert der Fachsprache der bildenden Künstler an. In Deutschland wurde der Begriff „Mdel“ (Muster, Frm), das direkt vm lateinischen Wrt „mdulus“ stammt, um 1800 durch das bekannte Wrt „Mdell“ ersetzt. Der alte Begriff lebt jedch weiterhin im Verb „ummdeln“ frt.[15]

Mdelle fanden schn immer ihren Niederschlag in der Wissenschaft. Bereits Jhannes Kepler, der im 16. bzw. 17. Jahrhundert ein umfassendes Mdell zum Snnensystem erstellte, der Galile, der als Begründer der mdernen Naturwissenschaft gilt und sein „kpernikanisches helizentrisches Mdell“[16] verteidigte, für das er sgar 1632 vn der Inquisitin verurteilt wurde, weil es im Widerspruch zur kirchlichen Lehrmeinung stand, frmulierten teilweise nch bis heute gültige Mdelle. Anfang des 20. Jahrhunderts kamen dann physikalisch bedeutsame Mdelle, wie etwa das Atmmdell, hinzu.

1943 widmete sich ein Prjekt des MIT einem sg. „Airplane Stability Cntrl Analyzer“, der zunächst als analges System aufgebaut wurde. Nachdem sich 1945 eine Gruppe um Jay Frrester damit beschäftigt hatte, die Möglichkeiten digitaler Cmputer für dieses Prjekt auszulten, wurde der Anfang 1946 entwickelte ENIAC[17] dazu benutzt, einen Flugsimulatr für verschiedene Flugzeugtypen bereitzustellen. In diesem Prjekt, das den Namen Whirlwind trug, wurden unter anderem Kathdenstrahlröhren als grafisches Display benutzt. Wlley[18] bezeichnete dies als Beginn der Cmputersimulatin, da hierbei schn das mögliche Ptenzial vn digitalen Simulatinen erkannt wurde.

Aber auch der militärische Nutzen vn Simulatinen wurde schnell erkannt. S beschäftigte sich bereits Ende 1945 eine Gruppe vn Wissenschaftlern mit Hilfe eines Prttypen des ENIAC mit Frschungen auf dem Gebiet der Wasserstffbmbe, da hierbei, im Gegensatz zu Atmbmbenversuchen, kaum kntrllierte Labrexperimente möglich sind.

Nach dem 2. Weltkrieg kam ein besnderes Interesse an der Simulatin auf, mit Beginn des Kalten Krieges und einem drhenden Atmkrieg etablierte sich die Simulatin bei den Militärs als zentrales Instrument für Prgnse und Kntrlle. Besnders der Sputnik-Schck[19] ließ in den USA Zweifel am eigenen Gesellschaftssystem laut werden und s flgte 1957 die erste grße Simulatinsstudie über das Wirtschaftssystem in den USA. Es sllten Aussagen bezüglich einer möglichen ptimierung gefunden werden. In dieser Zeit wurden Cmputersimulatinen mit ihren Visualisierungsmöglichkeiten besnders vn General Mtrs vrangetrieben.

Neben der Bereitstellung eines Planungsmechanismus in dieser Zeit erfuhr die Simulatin aber auch aus einem anderen Grund einen enrmen Schub – seit 1945 wurden Hchrisiktechnlgien (Kernkraft, Hchgeschwindigkeitszüge, Flugzeuge, Raumfahrt etc.) entwickelt, die hne ein „virtuelles ‚cntrl envirnment’ nicht mehr denkbar waren.“[20]

Die eigentliche Entwicklung vn Wahlprgnsen, wie wir sie heutzutage kennen, geht auf die Zeit ab 1961 zurück. Damals wurden im Zusammenhang mit der US-Präsidentschaftswahl umfassende Daten über Wähler und deren Verhaltensmuster gesammelt (‚Simulmatics Prject’), s dass das Endergebnis durch Cmputersimulatin schn sehr exakt vrausgesagt werden knnte.

[...]


[1] [Bung03], S.3

[2] Das MinMax-Prinzip sagt aus, dass es immer eine rationale Lösung für einen präzise definierten Konflikt zwischen zwei Personen, deren Interessen gegensätzlich sind, gibt.

[3] [Bung03], S.4

[4] [Hopf03], S.3

[5] [Hett03], S.176

[6] [Hett03], S.176

[7] [Wiss04]

[8] [Wiki04]

[9] „Statistical Package for the Social Sciences“, heute ein Standardprodukt der SPSS GmbH im Angebot der Statistiksoftware.

[10] [Beil02], S.14

[11] [Beil02], S.14

[12] Englischer Philosoph, Staatsmann und Naturwissenschaftler (1561-1626). Er entwickelte Gedanken zum Empirismus mit Hilfe von Naturgesetzen, sein Hauptwerk ist „Novum Organon“, das 1620 erschien.

[13] [Matt95/2], S.8

[14] Der Begriff „Holismus“ stammt aus dem Griechischen und bedeutet die Einnahme der totalen Perspektive zum Verständnis über ein gesamtes System.

[15] [Wiki04]

[16] Das Modell nimmt an, dass die Sonne der Mittelpunkt aller Planeten sei und beschreibt schon früh die Bewegungsabläufe und Konstellation einzelner Planeten.

[17] „Electronic Numerical Integrator and Calculator“, ein von John W. Mauchly und J. Presper Eckert an der Universität von Pennsylvenia 1946 entwickelter Rechner, der auf 18.000 Röhren basierte.

[18] Britischer Schriftsteller und TV-Moderator, der für die BBC arbeitet. Seine Artikel erscheinen in Sunday Telegraph, The Guardian, The Independent etc. Sein erstes Buch “Virtual Worlds” untersuchte den Einfluss der Computersimulation und der virtuellen Realität auf die Kultur eines Volkes.

[19] Am 4.Oktober 1957 startete der sowjetische Satellit Sputnik seinen Flug in den Weltraum. Dieses Ereignis löste in der westlichen Welt, besonders in den USA, Panik aus, da die Sowjetunion einen technologischen Vorteil hatte und gleichzeitig im Besitz von Interkontinentalraketen war, mit denen ein nukleare Bedrohung möglich war.

[20] [Schr03]

Ende der Leseprobe aus 76 Seiten

Details

Titel
Simulation und Modellierung
Hochschule
Technische Universität Darmstadt  (BWL - Wirtschaftsinformatik I)
Note
1,3
Autor
Jahr
2004
Seiten
76
Katalognummer
V31434
ISBN (eBook)
9783638324465
ISBN (Buch)
9783638703567
Dateigröße
1660 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Die vorliegende Studienarbeit befasst sich mit dem Thema Simulation und Modellierung, die eng miteinander verknüpft sind. Erst nach einem erfolgreichen Modellierungsprozess ist eine sinnvolle Simulation möglich, d.h. nur durch konstruktive und fundierte Vorarbeit kann dergewünschte Erfolg, der in der korrekten Interpretation eines Simulationsergebnisses besteht, eintreten.
Schlagworte
Simulation, Modellierung
Arbeit zitieren
Dipl.-Wirtsch.-Inform. Peter Eiselt (Autor), 2004, Simulation und Modellierung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/31434

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