Parallel Execution of Social Simulation Models in a Grid Environment

Nunes, Davide; Antunes, Luís

doi:10.1007/978-3-642-38859-0_9

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“…Oft werden die Einflussgrößen eines Simulationsmodells auch als Parameter und die Ausgabegrößen als Zielgrößen bezeichnet. Die möglichen Wertebereiche P i der Parameter bilden nach Nunes und Antunes [109] den Parameterraum P und eine konkrete Wertebelegung nennen sie Parameterkonfiguration P c .…”

Section: Atomares Modell Gekoppeltes Modellunclassified

“…Anwendungen für diese Ebene finden sich bei der stochastischen M&S im Sinne der Multiple Replications in Parallel nach Pawlikowski et al [118] oder der Parallel Independent Replication Simulation nach Ndih und Charkaoui [166]. Genauso kann die von Nunes und Antunes [109] vorgestellte parallele explorative Analyse des Parameterraumes eines Simulationsmodells dieser Ebene zugeordnet werden.…”

Section: Unabhängige Simulationsläufeunclassified

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Variantenmanagement in der Modellbildung und Simulation unter Verwendung des SES/MB Frameworks

Schmidt¹

2019

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Eine wesentliche Grundlage des modernen Entwicklungs-und Planungsprozesses in den Ingenieurwissenschaften bildet die Methode der Modellbildung und Simulation (M&S). Die Modellbildung beschäftigt sich mit der Abstraktion wesentlicher Aspekte technischer Systeme und deren Umsetzung in einem Modell. Mit der Simulation werden die erstellten Modelle auf einem Computer ausgeführt, mit dem Ziel Erkenntnisse über das Systemverhalten zu gewinnen. Die einmalige Ausführung eines Modells wird als Simulationslauf bezeichnet. Ein einfaches Simulationsexperiment umfasst eine Menge von Simulationsläufen mit variierten Einflussgrößen. Komplexe simulationsbasierte Experimente sind durch die Integration der Simulation mit anderen numerischen Verfahren, wie zum Beispiel der Optimierung, dem Screening oder der Sensitivitätsanalyse, gekennzeichnet. Bei hoch komplexen Simulationsexperimenten ist neben dem Parameterraum auch die Modellstruktur Gegenstand der Untersuchung. Die klassische Vorgehensweise der M&S stößt im Ingenieurbereich zunehmend an ihre Grenzen. Ein Grund sind wachsende Ansprüche von Kunden nach individuellen Produkten. Dadurch steigen die Variantenvielfalt und oft die Komplexität technischer Systeme und damit auch der daraus resultierenden Modelle sowie Untersuchungsziele. Das heißt, die Spezifikation und Ausführung von Simulationsexperimenten umfasst nicht nur eine Menge von Modellvarianten mit zulässigen Parametrierungen, sondern auch Kombinationen numerischer Verfahren und deren Konfiguration. Weiterhin ergibt sich die Folge zu untersuchender Varianten oder anzuwendender numerischer Methoden oft erst im Verlauf eines Experiments aus zuvor ermittelten Untersuchungsergebnissen. Die vorliegende Arbeit leistet demgemäß einen Beitrag zur Entwicklung von allgemeinen Methoden zum Variantenmanagement in der M&S bis auf die Ebene der Simulationsexperimente und zur automatisierten Ausführung von Simulationsexperimenten. Die Lösungsvorschläge werden aufbauend auf dem ASIM-Vorgehensmodell, der modular-hierarchischen Modellbildung und dem System Entity Structure/Model Base (SES/MB) Framework entwickelt. Das Variantenmanagement basiert auf verschiedenen Phasen, der Variantenanalyse,-formalisierung,-implementierung und-ge-nerierung. Weiterhin wird eine modular-hierarchische Strukturierung für Simulationsexperimente entwickelt. Durch eine Erweiterung des SES/MB Frameworks können nicht nur Modellvarianten, sondern vollständige Experimentvarianten spezifiziert, implementiert und generiert werden. Weiterhin wird ein Konzeptrahmen zum automatisierten Experimentieren basierend auf dem erweiterten SES/MB Framework erarbeitet. Abschließend werden die entwickelten Methoden an einem Anwendungsbeispiel aus dem Bereich der Produktion und Logistik präsentiert.

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Section: Atomares Modell Gekoppeltes Modellunclassified

Section: Unabhängige Simulationsläufeunclassified