Stochastic Modelling and Optimization at the IOR

Stochastische Entscheidungsmodelle I

  • type: Vorlesung (V)
  • semester: WS 16/17
  • time: 17.10.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude


    17.10.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    24.10.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    24.10.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    31.10.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    31.10.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    07.11.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    07.11.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    14.11.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    14.11.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    21.11.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    21.11.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    28.11.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    28.11.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    05.12.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    05.12.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    12.12.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    12.12.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    19.12.2016
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    19.12.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    09.01.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    09.01.2017
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    16.01.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    16.01.2017
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    23.01.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    23.01.2017
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    30.01.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    30.01.2017
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik

    06.02.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

    06.02.2017
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    30.33 MTI 30.33 Allgemeine Elektrotechnik


  • lecturer: Dr.-Ing. Ellen Platt
    Dr.-Ing. André Lust
  • sws: 2
  • lv-no.: <a target="lvn" href="https://campus.studium.kit.edu/events/FyZwbVHhRUa1tz5AgJYX6g">2550679</a>
Bemerkungen

letztmalig

BeschreibungAufbauend auf dem Modul Einführung in das Operations Research werden quantitative Verfahren zur Planung, Analyse und Optimierung von Informationsprozessen vorgestellt. Einen Schwerpunkt bilden dabei stochastische Methoden und Modelle. Das bedeutet, dass Problemstellungen betrachtet werden, bei denen zufällige Einflüsse eine wesentliche Rolle spielen. Es wird untersucht, wie solche Systeme sich modellieren lassen, welche Eigenschaften und Kenngrößen zur Beschreibung der Modelle verwendet werden können und was für typische Problemstellungen in diesem Zusammenhang auftreten.
Literaturhinweise
  • Waldmann, K.H., Stocker, U.M. (2012): Stochastische Modelle - eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, 2. Auflage
  • Norris, J.R. (1997): Markov Chains; Cambridge University Press
  • Bremaud, P. (1999): Markov Chains, Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation and Queues, Springer
Lehrinhalt

Markov Ketten, Poisson Prozesse.

ZugangsvoraussetzungenKeine.
Arbeitsbelastung

Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 135.0 Stunden

Präsenzzeit: 30 Stunden

Vor – und Nachbereitung der LV: 45.0 Stunden

Prüfung und Prüfungsvorbereitung: 60.0 Stunden

Ziel

Die Teilnehmer sollen durch den Kurs in die Lage versetzt werden stochastische Systeme mit modernen Methoden der stochastischen Modellbildung zu beschreiben und zu analysieren. Die Diskussion praxisorientierter Fallstudien verfolgt zwei Ziele. Einerseits soll den Teilnehmern typische praxisnahe Problemstellungen verdeutlicht werden und andererseits werden Kriterien zur Beurteilung der Performanz stochastischer Systeme motiviert. Im Rahmen der Veranstaltung werden Eigenschaften und Kenngroßen zu Beurteilung der Performanz von Markov Ketten, Poisson Prozessen und Wartesystemen entwickelt. Die fakultative Rechnerübung unter Einsatz der Programmiersprache Java umfasst eine praxisnahe Fallstudie, die den Teilnehmern ein realistisches Bild von der Analyse stochastischer Systeme vermittelt.

Prüfung

Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer 60 min. schriftlichen Prüfung (nach §4(2), 1 SPO). Die Leistung der freiwilligen Rechnerübung kann als Erfolgskontrolle anderer Art (nach §4(2), 3 SPO) zur Verbesserung der Klausurnote um einen 2/3 Notenschritt herangezogen werden.