Stochastische Modellierung und Optimierung am IOR

Stochastische Entscheidungsmodelle I

  • Typ: Vorlesung (V)
  • Semester: WS 14/15
  • Ort:

    10.81 HS 93 10.81 Bauingenieure, Altes Bauingenieurgebäude

  • Zeit:

    Montags:
    14:00 - 15:30 wöchentlich



  • Dozent:

    Prof.Dr. Karl-Heinz Waldmann

  • SWS: 2
  • LVNr.: 2550679
  • Prüfung: 26.02.2015
VoraussetzungenKeine.
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.
LiteraturhinweiseSkript

Weiterführende Literatur

Waldmann, K.H. , Stocker, U.M. (2004): Stochastische Modelle - eine anwendungsorientierte Einführung; Springer

KommentarLernziele

Die Studierenden erwerben die Kenntnis moderner Methoden der stochastischen Modellbildung und werden dadurch in die Lage versetzt, einfache stochastische Systeme adäquat zu beschreiben und zu analysieren.

Inhalt

Aufbauend 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.

Verwendete Medien

Tafel, Folien, Flash-Animationen, Simulationssoftware

LehrinhaltDie Studierenden erwerben die Kenntnis moderner Methoden der stochastischen Modellbildung und werden dadurch in die Lage versetzt, einfache stochastische Systeme adäquat zu beschreiben und zu analysieren.
ZugangsvoraussetzungenKeine.