Proxel-basierte Simulationsverfahren für Stochastische Petri-Netze

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Graham Horton
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2004 bis 2007
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5424348

Beim Projektpartner DaimlerChrysler AG befindet sich ein System zur Überwachung und Prognose von Qualitäts- und Zuverlässigkeitseigenschaften von Kraftfahrzeugen im Aufbau. Zur erfolgreichen Entwicklung dieses Systems gehören anspruchsvolle Aufgaben aus den Bereichen Datenbanken, Data Mining und Simulation. In diesem Projekt soll im Verbund mit zwei weiteren Antragstellern (G. Saake (Datenbanken) und R. Kruse (Data Mining" sowie der Abteilung RIC/AS des DaimlerChrysler Research Centers in Esslingen die Forschungsaspekte dieses Vorhabens bearbeitet werden. Proxels bilden einen neuen Ansatz zur Simulation stochastischer Modelle, wie sie beispielsweise von stochastischen Petri-Netzen und Warteschlangensystemen dargestellt werden. Sie basieren auf einen zeitdiskreten Approximationsansatz unter Verwendung von zusätzlichen Altersvariablen. Sie eignen sich besonders für die transiente Analyse kleiner, steifer Simulationsmodelle, so wie diese bei der Qualitäts- und Zuverlässigkeitsmodellierung zum Einsatz kommen. Ihr wichtigsten Vorteile sind die Einfachheit des Ansatzes, die deterministische Berechnungsweise und die monotone Konvergenz gegen die exakte Lösung. In dem hier beantragten Forschungsvorhaben sollen Proxel-basierte Methoden zur Simulation stochastischer Petri-Netze entwickelt und untersucht werden. Hierzu gehören neben der Herstellung eines Werkzeugs auch Ansätze zur Effizienzsteigerung der Simulation. Die Ergebnisse des Forschungsvorhabens fliessen in das gemeinsame Projekt ein und werden auch zum Bestandteil des Qualitäts- und Zuverlässigkeitsprognosesystems.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen