Fork/Join-Warteschlangennetze

Fork/Join-Warteschlangennetze

von: Markus Arns

VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2007

ISBN: 9783836414692 , 185 Seiten

Format: PDF, OL

Kopierschutz: DRM

Windows PC,Mac OSX Apple iPad, Android Tablet PC's Online-Lesen für: Windows PC,Mac OSX,Linux

Preis: 58,00 EUR

Mehr zum Inhalt

Fork/Join-Warteschlangennetze


 

Die Modellierung und Analyse Diskreter Ereignisorientierter Dynamischer Systeme (DEDS) ist in der Informatik seit langer Zeit ein wichtiger Themenschwerpunkt. In diesem Kontext haben sich Warteschlangennetze insbesondere im Anwendungsgebiet Computer und Kommunikationssysteme aufgrund der Verfügbarkeit sehr zeit– und platzeffizienter analytisch–algebraischer Analyseverfahren als adäquater Modellformalismus bewährt. Die Verfügbarkeit dieser Methoden in integrierten Modellierungs– und Analysewerkzeugen einerseits und die Interpretation alternativer Anwendungfälle als DEDS andererseits legen den Wunsch nahe, das Warteschlangeninstrumentarium auf weitere Anwendungsgebiete anzupassen. Speziell in der Logistik kommt der optimalen Planung, Steuerung und Optimierung von Systemen und damit deren Modellierung und Analyse eine entscheidende Bedeutung zu, da der Erfolg vieler Industrieunternehmen in zunehmendem Maße von der optimalen Auslegung ihrer Logistik beeinflußt wird.

Das Warteschlangeninstrumentarium läßt sich häufig zur Analyse sehr grober logistischer Prozeßketten einsetzen, es versagt jedoch für detaillierte Modelle, da die effizienten algebraischen Analyseverfahren einigen typischen Eigenschaften logistischer Systeme nicht zugänglich sind. Mit dieser Motivation liegt das Ziel der vorliegenden Arbeit darin, einen Beitrag hinsichtlich der Anpassung der effizienten Analyseverfahren für Warteschlangennetze auf Prozeßketten zu leisten. Spezielles Augenmerk wird auf den Aspekt der Synchronisation komplexer paralleler Abläufe gelegt, der essentieller Bestandteil vieler logistischer Systeme ist. Dieses Buch richtet sich an Personen, die sich mit der Leistungsbewertung technischer Kennzahlen ereignisgesteuerter oder prozeßorientierter Systeme befassen

Der Autor
Dr. rer. nat. Markus Arns, Studium der Informatik an der Universität Dortmund. Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Informatik Lehrstuhl "Modellierung und Simulation" der Universität Dortmund.