Ereignisgesteuerte Systeme

Dozent:

Dr. Stefan Wildermann

Modulbeschreibung:

Ereignisgesteuerte Systeme

Umfang/Stunden:

V2 + Ü2 (zusammen 5 ECTS), Informatik, I&K, auch für Computational Engineering und Medizintechnik

Ort und Zeit der Vorlesung:

Donnerstag, 14:15 – 15:45 Uhr, im H4 Martensstraße 1 (RRZE)

Anmeldung über Studon

Ort und Zeit der Übungen:

Mittwoch, 12:15 – 13:45 Uhr, im H4 Martensstraße 1 (RRZE)

Aktuelles

Unterlagen (Folien, Übungen, sonstige Dateien):

Alle Unterlagen zur Vorlesung und Übung werden hier auf Studon zur Verfügung gestellt.

Zielsetzung:

Vermittlung von Modellierungs-, Simulations- und Entwurfsmethoden für verteilte und ereignisdiskrete Systeme. Anwendung auf Beispiele aus Computernetzwerken, automatischen Produktionssystemen, komplexen Softwaresystemen und integrierten Steuerungs-, Kommunikations- und Informationssystemen.

Inhalt:

Die rasante Entwicklung von Rechnertechnologien in den vergangenen Jahrzehnten hatte die Verbreitung neuer dynamischer und komplexer Systeme zu Folge. Wesentliche Charakteristika solcher Systeme sind Verteiltheit, Nebenläufigkeit und das asynchrone Auftreten diskreter Ereignisse. Der Prozess, neue Modelle und Methoden für ereignisgesteuerte Systeme zu entwickeln, ist vergleichsweise jung. Der Rechner selbst spielt hierbei eine entscheidende Rolle als Werkzeug für Systementwurf, Analyse und Steuerung.

  1. Eigenschaften komplexer Systeme
  2. Überblick über Systeme und Modelle
  3. Zeitfreie und zeitbehaftete Modelle
  4. Stochastische Modelle
  5. Umsetzung in Programmiersprachen
  6. Simulation-, Entwurfs- und Testverfahren auf der Basis der vorgestellten Modelle.

Literatur und Links:

  • Christos G. Cassandras. Stephane Lafortune. Introduction to Discrete Event Systems. Springer, 1999.
  • David Harel. STATECHARTS: A Visual Formalism for Complex Systems. Science of Computer Programming 8 (1987) 231-274. (pdf, 44 Seiten)
  • Ein Übersichtsaufsatz des Erfinders der OBDDs:
    R. E. Bryant. Symbolic Boolean Manipulation with Ordered Binary-decision Diagrams. ACM Computing Surveys 24 (1992) 293 – 318.
    (Download-Möglichkeit von Rechnern der FAU bzw. über VPN hier).
  • Ken McMillan, Pionier der Modellprüfung mit BDDs und Entwickler von SMV, bietet seine Doktorarbeit als PDF hier an. Diese gibt umfassend Einblick in das Thema.
  • Der symbolische Modellprüfer NuSMV wird in einer praktischen Übung verwendet. Auf der Seite sind neben dem Modellprüfer Tutorials und Beispiele zu finden.
  • In einer praktischen Übung verwenden wir das Petri-Netz Werkzeug Pipe2. Es ist frei und für alle Platformen verfügbar.

Prüfung

  • Ein (un)benoteter Schein kann durch Bestehen der Klausur erworben werden.
  • Zur Klausur sind keine Hilfsmittel (außer Stifte) erlaubt.