Modellierung von Notfallsplänen mit Hilfe des Stochastic Ressource-Constraint Project Scheduling Problem Formalismus

In einer realen Welt mit stochastischer Umgebung ist es eine stressige Aufgabe, komplexe und sensible Projekte zu verwalten. Diese Arbeit soll dem Leser die große Komplexität der Projektplanung aus deterministischen und stochastischen Gesichtspunkten erläutern. Forschungen auf dem Gebiet der Zeitplanung von stochastischen Projekten mit beschränkten Ressourcen (in weiterer Folge SRCPSP genannt) sind relativ neu und basieren auf gut recherchierten deterministischen RCPSP Problemen. In den folgenden Kapiteln werden diverse Techniken und Standards der untersten Ebene einer berechnungsbasierten Projektplanung behandelt. Um Projektentscheidungsfindungen zu vereinfachen und zu verbessern, wurden in den letzten 60 Jahren unterschiedliche Heuristiken und algorithmische Modelle entwickelt. Die Beschäftigungen mit dem standardisierten Business Continuity Management (BKM-Plan) und seinen best-practice - Ratschlägen tragen dazu bei, eine heuristische SRCPSP Methodik anhand eines realen disaster-recovery - Beispiels darzustellen. Zweck der Zeitplanbeispiele ist es, konzeptionelle Ansätze zu zeigen, welche die Verwaltung von Unfall- und Notsituationen, für alle Arten von Businesszweigen oder anderen Krisenmanagementplänen, ermöglichen

Parameter Calibration und Simulation von Pfaden für das stochastic-volatility jump diffusion Optionsbewertungsmodell von Bakshi

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Ermittlung des Preises von Optionen. Optionen sind spezielle Derivate, die wiederum Hull in seinem Buch definiert als: Ein Derivat ist ein Finanzinstrument, dessen Wert von einem anderen, einfacheren zu Grunde liegenden Finanzinstrument (underlying) abhängt . Ein underlying kann unter anderem auch eine Anleihe, eine Aktie oder der Umtauschkurs zweier Währungen sein...

Arbeitsbericht Nr. 2005-01, September 2005

Ilmenauer Beiträge zur Wirtschaftsinformatik Nr. 2005-01 / Technische Universität Ilmenau, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Institut für Wirtschaftsinformatik, ISSN 1861-9223 ISBN 3-938940-01-

Matrizen- und zustandsraumreduzierende Verfahren zur Leistungsbewertung großer stochastischer Petrinetze

Viele qualitative und quantitative Analysemethoden von Petrinetzmodellen basieren auf der Berechnung aller Modellzustände. Für sehr große Modelle ist eine Berechnung wichtiger Eigenschaften aufgrund ihrer zu großen Zustandsräume oft unmöglich. Diese Restriktion ist als das Problem der Zustandsraumexplosion bekannt. Sehr große Zustandsräume ziehen darüber hinaus die Behandlung sehr großer Matrizen nach sich. Während der numerischen Analyse muß nach der Ermittlung aller Zustände eines Petrinetzmodells eine quadratische Matrix erstellt werden, deren Dimension von der Anzahl der ermittelten Zustände ist. Diese Arbeit untersucht matrizen- und zustandsraumreduzierende Verfahren zur Überwindung des Problems der Zustandsraumexplosion. Durch die in dieser Arbeit beschriebenen Verfahren sind deutlich größere Modelle als bisher analysierbar. Die Möglichkeiten und Grenzen dieser Verfahren werden untersucht und erläutert. Anhand von Beispielen werden die beschriebenen Verfahren zur Reduzierung von Matrizen und Zustandsräumen vorgestellt. Kern der Arbeit ist eine neue Aggregierungsmethode. Unter Aggregierung wird dabei der Prozeß verstanden, ein großes, komplexes Modell in ein kleineres, weniger komplexes Modell zu überführen. Bedingung einer geeigneten Aggregierung ist die Bewahrung wichtiger Eigenschaften des Originalmodells. Zu diesen Eigenschaften gehören wichtige strukturelle Merkmale eines Modells. In dieser Arbeit werden solche strukturellen Merkmale erläutert und Verfahren vorgestellt, die deren effiziente Ermittlung ermöglichen. Es wird gezeigt, daß die in dieser Arbeit präsentierte Aggregierungsmethode die für die numerische Analyse wichtigen strukturellen Eigenschaften bewahrt. Eine Bewahrung zeitbehafteter Eigenschaften von Modellen bei deren Aggregierung wurde in bisherigen Untersuchungen kaum beachtet. In dieser Arbeit wird ein Graphen basiertes Verfahren vorgestellt, mit welchem häufig auftretende Strukturen in stochastischen Petrinetzen zu einer zeitbehafteten Transition mit einer markierungsabhängigen Schaltzeit aggregiert werden. Die dadurch erzeugten aggregierten Modelle mit einem deutlich reduzierten Zustandsraum weisen für wichtige Leistungsmaße ein ähnliches, in manchen Fällen gar gleiches Verhalten auf, wie das Originalmodell. Andere bekannte Verfahren zur Angleichung des Zeitverhaltens des aggregierten Modells an das Originalmodell basieren dagegen auf aufwendigen iterativen numerischen Analysen. Durch die Vermeidung eines solchen Iterationsverfahrens läßt sich die in dieser Arbeit vorgestellte Aggregierungsmethode in bekannte approximative Analyseverfahren integrieren. Die Anwendung einer solchen Integration wird demonstriert. Abschließend wird anhand einer Reihe von Beispielen die Praktikabilität der hier vorgeschlagenen Aggregierungsmethode experimentell untersucht

Design eines Multiskalen-Algorithmus zur reaktiven Prozess- und Ablaufplanung

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