Tool Support for Performance Modeling and Optimization

Most of the available modeling and simulation tools for performance analysis do not support model optimization sufficiently. One reason for this unsatisfactory situation is the lack of universally applicable and adaptive optimization strategies. Another reason is that modeling and simulation tools usually have a monolithic software design, which is difficult to extend with experimentation functionality. Such functionality has gained on importance in recent years due to the capability of an automatic extraction of valuable information and knowledge out of complex models. One of the most important experimentation goals is to find model parameter settings, which produce optimal model behavior. In this paper, we elaborate on the design of a powerful optimization component and its integration into existing modeling and simulation tools. For that purpose, we propose a hybrid integration approach being a combination of loose document-based and tight invocation-based integration concepts. Beside the integration concept for the optimization component, we also give a detailed insight into the applied optimization strategies. © 2006, IGI Global. All rights reserved

Technology And Online Education: Models For Change

This paper contends that technology changes advance online education.  A number of mobile computing and transformative technologies will be examined and incorporated into a descriptive study.  The object of the study will be to design innovative mobile awareness models seeking to understand technology changes for mobile devices and how they can be used for online learning.  These models will take information from technology vicissitudes, online education systems, along with mobile device literature, and build a picture of past, current, and future trends for online learning.  The application of such an approach should lead to a better definition of mobile awareness requirements and greater online visibility relative to selection of the appropriate model criteria and requirements.  The models will identify online problem definitions, hardware and software advancements, analysis mobile objectives, and the selection of evaluation criteria and requirements to design online mobile awareness.  By using technology vicissitudes, online education systems, and mobile device variables that are found in the literature, models can be designed to achieve awareness for online learning and changing technologies.  These futuristic models can help to identify the appropriate techniques and methods to be used in facilitating the overall effort in future mobile devices for online learning.  Hopefully, seamless technology integration and borderless networks for mobile awareness will motivate and benefit all future online teaching and learning groups

Effiziente simulationsbasierte Optimierung farbiger stochastischer Petri-Netze

Modelle erleichtern das Verstehen und Verbesserung technischer Systeme. Dabei werden durch Abstraktion komplexer Systeme nur noch wesentliche Bestandteile von Design und Verhalten nachgebildet, das Modell ist damit deutlich leichter handhabbar und verständlicher als das reale System. Durch Anpassung des Modells bzw. seiner Konfiguration wird eine Optimierung des Systems erleichtert oder überhaupt erst ermöglicht. Optimierung eines Modells bedeutet dabei, aus der Menge aller Systemkonfigurationen diejenige(n) zu bestimmen, für die sich das Modell - und damit später auch das reale System - hinsichtlich bestimmter Bewertungskriterien bestmöglich verhält. Aufgrund zufälliger Einflussgrößen wird das Finden einer optimalen Systemkonfiguration auf konventionellem Wege unmöglich oder zumindest unrealistisch schwer. Hier setzt die indirekte Optimierung durch Simulation an. Ein großes Problem ist dabei der enorme Zeitbedarf von Simulationen. Thema der Arbeit ist die Frage, wie die Effizienz simulationsbasierter Optimierung durch Kombination bekannter und neuer Verfahren erhöht werden kann. Dafür wurde ein neues Verfahren der adaptiven Genauigkeitssteuerung mittels Multiphasen-Optimierung entwickelt. Für die Beantwortung der Frage wurde zunächst ein Analysewerkzeug erstellt, mit dem die verschiedenen Verfahren zur simulationsbasierten Optimierung untersucht werden können. Um auf bisherige Vorarbeiten und Veröffentlichungen am Fachgebiet aufzubauen, wurde für diese Arbeit das Simulationssystem TimeNET verwendet. Als formales Modell für komplexe, diskrete Systeme kommen farbige, stochastische Petri-Netze (Stochastic Colored Petri Nets) zum Einsatz. Typische Probleme simulationsbasierter Optimierung werden betrachtet. Es werden bekannte Verfahren verglichen und ein neues Verfahren vorgestellt, welches den Simulationszeitbedarf in Betracht zieht und damit auf die Anwendung für simulationsbasierte Optimierung zugeschnitten ist. Abschließend werden die Verfahren anhand von SCPN-Simulationen und Benchmarkfunktionen bewertet.Models facilitate the understanding and improvement of technical systems. By abstracting complex systems, only essential components of design and behavior are reproduced, making the model much easier to handle and more understandable than the real system. By adapting the model or its configuration, an optimization of the system is made easier or even possible. Optimization of a model means to determine from the set of all system configurations the one for which the model - and thus later also the real system - behaves best in terms of certain evaluation criteria. Due to random factors, finding an optimal system configuration by conventional means, e.g. through (Mixed Integer) Linear Programming often is impossible or at least unrealistic hard. This is where indirect optimization through simulation comes into play. A big challenge is the amount of time required by simulations. Topic of this thesis is increasing the efficiency of simulation-based optimization by combining well known and new methods. For this purpose, a new method of adaptive accuracy control using multi-phase optimization has been developed and integrated into a prototype software tool. To build on previous work and publications, the simulation system TimeNET was used for this work. Therefore (Stochastic Colored Petri Nets) are used as a formal model for complex, discrete systems. Typical problems of simulation-based optimization are considered. Known methods are compared and a new method is presented, which takes into account the required simulation time and thus is tailored to simulation-based optimization. Finally, the presented methods are evaluated using SCPN simulations and benchmark function