Effiziente Systemevaluation mit stochastischen Modellen

dc.contributor.author	Reinecke, Philipp
dc.contributor.editor	Hölldobler, Steffen
dc.date.accessioned	2020-08-21T08:46:02Z
dc.date.available	2020-08-21T08:46:02Z
dc.date.issued	2013
dc.description.abstract	Stochastische Modelle werden zur Evaluation von Computersystemen benötigt. Diese Arbeit betrachtet Fragen der Effizienz von Evaluationsansätzen unter besonderer Berücksichtigung stochastischer Fehlermodelle. Sie bietet einen Überblick über stochastische Fehlermodelle und wendet sich anschließend dem effizienten Einsatz von Phasentypverteilungen zu. Es werden Methoden zur effizienten Zufallszahlengenerierung in Simulationen entwickelt und eine Aussage zur optimalen Repräsentation hergeleitet. Des weiteren wird ein neuer Algorithmus für die Anpassung von Phasentypverteilungen an Daten und seine Implementierung im Werkzeug HyperStar vorgestellt. Drei Fallstudien illustrieren den Einsatz stochastischer Modelle an Beispielen aus der Praxis.	de
dc.identifier.isbn	978-3-88579-417-2
dc.identifier.pissn	1617-5468
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33741
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartof	Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2012
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-13
dc.title	Effiziente Systemevaluation mit stochastischen Modellen	de
gi.citation.endPage	260
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	251

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