Masterarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,5, Technische Universit?t Ilmenau, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit befasst sich mit der Metamodellierung von Simulationsmodellen. Wenn ein Simulationsmodell sehr komplex ist, kann der Rechenaufwand zum Ausf?hren der Experimente erheblich sein. Au erdem erschwert sich die Analyse und Interpretation der Simulationsergebnisse. In diesem Fall bietet ein Metamodell Vorteile, weil es die Approximation von Input-Output-Verh?ltnissen auf der Basis der aus der Simulation erlangten Daten erlaubt. Dies bietet die M?glichkeit, Simulationsergebnisse zu prognostizieren und zu optimieren. Angesichts dieses Potentials befasst sich diese Arbeit mit den Grundprinzipen der Metamodellierung und mit der Charakterisierung g?ngiger Methoden, wie dem Kriging-Verfahren, der Spline-Regression, der Support-Vector-Machine, der polynomialen Regression, der radialen Basisfunktion, dem k?nstlichen neuronalen Netz und dem Entscheidungsbaum. Hierf?r wurde auf die mathematischen Grundlagen, L?sungsverfahren, Vorteile, Nachteile und Anwendungsbeispiele eingegangen.
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