Communication Networks Modeling and Optimization

Worum geht's

Du lernst probabilistische Modelle und Optimierungsansätze zur Beschreibung und Steuerung von Kommunikationsnetzen (drahtlos und drahtgebunden). Am Ende kannst du Markov‑Modelle und Warteschlangentheorie anwenden sowie Optimierungsprobleme für Netzparameter formulieren und mit Solver‑Software lösen.

Was du danach kannst

• Wahrscheinlichkeits- und stochastische Prozesse verstehen
• Diskrete und kontinuierliche Markov‑Ketten anwenden
• Grundlagen der Warteschlangentheorie (u.a. M/G/1, Spezialfälle, Netzwerke) beherrschen
• Statistische Multiplexing‑ und Pufferverhalten analysieren
• Scheduling‑ und Netzoptimierungsprobleme formulieren
• Optimierungsaufgaben mit Software (z.B. CVX, Gurobi) umsetzen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen in lehrzentrierter Form
• Übung/TutorialLösen analytischer Aufgaben zur Vertiefung
• Homework/ProgrammieraufgabenPraktische Anwendung mit Optimierungssoftware (6–7 Aufgaben)

Lehrmethode

• LehrvortragEinführung und Erläuterung der Theorie
• Übungsaufgaben auf Tafel/NotebookFestigung und Anwendung analytischer Methoden
• Software‑gestützte BeispieleTraining im Umgang mit Optimierungssolvern und Implementierung