Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informierte Modellierung stochastischer Prozesse

Bayesian Discrete-Event Simulation (BDES) integriert bayesianische statistische Inferenz mit ereignisdiskreter Simulation. A-priori-Annahmen über Systemparameter – wie Service-Raten, Ankunftszeiten oder Ausfallwahrscheinlichkeiten – werden mittels des Satzes von Bayes mit beobachteten Daten aktualisiert, und die resultierenden Posterior-Verteilungen steuern direkt die Simulations-Engine. Diese Kopplung ermöglicht es Modellierern, sowohl aleatorische als auch epistemische Unsicherheit durch ereignisgesteuerte Prozessmodelle zu propagieren.