@phdthesis{Fehler2010,
  author    = {Fehler, Manuel},
  title     = {Kalibrierung Agenten-basierter Simulationen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-64762},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2010},
  abstract  = {In der vorliegenden Arbeit wird das Problem der Kalibrierung Agenten-basierter Simulationen (ABS) behandelt, also das Problem, die Parameterwerte eines Agenten-basierten Simulationsmodells so einzustellen, dass valides Simulationsverhalten erreicht wird. Das Kalibrierungsproblem f{\"u}r Simulationen an sich ist nicht neu und ist im Rahmen klassischer Simulationsparadigmen, wie z.B. der Makro-Simulation, fester Bestandteil der Forschung. Im Vergleich zu den dort betrachteten Kalibrierungsproblemen zeichnet sich das Kalibrierungsproblem f{\"u}r ABS jedoch durch eine Reihe zus{\"a}tzlicher Herausforderungen aus, welche die direkte Anwendung existierender Kalibrierungsverfahren in begrenzter Zeit erschweren, bzw. nicht mehr sinnvoll zulassen. Die L{\"o}sung dieser Probleme steht im Zentrum dieser Dissertation: Das Ziel besteht darin, den Nutzer bei der Kalibrierung von ABS auf der Basis von unzureichenden, potentiell fehlerhaften Daten und Wissen zu unterst{\"u}tzen. Dabei sollen drei Hauptprobleme gel{\"o}st werden: 1)Vereinfachung der Kalibrierung großer Agenten-Parametermengen auf der Mikro- Ebene in Agenten-basierten Simulationen durch Ausnutzung der spezifischen Struktur von ABS (n{\"a}mlich dem Aufbau aus einer Menge von Agentenmodellen). 2)Kalibrierung Agenten-basierter Simulationen, so dass auf allen relevanten Beobachtungsebenen valides Simulationsverhalten erzeugt wird (mindestens Mikro und Makro-Ebene). Als erschwerende Randbedingung muss die Kalibrierung unter der Voraussetzung einer Makro-Mikro-Wissensl{\"u}cke durchgef{\"u}hrt werden. 3)Kalibrierung Agenten-basierter Simulationen auf der Mikro-Ebene unter der Voraussetzung, dass zur Kalibrierung einzelner Agentenmodelle nicht ausreichend und potentiell verf{\"a}lschte Daten zur Verhaltensvalidierung zur Verf{\"u}gung stehen. Hierzu wird in dieser Arbeit das sogenannte Makro-Mikro-Verfahren zur Kalibrierung von Agenten-basierten Simulationen entwickelt. Das Verfahren besteht aus einem Basisverfahren, das im Verlauf der Arbeit um verschiedene Zusatzverfahren erweitert wird. Das Makro-Mikro-Verfahren und seine Erweiterungen sollen dazu dienen, die Modellkalibrierung trotz stark verrauschter Daten und eingeschr{\"a}nktem Wissen {\"u}ber die Wirkungszusammenh{\"a}nge im Originalsystem geeignet zu erm{\"o}glichen und dabei den Kalibrierungsprozess zu beschleunigen: 1) Makro-Mikro-Kalibrierungsverfahren: Das in dieser Arbeit entwickelte Makro- Mikro-Verfahren unterst{\"u}tzt den Nutzer durch eine kombinierte Kalibrierung auf der Mikro- und der Makro-Beobachtungsebene, die gegebenenfalls durch Zwischenebenen erweitert werden kann. Der Grundgedanke des Verfahrens besteht darin, das Kalibrierungsproblem in eines auf aggregierter Verhaltensebene und eines auf der Ebene des Mikro-Agentenverhaltens aufzuteilen. Auf der Makro-Ebene wird nach validen idealen aggregierten Verhaltensmodellen (IVM) der Agenten gesucht. Auf der Mikro-Ebene wird versucht die individuellen Modelle der Agenten auf Basis des erw{\"u}nschten Gesamtverhaltens und der ermittelten IVM so zu kalibrieren, das insgesamt Simulationsverhalten entsteht, das sowohl auf Mikro- als auch auf Makro-Ebene valide ist. 2) Erweiterung 1: Robuste Kalibrierung: Um den Umgang mit potentiell verrauschten Validierungskriterien (d.h. mit verrauschten Daten {\"u}ber ein Originalsystem, auf denen die Validierungskriterien der Simulation beruhen) und Modellteilen w{\"a}hrend der Kalibrierung von ABS zu erm{\"o}glichen, wird eine robuste Kalibrierungstechnik zur Anwendung im Makro-Mikro-Verfahren entwickelt. 3) Erweiterung 2: Kalibrierung mit Heterogenit{\"a}tssuche: Als zweite Erweiterung des Makro-Mikro-Verfahrens wird ein Verfahren entwickelt, das das Problem des unklaren Detaillierungsgrades von ABS auf der Ebene der Parameterwerte adressiert. Prinzipiell kann zwar jeder Agent unterschiedliche Parameterwerte verwenden, obwohl eine geringere Heterogenit{\"a}t zur Erzeugung validen Verhaltens ausreichend w{\"a}re. Die entwickelte Erweiterung versucht, w{\"a}hrend der Kalibrierung, eine geeignete Heterogenit{\"a}tsauspr{\"a}gung f{\"u}r die Parameterwerte der Agenten zu ermitteln. Unter einer Heterogenit{\"a}tsauspr{\"a}gung wird dabei eine Einteilung der simulierten Agenten in Gruppen mit jeweils gleichen Parameterwerten verstanden. Die Heterogenit{\"a}tssuche dient dazu, einen Kompromiss zu finden zwischen der Notwendigkeit, sehr große Parametersuchr{\"a}ume durchsuchen zu m{\"u}ssen und gleichzeitig den Suchraum so klein wie m{\"o}glich halten zu wollen.},
  subject      = {Computersimulation},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Pries2010,
  author    = {Pries, Jan Rastin},
  title     = {Performance Optimization of Wireless Infrastructure and Mesh Networks},
  doi       = {10.25972/OPUS-3723},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-46097},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2010},
  abstract  = {Future broadband wireless networks should be able to support not only best effort traffic but also real-time traffic with strict Quality of Service (QoS) constraints. In addition, their available resources are scare and limit the number of users. To facilitate QoS guarantees and increase the maximum number of concurrent users, wireless networks require careful planning and optimization. In this monograph, we studied three aspects of performance optimization in wireless networks: resource optimization in WLAN infrastructure networks, quality of experience control in wireless mesh networks, and planning and optimization of wireless mesh networks. An adaptive resource management system is required to effectively utilize the limited resources on the air interface and to guarantee QoS for real-time applications. Thereby, both WLAN infrastructure and WLAN mesh networks have to be considered. An a-priori setting of the access parameters is not meaningful due to the contention-based medium access and the high dynamics of the system. Thus, a management system is required which dynamically adjusts the channel access parameters based on the network load. While this is sufficient for wireless infrastructure networks, interferences on neighboring paths and self-interferences have to be considered for wireless mesh networks. In addition, a careful channel allocation and route assignment is needed. Due to the large parameter space, standard optimization techniques fail for optimizing large wireless mesh networks. In this monograph, we reveal that biology-inspired optimization techniques, namely genetic algorithms, are well-suitable for the planning and optimization of wireless mesh networks. Although genetic algorithms generally do not always find the optimal solution, we show that with a good parameter set for the genetic algorithm, the overall throughput of the wireless mesh network can be significantly improved while still sharing the resources fairly among the users.},
  subject      = {IEEE 802.11},
  language  = {en}
}