@phdthesis{Geissler2022,
  author    = {Geißler, Stefan},
  title     = {Performance Evaluation of Next-Generation Data Plane Architectures and their Components},
  issn      = {1432-8801},
  doi       = {10.25972/OPUS-26015},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-260157},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2022},
  abstract  = {In this doctoral thesis we cover the performance evaluation of next generation data plane architectures, comprised of complex software as well as programmable hardware components that allow fine granular configuration. In the scope of the thesis we propose mechanisms to monitor the performance of singular components and model key performance indicators of software based packet processing solutions. We present novel approaches towards network abstraction that allow the integration of heterogeneous data plane technologies into a singular network while maintaining total transparency between control and data plane. Finally, we investigate a full, complex system consisting of multiple software-based solutions and perform a detailed performance analysis. We employ simulative approaches to investigate overload control mechanisms that allow efficient operation under adversary conditions. The contributions of this work build the foundation for future research in the areas of network softwarization and network function virtualization.},
  subject      = {Leistungsbewertung},
  language  = {en}
}
@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{Kaussner2003,
  author    = {Kaußner, Armin},
  title     = {Dynamische Szenerien in der Fahrsimulation},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-8286},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2003},
  abstract  = {In der Arbeit wird ein neues Konzept f{\"u}r Fahrsimulator-Datenbasen vorgestellt. Der Anwender entwirft eine auf seine Fragestellung zugeschnittene Datenbasis mithilfe einer einfachen Skriptsprache. Das Straßennetzwerk wird auf einer topologischen Ebene rep{\"a}sentiert. In jedem Simulationsschritt wird hieraus im Sichtbarkeitsbereich des Fahrers die geometrische Rep{\"a}sentation berechnet. Die f{\"u}r den Fahrer unsichtbaren Teile des Straßenetzwerks k{\"o}nnen w{\"a}hrend der Simulation ver{\"a}ndert werden. Diese Ver{\"a}nderungen k{\"o}nnen von der Route des Fahrers oder von den in der Simulation erhobenen Messerten abh{\"a}ngen. Zudem kann der Anwender das Straßennetzwerk interaktiv ver{\"a}ndern. Das vorgestellte Konzept bietet zahlreiche M{\"o}glichkeiten zur Erzeugung reproduzierbarer Szenarien f{\"u}r Experimente in Fahrsimulatoren.},
  subject      = {Straßenverkehr},
  language  = {de}
}
@article{PetschkeStaab2019,
  author    = {Petschke, Danny and Staab, Torsten E.M.},
  title     = {DDRS4PALS: a software for the acquisition and simulation of lifetime spectra using the DRS4 evaluation board},
  series = {SoftwareX},
  volume    = {10},
  journal   = {SoftwareX},
  doi       = {10.1016/j.softx.2019.100261},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-202276},
  pages     = {100261},
  year      = {2019},
  abstract  = {Lifetime techniques are applied to diverse fields of study including materials sciences, semiconductor physics, biology, molecular biophysics and photochemistry. Here we present DDRS4PALS, a software for the acquisition and simulation of lifetime spectra using the DRS4 evaluation board (Paul Scherrer Institute, Switzerland) for time resolved measurements and digitization of detector output pulses. Artifact afflicted pulses can be corrected or rejected prior to the lifetime calculation to provide the generation of high-quality lifetime spectra, which are crucial for a profound analysis, i.e. the decomposition of the true information. Moreover, the pulses can be streamed on an (external) hard drive during the measurement and subsequently downloaded in the offline mode without being connected to the hardware. This allows the generation of various lifetime spectra at different configurations from one single measurement and, hence, a meaningful comparison in terms of analyzability and quality. Parallel processing and an integrated JavaScript based language provide convenient options to accelerate and automate time consuming processes such as lifetime spectra simulations.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Kluegl2000,
  author    = {Kl{\"u}gl, Franziska},
  title     = {Aktivit{\"a}tsbasierte Verhaltensmodellierung und ihre Unterst{\"u}tzung bei Multiagentensimulationen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-2874},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2000},
  abstract  = {Durch Zusammenf{\"u}hrung traditioneller Methoden zur individuenbasierten Simulation und dem Konzept der Multiagentensysteme steht mit der Multiagentensimulation eine Methodik zur Verf{\"u}gung, die es erm{\"o}glicht, sowohl technisch als auch konzeptionell eine neue Ebene an Detaillierung bei Modellbildung und Simulation zu erreichen. Ein Modell beruht dabei auf dem Konzept einer Gesellschaft: Es besteht aus einer Menge interagierender, aber in ihren Entscheidungen autonomen Einheiten, den Agenten. Diese {\"a}ndern durch ihre Aktionen ihre Umwelt und reagieren ebenso auf die f{\"u}r sie wahrnehmbaren {\"A}nderungen in der Umwelt. Durch die Simulation jedes Agenten zusammen mit der Umwelt, in der er "lebt", wird die Dynamik im Gesamtsystem beobachtbar. In der vorliegenden Dissertation wurde ein Repr{\"a}sentationsschema f{\"u}r Multiagentensimulationen entwickelt werden, das es Fachexperten, wie zum Beispiel Biologen, erm{\"o}glicht, selbst{\"a}ndig ohne traditionelles Programmieren Multiagentenmodelle zu implementieren und mit diesen Experimente durchzuf{\"u}hren. Dieses deklarative Schema beruht auf zwei Basiskonzepten: Der K{\"o}rper eines Agenten besteht aus Zustandsvariablen. Das Verhalten des Agenten kann mit Regeln beschrieben werden. Ausgehend davon werden verschiedene Strukturierungsans{\"a}tze behandelt. Das wichtigste Konzept ist das der "Aktivit{\"a}t", einer Art "Verhaltenszustand": W{\"a}hrend der Agent in einer Aktivit{\"a}t A verweilt, f{\"u}hrt er die zugeh{\"o}rigen Aktionen aus und dies solange, bis eine Regel feuert, die diese Aktivit{\"a}t beendet und eine neue Aktivit{\"a}t ausw{\"a}hlt. Durch Indizierung dieser Regeln bei den zugeh{\"o}rigen Aktivit{\"a}ten und Einf{\"u}hrung von abstrakten Aktivit{\"a}ten entsteht ein Schema f{\"u}r eine vielf{\"a}ltig strukturierbare Verhaltensbeschreibung. Zu diesem Schema wurde ein Interpreter entwickelt, der ein derartig repr{\"a}sentiertes Modell ausf{\"u}hrt und so Simulationsexperimente mit dem Multiagentenmodell erlaubt. Auf dieser Basis wurde die Modellierungs- und Experimentierumgebung SeSAm ("Shell f{\"u}r Simulierte Agentensysteme") entwickelt. Sie verwendet vorhandene Konzepte aus dem visuellen Programmieren. Mit dieser Umgebung wurden Anwendungsmodelle aus verschiedenen Dom{\"a}nen realisiert: Neben abstrakten Spielbeispielen waren dies vor allem Fragestellungen zu sozialen Insekten, z.B. zum Verhalten von Ameisen, Bienen oder der Interaktion zwischen Bienenv{\"o}lkern und Milbenpopulationen.},
  subject      = {Agent <Informatik>},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Herrler2007,
  author    = {Herrler, Rainer},
  title     = {Agentenbasierte Simulation zur Ablaufoptimierung in Krankenh{\"a}usern und anderen verteilten, dynamischen Umgebungen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-24483},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2007},
  abstract  = {Verteilte dynamische Systeme unter lokalen und globalen Gesichtspunkten zu optimieren ist eine schwierige Aufgabe. Zwar sind grunds{\"a}tzliche Auswirkungen einzelner Maßnahmen h{\"a}ufig bekannt, durch widerstrebende Ziele, Wechselwirkungen zwischen Prozessen und Nebenwirkungen von Maßnahmen ist ein analytisches Vorgehen bei der Optimierung nicht m{\"o}glich. Besonders schwierig wird es, wenn lokale Einheiten einerseits ihre Ziele und Autonomie behalten sollen, aber durch zentrale Vorgaben bzw. Anreize so gesteuert werden sollen, dass ein {\"u}bergeordnetes Ziel erreicht wird. Ein praktisches Beispiel dieses allgemeinen Optimierungsproblems findet sich im Gesundheitswesen. Das Management von modernen Kliniken ist stets mit dem Problem konfrontiert, die Qualit{\"a}t der Pflege zu gew{\"a}hrleisten und gleichzeitig kosteneffizient zu arbeiten. Hier gilt es unter gegeben Rahmenbedingungen und bei Respektierung der Autonomie der Funktionseinheiten, Optimierungsmaßnahmen zu finden und durchzuf{\"u}hren. Vorhandene Werkzeuge zur Simulation und Modellierung bieten f{\"u}r diese Aufgabe keine ausreichend guten Vorgehensmodelle und Modellierungsmechanismen. Die agentenbasierte Simulation erm{\"o}glicht die Abbildung solcher Systeme und die Durchf{\"u}hrung von Simulationsexperimenten zur Bewertung einzelner Maßnahmen. Es werden L{\"o}sungswege und Werkzeuge vorgestellt und evaluiert, die den Benutzer bei der Formalisierung des Wissens und der Modellierung solch komplexer Szenarien unterst{\"u}tzen und ein systematisches Vorgehen zur Optimierung erm{\"o}glichen.},
  subject      = {Simulation},
  language  = {de}
}