TY - THES A1 - Fehler, Manuel T1 - Kalibrierung Agenten-basierter Simulationen T1 - Calibration of Agent-based Simulations N2 - 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 für 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 für ABS jedoch durch eine Reihe zusätzlicher Herausforderungen aus, welche die direkte Anwendung existierender Kalibrierungsverfahren in begrenzter Zeit erschweren, bzw. nicht mehr sinnvoll zulassen. Die Lösung 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 unterstützen. Dabei sollen drei Hauptprobleme gelöst werden: 1)Vereinfachung der Kalibrierung großer Agenten-Parametermengen auf der Mikro- Ebene in Agenten-basierten Simulationen durch Ausnutzung der spezifischen Struktur von ABS (nämlich 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-Wissenslücke durchgeführt werden. 3)Kalibrierung Agenten-basierter Simulationen auf der Mikro-Ebene unter der Voraussetzung, dass zur Kalibrierung einzelner Agentenmodelle nicht ausreichend und potentiell verfälschte Daten zur Verhaltensvalidierung zur Verfügung 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 eingeschränktem Wissen über die Wirkungszusammenhänge im Originalsystem geeignet zu ermöglichen und dabei den Kalibrierungsprozess zu beschleunigen: 1) Makro-Mikro-Kalibrierungsverfahren: Das in dieser Arbeit entwickelte Makro- Mikro-Verfahren unterstützt 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 erwünschten 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 über ein Originalsystem, auf denen die Validierungskriterien der Simulation beruhen) und Modellteilen während der Kalibrierung von ABS zu ermöglichen, wird eine robuste Kalibrierungstechnik zur Anwendung im Makro-Mikro-Verfahren entwickelt. 3) Erweiterung 2: Kalibrierung mit Heterogenitätssuche: 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 Heterogenität zur Erzeugung validen Verhaltens ausreichend wäre. Die entwickelte Erweiterung versucht, während der Kalibrierung, eine geeignete Heterogenitätsausprägung für die Parameterwerte der Agenten zu ermitteln. Unter einer Heterogenitätsausprägung wird dabei eine Einteilung der simulierten Agenten in Gruppen mit jeweils gleichen Parameterwerten verstanden. Die Heterogenitätssuche dient dazu, einen Kompromiss zu finden zwischen der Notwendigkeit, sehr große Parametersuchräume durchsuchen zu müssen und gleichzeitig den Suchraum so klein wie möglich halten zu wollen. N2 - In this doctoral thesis the problem of calibrating agent-based simulations (ABS) is treated, i.e. the problem to adjust the parameter values of an agent-based simulation model to achieve valid simulation behavior. The calibration problem for simulations per se is not new and is an active part of research in the context of traditional simulation paradigms, such as the macro-simulation. Compared to the problems considered there the problems for ABS can be distinguished by several additional challenges that complicate the direct application of existing calibration procedures in a limited time, or challenges that do not allow applying existing procedures at all. The goal of this thesis is to assist the user in the calibration of ABS on the basis of incomplete and potentially noisy data or knowledge and in dealing with large amounts of parameter values if an ABS with many individual agents needs to be calibrated. The thesis covers the following three main topics: 1) Simplification of the calibration of many agent parameter values on the micro-level in ABS. This is done by exploiting the specific structure of ABS (i.e. that an ABS constitutes of a lattice of agent models). 2) Calibration of agent-based simulations, so that valid simulation behavior is created on all relevant behavior observation levels (at least micro- and macro-level). This needs to be possible without having full knowledge about how the macro observation level behavior constitutes from the modeled micro behavior. 3) Calibration of agent-based simulations on the micro-level under the constraint that only partial and potentially noisy data for testing and validation of single individual agent models is available. To achieve this the so-called “Macro-Micro Procedure” for calibrating agent-based simulations is developed. The approach consists of a basic procedure that is extended in the course of the work with various additional techniques: 1)Macro-Micro-Calibration Procedure: The Macro-Micro Procedure supports the user by applying a combined calibration on the micro and the macro-observation level, which can optionally be expanded using additional intermediate levels. The basic idea of the procedure consists of separating the calibration problem into one at the aggregate behavior level and one at the level of the micro-agent behavior. At the macro level, valid simulation behavior for ideal aggregate behavior models (IAM) of agents is being determined. At the micro level, the goal is to calibrate the models of the individual agents based on the desired overall behavior and the determined IAM from the macro level. Upon completion the simulation behavior created shall be valid both at the micro and also at a macro level. 2)Extension 1: Robust Calibration: In order to deal with potentially noisy validation criteria and model parts (i.e. with noisy data about the original system from which the validation criteria of the simulation are created) a robust calibration technique is developed that can be used as part of the Macro-Micro-Procedure. 3)Extension 2: Calibration with heterogeneity search: The second extension of the Macro-Micro-Procedure addresses the problem of an unclear level of detail on the level of the parameter values. Theoretically it is possible to use different parameter values for each individual simulated agent which leads to a huge parameter search space. Often it is however sufficient to use a lower heterogeneity in the parameter values to generate valid behavior which would allow calibration in a smaller search space. The developed extension attempts to determine such a suitable heterogeneity manifestation for the parameter values of the agents as part of the calibration process itself. A heterogeneity manifestation is performed by dividing the agents into groups of agents with homogenous parameter values. The developed heterogeneity search offers a compromise between the necessity of having to search very large parameter search spaces and the goal to keep the search space as small as possible during the calibration. KW - Computersimulation KW - Mehrebenensimulation KW - Autonomer Agent KW - Agenten-basierte Simulation KW - Multiagentensimulation KW - Parameterkalibrierung KW - Hierarchische Simulation KW - Simulation KW - Agent KW - Calibration KW - Optimization KW - Agent-based Simulation KW - Multi-Agent-Simulation Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-64762 ER - TY - JOUR A1 - Elias, Johannes A1 - Heuschmann, Peter U. A1 - Schmitt, Corinna A1 - Eckhardt, Frithjof A1 - Boehm, Hartmut A1 - Maier, Sebastian A1 - Kolb-Mäurer, Annette A1 - Riedmiller, Hubertus A1 - Müllges, Wolfgang A1 - Weisser, Christoph A1 - Wunder, Christian A1 - Frosch, Matthias A1 - Vogel, Ulrich T1 - Prevalence dependent calibration of a predictive model for nasal carriage of methicillin-resistant Staphylococcus aureus JF - BMC Infectious Diseases N2 - Background Published models predicting nasal colonization with Methicillin-resistant Staphylococcus aureus among hospital admissions predominantly focus on separation of carriers from non-carriers and are frequently evaluated using measures of discrimination. In contrast, accurate estimation of carriage probability, which may inform decisions regarding treatment and infection control, is rarely assessed. Furthermore, no published models adjust for MRSA prevalence. Methods Using logistic regression, a scoring system (values from 0 to 200) predicting nasal carriage of MRSA was created using a derivation cohort of 3091 individuals admitted to a European tertiary referral center between July 2007 and March 2008. The expected positive predictive value of a rapid diagnostic test (GeneOhm, Becton & Dickinson Co.) was modeled using non-linear regression according to score. Models were validated on a second cohort from the same hospital consisting of 2043 patients admitted between August 2008 and January 2012. Our suggested correction score for prevalence was proportional to the log-transformed odds ratio between cohorts. Calibration before and after correction, i.e. accurate classification into arbitrary strata, was assessed with the Hosmer-Lemeshow-Test. Results Treating culture as reference, the rapid diagnostic test had positive predictive values of 64.8% and 54.0% in derivation and internal validation corhorts with prevalences of 2.3% and 1.7%, respectively. In addition to low prevalence, low positive predictive values were due to high proportion (> 66%) of mecA-negative Staphylococcus aureus among false positive results. Age, nursing home residence, admission through the medical emergency department, and ICD-10-GM admission diagnoses starting with “A” or “J” were associated with MRSA carriage and were thus included in the scoring system, which showed good calibration in predicting probability of carriage and the rapid diagnostic test’s expected positive predictive value. Calibration for both probability of carriage and expected positive predictive value in the internal validation cohort was improved by applying the correction score. Conclusions Given a set of patient parameters, the presented models accurately predict a) probability of nasal carriage of MRSA and b) a rapid diagnostic test’s expected positive predictive value. While the former can inform decisions regarding empiric antibiotic treatment and infection control, the latter can influence choice of screening method. KW - Methicillin-resistant staphylococcus aureus KW - Infection control KW - Clinical prediction rule KW - Predictive value of tests KW - False positive reactions KW - Calibration Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-96091 UR - http://www.biomedcentral.com/1471-2334/13/111 ER - TY - JOUR T1 - Long-term monitoring of the ANTARES optical module efficiencies using \(^{40}\)K decays in sea water JF - European Physical Journal C N2 - Cherenkov light induced by radioactive decay products is one of the major sources of background light for deep-sea neutrino telescopes such as ANTARES. These decays are at the same time a powerful calibration source. Using data collected by the ANTARES neutrino telescope from mid 2008 to 2017, the time evolution of the photon detection efficiency of optical modules is studied. A modest loss of only 20% in 9 years is observed. The relative time calibration between adjacent modules is derived as well. KW - Neutrino Telescope KW - Dark-Matter KW - Calibration KW - System KW - Light Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-227815 VL - 78 ER -