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In unserem Alltag kommen wir heute ständig mit Systemen der Informations- und Kommunikationstechnik in Kontakt. Diese bestehen häufig aus mehreren interagierenden und kommunizierenden Komponenten, wie zum Beispiel nebenläufige Software zur effizienten Nutzung von Mehrkernprozessoren oder Sensornetzwerke. Systeme, die aus mehreren interagierenden und kommunizierenden Komponenten bestehen sind häufig komplex und dadurch sehr fehleranfällig. Daher ist es wichtig zuverlässige Methoden, die helfen die korrekte Funktionsweise solcher Systeme sicherzustellen, zu besitzen.
Im Rahmen dieser Doktorarbeit wurden neue Methoden zur Verbesserung der Verifizierbarkeit von asynchronen nebenläufigen Systemen durch Anwendung der symbolischen Modellprüfung mit binären Entscheidungsdiagrammen (BDDs) entwickelt. Ein asynchrones nebenläufiges System besteht aus mehreren Komponenten, von denen zu einem Zeitpunkt jeweils nur eine Komponente Transitionen ausführen kann. Die Modellprüfung ist eine Technik zur formalen Verifikation, bei der die Gültigkeit einer Menge von zu prüfenden Eigenschaften für eine gegebene Systembeschreibung automatisch durch Softwarewerkzeuge, die Modellprüfer genannt werden, entschieden wird. Das Hauptproblem der symbolischen Modellprüfung ist das Problem der Zustandsraumexplosion und es sind weitere Verbesserungen notwendig, um die symbolische Modellprüfung häufiger erfolgreich durchführen zu können.
Bei der BDD-basierten symbolischen Modellprüfung werden Mengen von Systemzuständen und Mengen von Transitionen jeweils durch BDDs repräsentiert. Zentrale Operationen bei ihr sind die Berechnung von Nachfolger- und Vorgängerzuständen von gegebenen Zustandsmengen, welche Bildberechnungen genannt werden. Um die Gültigkeit von Eigenschaften für eine gegebene Systembeschreibung zu überprüfen, werden wiederholt Bildberechnungen durchgeführt. Daher ist ihre effiziente Berechnung entscheidend für eine geringe Laufzeit und einen niedrigen Speicherbedarf der Modellprüfung. In einer Bildberechnung werden ein BDD zur Repräsentation einer Menge von Transitionen und ein BDD für eine Menge von Zuständen kombiniert, um eine Menge von Nachfolger- oder Vorgängerzuständen zu berechnen. Oft ist auch die Größe von BDDs zur Repräsentation der Transitionsrelation von Systemen entscheidend für die erfolgreiche Anwendbarkeit der Modellprüfung.
In der vorliegenden Arbeit werden neue Datenstrukturen zur Repräsentation der Transitionsrelation von asynchronen nebenläufigen Systemen bei der BDD-basierten symbolischen Modellprüfung vorgestellt. Zusätzlich werden neue Algorithmen zur Durchführung von Bildberechnungen präsentiert. Beides kann zu großen Reduktionen der Laufzeit und des Speicherbedarfs führen. Asynchrone nebenläufige Systeme besitzen häufig Symmetrien. Eine Technik zur Reduktion des Problems der Zustandsraumexplosion ist die Symmetriereduktion. In dieser Arbeit wird ebenfalls ein neuer effizienter Algorithmus zur Symmetriereduktion bei der symbolischen Modellprüfung mit BDDs aufgeführt.
Cover contact graphs
(2012)
We study problems that arise in the context of covering certain geometric objects called seeds (e.g., points or disks) by a set of other geometric objects called cover (e.g., a set of disks or homothetic triangles). We insist that the interiors of the seeds and the cover elements are pairwise disjoint, respectively, but they can touch. We call the contact graph of a cover a cover contact graph (CCG). We are interested in three types of tasks, both in the general case and in the special case of seeds on a line: (a) deciding whether a given seed set has a connected CCG, (b) deciding whether a given graph has a realization as a CCG on a given seed set, and (c) bounding the sizes of certain classes of CCG’s. Concerning (a) we give efficient algorithms for the case that seeds are points and show that the problem becomes hard if seeds and covers are disks. Concerning (b) we show that this problem is hard even for point seeds and disk covers (given a fixed correspondence between graph vertices and seeds). Concerning (c) we obtain upper and lower bounds on the number of CCG’s for point seeds.
Das Thema dieser Dissertation lautet „Konzeption und Evaluation eines webbasierten Patienteninformationsprogrammes zur Überprüfung internistischer Verdachtsdiagnosen“. Zusammen mit dem Institut für Informatik wurde das wissensbasierte second-opinion-System SymptomCheck entwickelt. Das Programm dient zur Überprüfung von Verdachtsdiagnosen. Es wurden Wissensbasen erstellt, in denen Symptome, Befunde und Untersuchungen nach einem Bewertungsschema beurteilt werden. Folgend wurde eine online erreichbare Startseite erstellt, auf der Nutzer vornehmlich internistische Verdachtsdiagnosen überprüfen können. Das Programm wurde in zwei Studien bezüglich seiner Sensitivität und Spezifität sowie der Benutzerfreundlichkeit getestet. In der ersten Studie wurden die Verdachtsdiagnosen ambulanter Patienten mit den ärztlich gestellten Diagnosen verglichen, eine zweite an die Allgemeinbevölkerung gerichtete Onlinestudie galt vor allem der Bewertung der Benutzerfreundlichkeit. Soweit bekannt ist dies die erste Studie in der ein selbst entwickeltes Programm selbstständig an echten Patienten getestet wurde.
Die Raumfahrt ist eine der konservativsten Industriebranchen. Neue Entwicklungen von Komponenten und Systemen beruhen auf existierenden Standards und eigene Erfahrungen der Entwickler. Die Systeme sollen in einem vorgegebenen engen Zeitrahmen projektiert, in sehr kleiner Stückzahl gefertigt und schließlich aufwendig qualifiziert werden. Erfahrungsgemäß reicht die Zeit für Entwicklungsiterationen und weitgehende Perfektionierung des Systems oft nicht aus. Fertige Sensoren, Subsysteme und Systeme sind Unikate, die nur für eine bestimme Funktion und in manchen Fällen sogar nur für bestimmte Missionen konzipiert sind. Eine Neuentwicklung solcher Komponenten ist extrem teuer und risikobehaftet. Deswegen werden flugerprobte Systeme ohne Änderungen und Optimierung mehrere Jahre eingesetzt, ohne Technologiefortschritte zu berücksichtigen.
Aufgrund des enormen finanziellen Aufwandes und der Trägheit ist die konventionelle Vorgehensweise in der Entwicklung nicht direkt auf Kleinsatelliten übertragbar. Eine dynamische Entwicklung im Low Cost Bereich benötigt eine universale und für unterschiedliche Anwendungsbereiche leicht modifizierbare Strategie. Diese Strategie soll nicht nur flexibel sein, sondern auch zu einer möglichst optimalen und effizienten Hardwarelösung führen.
Diese Arbeit stellt ein Software-Tool für eine zeit- und kosteneffiziente Entwicklung von Sternsensoren für Kleinsatelliten vor. Um eine maximale Leistung des Komplettsystems zu erreichen, soll der Sensor die Anforderungen und Randbedingungen vorgegebener Anwendungen erfüllen und darüber hinaus für diese Anwendungen optimiert sein. Wegen der komplexen Zusammenhänge zwischen den Parametern optischer Sensorsysteme ist keine
„straightforward" Lösung des Problems möglich. Nur durch den Einsatz computerbasierter Optimierungsverfahren kann schnell und effizient ein bestmögliches Systemkonzept für die gegebenen Randbedingungen ausgearbeitet werden.
Das stochastische Denken, die Bernoullische Stochastik und dessen informationstechnologische Umsetzung, namens Stochastikon stellen die Grundlage für das Verständnis und die erfolgreiche Nutzung einer stochastischen Wissenschaft dar. Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt eine Klärung des Begriffs des stochastischen Denkens, eine anschauliche Darstellung der von Elart von Collani entwickelten Bernoullischen Stochastik und eine Beschreibung von Stochastikon. Dabei werden sowohl das Gesamtkonzept von Stochastikon, sowie die Ziele, Aufgaben und die Realisierung der beiden Teilsysteme namens Mentor und Encyclopedia vorgestellt. Das stochastische Denken erlaubt eine realitätsnahe Sichtweise der Dinge, d.h. eine Sichtweise, die mit den menschlichen Beobachtungen und Erfahrungen im Einklang steht und somit die Unsicherheit über zukünftige Entwicklungen berücksichtigt. Der in diesem Kontext verwendete Begriff der Unsicherheit bezieht sich ausschließlich auf zukünftige Entwicklungen und äußert sich in Variabilität. Quellen der Unsicherheit sind einerseits die menschliche Ignoranz und andererseits der Zufall. Unter Ignoranz wird hierbei die Unwissenheit des Menschen über die unbekannten, aber feststehenden Fakten verstanden, die die Anfangsbedingungen der zukünftigen Entwicklung repräsentieren. Die Bernoullische Stochastik liefert ein Regelwerk und ermöglicht die Entwicklung eines quantitativen Modells zur Beschreibung der Unsicherheit und expliziter Einbeziehung der beiden Quellen Ignoranz und Zufall. Das Modell trägt den Namen Bernoulli-Raum und bildet die Grundlage für die Herleitung quantitativer Verfahren, um zuverlässige und genaue Aussagen sowohl über die nicht-existente zufällige Zukunft (Vorhersageverfahren), als auch über die unbekannte feststehende Vergangenheit (Messverfahren). Das Softwaresystem Stochastikon implementiert die Bernoullische Stochastik in Form einer Reihe autarker, miteinander kommunizierender Teilsysteme. Ziel des Teilsystems Encyclopedia ist die Bereitstellung und Bewertung stochastischen Wissens. Das Teilsystem Mentor dient der Unterstützung des Anwenders bei der Problemlösungsfindung durch Identifikation eines richtigen Modells bzw. eines korrekten Bernoulli-Raums. Der Lösungsfindungsprozess selber enthält keinerlei Unsicherheit. Die ganze Unsicherheit steckt in der Lösung, d.h. im Bernoulli-Raum, der explizit die vorhandene Unwissenheit (Ignoranz) und den vorliegenden Zufall abdeckend enthält.
Der Einsatz von Multicore-Prozessoren in der industriellen Steuerungstechnik birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Die vorliegende Dissertation entwickelt und bewertet aus diesem Grund generische Strategien zur Nutzung dieser Prozessorarchitektur unter Berücksichtigung der spezifischen Rahmenbedingungen und Anforderungen dieser Domäne.
Multicore-Prozessoren bieten die Chance zur Konsolidierung derzeit auf dedizierter Hardware ausgeführter heterogener Steuerungssubsysteme unter einer bisher nicht erreichbaren temporalen Isolation. In diesem Kontext definiert die vorliegende Dissertation die spezifischen Anforderungen, die eine integrierte Ausführung in der Domäne der industriellen Automatisierung erfüllen muss. Eine Vorbedingung für ein derartiges Szenario stellt allerdings der Einsatz einer geeigneten Konsolidierungslösung dar. Mit einem virtualisierten und einem hybriden Konsolidierungsansatz werden deshalb zwei repräsentative Lösungen für die Domäne eingebetteter Systeme vorgestellt, die schließlich hinsichtlich der zuvor definierten Kriterien evaluiert werden.
Da die Taktraten von Prozessoren physikalische Grenzen erreicht haben, werden sich in der Steuerungstechnik signifikante Performanzsteigerungen zukünftig nur durch den Einsatz von Multicore-Prozessoren erzielen lassen. Dies hat zur Vorbedingung, dass die Firmware die Parallelität dieser Prozessorarchitektur in geeigneter Weise zu nutzen vermag. Leider entstehen bei der Parallelisierung eines komplexen Systems wie einer Automatisierungs-Firmware im Allgemeinen signifikante Aufwände. Infolgedessen sollten diesbezügliche Entscheidungen nur auf Basis einer objektiven Abwägung potentieller Alternativen getroffen werden. Allerdings macht die Systemkomplexität eine Abschätzung der durch eine spezifische parallele Firmware-Architektur zu erwartenden Performanz zu einer anspruchsvollen Aufgabe. Dies gilt vor allem, da eine Parallelisierung gefordert wird, die für eine Vielzahl von Lastszenarien in Form gesteuerter Maschinen geeignet ist. Aus diesem Grund spezifiziert die vorliegende Dissertation eine anwendungsorientierte Methode zur Unterstützung von Entwurfsentscheidungen, die bei der Migration einer bestehenden Singlecore-Firmware auf eine homogene Multicore-Architektur zu treffen sind. Dies wird erreicht, indem in automatisierter Weise geeignete Firmware-Modelle auf Basis von dynamischem Profiling der Firmware unter mehreren repräsentativen Lastszenarien erstellt werden. Im Anschluss daran werden diese Modelle um das Expertenwissen von Firmware-Entwicklern erweitert, bevor mittels multikriterieller genetischer Algorithmen der Entwurfsraum der Parallelisierungsalternativen exploriert wird. Schließlich kann eine spezifische Lösung der auf diese Weise hergeleiteten Pareto-Front auf Basis ihrer Bewertungsmetriken zur Implementierung durch einen Entwickler ausgewählt werden. Die vorliegende Arbeit schließt mit einer Fallstudie, welche die zuvor beschriebene Methode auf eine numerische Steuerungs-Firmware anwendet und dabei deren Potential für eine umfassende Unterstützung einer Firmware-Parallelisierung aufzeigt.
Die Entwicklung eines wissensbasierten Systems, speziell eines Diagnosesystems, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz und angewandten Informatik. Im Laufe der Forschung auf diesem Gebiet wurden verschiedene Lösungsansätze mit unterschiedlichem Erfolg bei der Anwendung in der Kraftfahrzeugdiagnose entwickelt. Diagnosesysteme in Vertragswerkstätten, das heißt in Fahrzeughersteller gebundenen Werkstätten, wenden hauptsächlich die fallbasierte Diagnostik an. Zum einen hält sich hier die Fahrzeugvielfalt in Grenzen und zum anderen besteht eine Meldepflicht bei neuen, nicht im System vorhandenen Fällen. Die freien Werkstätten verfügen nicht über eine solche Datenbank. Somit ist der fallbasierte Ansatz schwer umsetzbar. In freien Werkstätten - Fahrzeughersteller unabhängigen Werkstätten - basiert die Fehlersuche hauptsächlich auf Fehlerbäumen. Wegen der wachsenden Fahrzeugkomplexität, welche wesentlich durch die stark zunehmende Anzahl der durch mechatronische Systeme realisierten Funktionen bedingt ist, und der steigenden Typenvielfalt ist die geführte Fehlersuche in freien Werkstätten nicht immer zielführend. Um die Unterstützung des Personals von freien Werkstätten bei der zukünftigen Fehlersuche zu gewährleisten, werden neue Generationen von herstellerunabhängigen Diagnosetools benötigt, die die Probleme der Variantenvielfalt und Komplexität lösen. In der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz vorgestellt, der einen qualitativen, modellbasierten Diagnoseansatz mit einem auf heuristischem Diagnosewissen basierenden Ansatz vereint. Neben der Grundlage zur Wissenserhebung werden in dieser Arbeit die theoretische Grundlage zur Beherrschung der Variantenvielfalt sowie die Tests für die erstellten Diagnosemodelle behandelt. Die Diagnose ist symptombasiert und die Inferenzmechanismen zur Verarbeitung des Diagnosewissens sind eine Kombination aus Propagierung der abweichenden physikalischen Größen im Modell und der Auswertung des heuristischen Wissens. Des Weiteren werden in dieser Arbeit verschiedene Aspekte der Realisierung der entwickelten theoretischen Grundlagen dargestellt, zum Beispiel: Systemarchitektur, Wissenserhebungsprozess, Ablauf des Diagnosevorgangs in den Werkstätten. Die Evaluierung der entwickelten Lösung bei der Wissenserhebung in Form von Modellerstellungen und Modellierungsworkshops sowie Feldtests dient nicht nur zur Bestätigung des entwickelten Ansatzes, sondern auch zur Ideenfindung für die Integration der entwickelten Tools in die existierende IT-Infrastruktur.
Von technischen Systemen wird in der heutigen Zeit erwartet, dass diese stets fehlerfrei funktionieren, um einen reibungslosen Ablauf des Alltags zu gewährleisten. Technische Systeme jedoch können Defekte aufweisen, die deren Funktionsweise einschränken oder zu deren Totalausfall führen können. Grundsätzlich zeigen sich Defekte durch eine Veränderung im Verhalten von einzelnen Komponenten. Diese Abweichungen vom Nominalverhalten nehmen dabei an Intensität zu, je näher die entsprechende Komponente an einem Totalausfall ist. Aus diesem Grund sollte das Fehlverhalten von Komponenten rechtzeitig erkannt werden, um permanenten Schaden zu verhindern. Von besonderer Bedeutung ist dies für die Luft- und Raumfahrt. Bei einem Satelliten kann keine Wartung seiner Komponenten durchgeführt werden, wenn er sich bereits im Orbit befindet. Der Defekt einer einzelnen Komponente, wie der Batterie der Energieversorgung, kann hierbei den Verlust der gesamten Mission bedeuten. Grundsätzlich lässt sich Fehlererkennung manuell durchführen, wie es im Satellitenbetrieb oft üblich ist. Hierfür muss ein menschlicher Experte, ein sogenannter Operator, das System überwachen. Diese Form der Überwachung ist allerdings stark von der Zeit, Verfügbarkeit und Expertise des Operators, der die Überwachung durchführt, abhängig. Ein anderer Ansatz ist die Verwendung eines dedizierten Diagnosesystems. Dieses kann das technische System permanent überwachen und selbstständig Diagnosen berechnen. Die Diagnosen können dann durch einen Experten eingesehen werden, der auf ihrer Basis Aktionen durchführen kann. Das in dieser Arbeit vorgestellte modellbasierte Diagnosesystem verwendet ein quantitatives Modell eines technischen Systems, das dessen Nominalverhalten beschreibt. Das beobachtete Verhalten des technischen Systems, gegeben durch Messwerte, wird mit seinem erwarteten Verhalten, gegeben durch simulierte Werte des Modells, verglichen und Diskrepanzen bestimmt. Jede Diskrepanz ist dabei ein Symptom. Diagnosen werden dadurch berechnet, dass zunächst zu jedem Symptom eine sogenannte Konfliktmenge berechnet wird. Dies ist eine Menge von Komponenten, sodass der Defekt einer dieser Komponenten das entsprechende Symptom erklären könnte. Mithilfe dieser Konfliktmengen werden sogenannte Treffermengen berechnet. Eine Treffermenge ist eine Menge von Komponenten, sodass der gleichzeitige Defekt aller Komponenten dieser Menge alle beobachteten Symptome erklären könnte. Jede minimale Treffermenge entspricht dabei einer Diagnose. Zur Berechnung dieser Mengen nutzt das Diagnosesystem ein Verfahren, bei dem zunächst abhängige Komponenten bestimmt werden und diese von symptombehafteten Komponenten belastet und von korrekt funktionierenden Komponenten entlastet werden. Für die einzelnen Komponenten werden Bewertungen auf Basis dieser Be- und Entlastungen berechnet und mit ihnen Diagnosen gestellt. Da das Diagnosesystem auf ausreichend genaue Modelle angewiesen ist und die manuelle Kalibrierung dieser Modelle mit erheblichem Aufwand verbunden ist, wurde ein Verfahren zur automatischen Kalibrierung entwickelt. Dieses verwendet einen Zyklischen Genetischen Algorithmus, um mithilfe von aufgezeichneten Werten der realen Komponenten Modellparameter zu bestimmen, sodass die Modelle die aufgezeichneten Daten möglichst gut reproduzieren können. Zur Evaluation der automatischen Kalibrierung wurden ein Testaufbau und verschiedene dynamische und manuell schwierig zu kalibrierende Komponenten des Qualifikationsmodells eines realen Nanosatelliten, dem SONATE-Nanosatelliten modelliert und kalibriert. Der Testaufbau bestand dabei aus einem Batteriepack, einem Laderegler, einem Tiefentladeschutz, einem Entladeregler, einem Stepper Motor HAT und einem Motor. Er wurde zusätzlich zur automatischen Kalibrierung unabhängig manuell kalibriert. Die automatisch kalibrierten Satellitenkomponenten waren ein Reaktionsrad, ein Entladeregler, Magnetspulen, bestehend aus einer Ferritkernspule und zwei Luftspulen, eine Abschlussleiterplatine und eine Batterie. Zur Evaluation des Diagnosesystems wurde die Energieversorgung des Qualifikationsmodells des SONATE-Nanosatelliten modelliert. Für die Batterien, die Entladeregler, die Magnetspulen und die Reaktionsräder wurden die vorher automatisch kalibrierten Modelle genutzt. Für das Modell der Energieversorgung wurden Fehler simuliert und diese diagnostiziert. Die Ergebnisse der Evaluation der automatischen Kalibrierung waren, dass die automatische Kalibrierung eine mit der manuellen Kalibrierung vergleichbare Genauigkeit für den Testaufbau lieferte und diese sogar leicht übertraf und dass die automatisch kalibrierten Satellitenkomponenten eine durchweg hohe Genauigkeit aufwiesen und damit für den Einsatz im Diagnosesystem geeignet waren. Die Ergebnisse der Evaluation des Diagnosesystems waren, dass die simulierten Fehler zuverlässig gefunden wurden und dass das Diagnosesystem in der Lage war die plausiblen Ursachen dieser Fehler zu diagnostizieren.
In der vorliegenden Arbeit wird das Konzept und die praktische Umsetzung einer fehlertoleranten Volltextsuche vorgestellt, welche die unscharfe Recherche nach Suchmustern in umfangreichen, digitalen, enzyklopädischen Werken ermöglichen. Das dabei zur Anwendung kommende neue Verfahren, welches durch Gewichte gesteuert das ursprüngliche Benutzer-Suchmuster in seiner Gestalt verändert (Weighted Pattern Morphing, WPM) und anschließend mit einer nachgeschalteten exakten Volltextsuche sucht, konnte in zahlreichen kommerziellen Anwendungsfällen seine Praxistauglichkeit beweisen. Darunter ist die Anwendung zur unscharfen Suche in einer mittelalterlichen, handschriftlichen Chronik besonders interessant, da diese die frühneuhochdeutsche Sprache verwendet und es zur damaligen Zeit noch keine vereinheitlichte Rechtschreibung gab. Aber nicht nur bei der Endbenutzer-Suche kann WPM eingesetzt werden - auch im redaktionellen Umfeld konnten mit dem Verfahren noch mehrere hundert Tippfehler in einem bereits mehrfach lektorierten digitalen Lexikon gefunden werden. Dabei arbeitet das Verfahren deutlich schärfer, als die sonst zur unscharfen Suche (und damit zur Fehler-Suche) verwendete Edit-Distanz. Abschließend wird in der Arbeit noch ein Verfahren vorgestellt, mit dem aus einem 3D-Drahtgitter-Modell und den Faksimile-Scans einer mittelalterlichen Handschrift automatisch ein virtuelles Buch zum Durchblättern am PC erstellt wurde.
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.