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Aktivitätsbasierte Verhaltensmodellierung und ihre Unterstützung bei Multiagentensimulationen
(2000)
Durch Zusammenführung traditioneller Methoden zur individuenbasierten Simulation und dem Konzept der Multiagentensysteme steht mit der Multiagentensimulation eine Methodik zur Verfügung, die es ermöglicht, 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 ändern durch ihre Aktionen ihre Umwelt und reagieren ebenso auf die für sie wahrnehmbaren Änderungen 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 Repräsentationsschema für Multiagentensimulationen entwickelt werden, das es Fachexperten, wie zum Beispiel Biologen, ermöglicht, selbständig ohne traditionelles Programmieren Multiagentenmodelle zu implementieren und mit diesen Experimente durchzuführen. Dieses deklarative Schema beruht auf zwei Basiskonzepten: Der Körper eines Agenten besteht aus Zustandsvariablen. Das Verhalten des Agenten kann mit Regeln beschrieben werden. Ausgehend davon werden verschiedene Strukturierungsansätze behandelt. Das wichtigste Konzept ist das der "Aktivität", einer Art "Verhaltenszustand": Während der Agent in einer Aktivität A verweilt, führt er die zugehörigen Aktionen aus und dies solange, bis eine Regel feuert, die diese Aktivität beendet und eine neue Aktivität auswählt. Durch Indizierung dieser Regeln bei den zugehörigen Aktivitäten und Einführung von abstrakten Aktivitäten entsteht ein Schema für eine vielfältig strukturierbare Verhaltensbeschreibung. Zu diesem Schema wurde ein Interpreter entwickelt, der ein derartig repräsentiertes Modell ausführt und so Simulationsexperimente mit dem Multiagentenmodell erlaubt. Auf dieser Basis wurde die Modellierungs- und Experimentierumgebung SeSAm ("Shell für Simulierte Agentensysteme") entwickelt. Sie verwendet vorhandene Konzepte aus dem visuellen Programmieren. Mit dieser Umgebung wurden Anwendungsmodelle aus verschiedenen Domänen realisiert: Neben abstrakten Spielbeispielen waren dies vor allem Fragestellungen zu sozialen Insekten, z.B. zum Verhalten von Ameisen, Bienen oder der Interaktion zwischen Bienenvölkern und Milbenpopulationen.
Die elektrophysiologischen Vorgänge während der Depolarisation und Repolarisation des Myokards können mittels der Signale des 12-Kanal EKGs selbst bei Vorliegen großen Expertenwissens nur unzureichend beobachtet bzw. interpretiert werden. Grund hierfür sind vor allen Dingen Inhomogenitäten in der kardialen und thorakalen elektrischen Leitfähigkeit sowie die starke Signalabschwächung in den durchlaufenen Geweben. Intrakardiale Verfahren der Signalableitung sind ein Ansatz zu Lösung dieses Problems; sie sind jedoch aufwändig und risikobehaftet. In dem in dieser Arbeit eingesetzten Verfahren hingegen konnte, durch patientenindividuelle Modellierung der Herz- und Thoraxanatomie sowie der Leitfähigkeitsverhältnisse, mittels numerischer Verfahren aus einer Vielzahl von Oberflächen-EKG Ableitungen auf die elektrophysiologischen Vorgänge im Myokard in ihrem zeitlichen und örtlichen Verlauf geschlossen werden (Inverses Problem der Elektrokardiographie). Es konnten bei gesunden Probanden sowie bei Patienten mit verschiedenen kardialen Pathologien zeitlich und örtlich hochaufgelöste Rekonstruktionen von epikardialen- und Transmembranpotentialverteilungen angefertigt werden. Es zeigte sich, dass insbesondere im Bereich großer Infarktnarben der Herzvorder- sowie der Herzhinterwand elektrophysiologische Auffälligkeiten nachweisbar waren. So zeigten sich während der Depolarisationsphase Myokardareale mit einer verminderten Aktivität und Polarisationsumkehr, Bezirke mit verzögerter Depolarisationsaktivität sowie Areale mit atypisch verlaufender Repolarisationsaktivität. Anhand der vorliegenden Ergebnisse konnte gezeigt werden, dass eine Rekonstruktion der physiologischen Abläufe im Myokard während der Depolarisation und der Repolarisation mit dem hierzu implementierten Verfahren möglich ist. Anhand von elektroanatomischen Modellen konnten darüber hinaus die physiologische sowie die pathologisch veränderte Erregungsausbreitung im Myokard simuliert werden. Durch Verbesserung der Rekonstruktionsalgorithmen, der Methoden der Signalverarbeitung und der Regularisierung der Lösungsverfahren ist zukünftig eine weitere Verbesserung der Rekonstruktionsergebnisse zu erwarten. Vor dem klinischen Einsatz der Methode muss eine eingehende Validation erfolgen.
Im Physikunterricht wurde lange Zeit die Bedeutung quantitativer Zusammenhänge für das Physiklernen überbewertet, qualitative Zusammenhänge spielten dagegen eine eher untergeordnete Rolle. Dies führte dazu, dass das Wissen der Schüler zumeist oberflächlich blieb und nicht auf neue Situationen angewendet werden konnte. TIMSS und Pisa offenbarten diese Schwierigkeiten. In den Abschlussberichten wurde kritisiert, dass die Schüler kaum in der Lage seien, Lernstoff zu transferieren oder problemlösend zu denken. Um physikalische Abläufe deuten und entsprechende Probleme lösen zu können, ist qualitativ-konzeptuelles Wissen nötig. Dieses kann, wie Forschungsergebnisse belegen, am besten durch die konstruktivistisch motivierte Gestaltung von Lernsituationen sowie durch die Integration externer Repräsentationen von Versuchsaussagen in den Schulunterricht erreicht werden. Eine konkrete Umsetzung dieser Bedingungen stellt der Einsatz rechnergestützter Experimente dar, der heutzutage ohne allzu großen technischen Aufwand realisiert werden kann. Diese Experimente erleichtern es dem Lernenden, durch den direkten Umgang mit realen Abläufen, physikalische Konzepte zu erschließen und somit qualitative Zusammenhänge zu verstehen. Während man lange Zeit von einer grundsätzlichen Lernwirksamkeit animierter Lernumgebungen ausging, zeigen dagegen neuere Untersuchungen eher Gegenteiliges auf. Schüler müssen offensichtlich erst lernen, wie mit multicodierten Repräsentationen zu arbeiten ist. Die vorliegende Arbeit will einen Beitrag dazu leisten, herauszufinden, wie lernwirksam sogenannte dynamisch-ikonische Repräsentationen (DIR) sind, die physikalische Größen vor dem Hintergrund konkreter Versuchsabläufe visualisieren. Dazu bearbeiteten im Rahmen einer DFG-Studie insgesamt 110 Schüler jeweils 16 Projekte, in denen mechanische Konzepte (Ort, Geschwindigkeit, Beschleunigung und Kraft) aufgegriffen wurden. Es zeigte sich, dass die Probanden mit den eingesetzten DIR nicht erfolgreicher lernen konnten als vergleichbare Schüler, die die gleichen Lerninhalte ohne die Unterstützung der DIR erarbeiteten. Im Gegenteil: Schüler mit einem geringen visuellen Vorstellungsvermögen schnitten aufgrund der Darbietung einer zusätzlichen Codierung schlechter ab als ihre Mitschüler. Andererseits belegen Untersuchungen von Blaschke, dass solche Repräsentationen in der Erarbeitungsphase einer neu entwickelten Unterrichtskonzeption auch und gerade von schwächeren Schülern konstruktiv zum Wissenserwerb genutzt werden konnten. Es scheint also, dass die Lerner zunächst Hilfe beim Umgang mit neuartigen Repräsentationsformen benötigen, bevor sie diese für den weiteren Aufbau adäquater physikalischer Modelle nutzen können. Eine experimentelle Untersuchung mit Schülern der 10. Jahrgangsstufe bestätigte diese Vermutung. Hier lernten 24 Probanden in zwei Gruppen die mechanischen Konzepte zu Ort, Geschwindigkeit und Beschleunigung kennen, bevor sie im Unterricht behandelt wurden. Während die Teilnehmer der ersten Gruppe nur die Simulationen von Bewegungsabläufen und die zugehörigen Liniendiagramme sahen, wurden für die zweite Gruppe unterstützend DIR eingesetzt, die den Zusammenhang von Bewegungsablauf und Liniendiagramm veranschaulichen sollten. In beiden Gruppen war es den Probanden möglich, Fragen zu stellen und Hilfe von einem Tutor zu erhalten. Die Ergebnisse zeigten auf, dass es den Schülern durch diese Maßnahme ermöglicht wurde, die DIR erfolgreich zum Wissenserwerb einzusetzen und signifikant besser abzuschneiden als die Teilnehmer in der Kontrollgruppe. In einer weiteren Untersuchung wurde abschließend der Frage nachgegangen, ob DIR unter Anleitung eines Tutors eventuell bereits in der Unterstufe sinnvoll eingesetzt werden können. Ausgangspunkt dieser Überlegung war die Tatsache, dass mit der Einführung des neuen bayerischen G8-Lehrplans wesentliche Inhalte, die Bestandteil der vorherigen Untersuchungen waren, aus dem Physikunterricht der 11. Jgst. in die 7. Jahrgangsstufe verlegt wurden. So bot es sich an, mit den Inhalten auch die DIR in der Unterstufe einzusetzen. Die Untersuchungen einer quasiexperimentellen Feldstudie in zwei siebten Klassen belegten, dass die betrachteten Repräsentationen beim Aufbau entsprechender Konzepte keinesfalls hinderlich, sondern sogar förderlich sein dürften. Denn die Schülergruppe, die mit Hilfe der DIR lernte, schnitt im direkten hypothesenprüfenden Vergleich mit der Kontrollklasse deutlich besser ab. Ein Kurztest, der die Nachhaltigkeit des Gelernten nach etwa einem Jahr überprüfen sollte, zeigte zudem auf, dass die Schüler der DIR-Gruppe die Konzepte, die unter Zuhilfenahme der DIR erarbeitet wurden, im Vergleich zu Schülern der Kontrollklasse und zu Schülern aus 11. Klassen insgesamt überraschend gut verstanden und behalten hatten.
Encoding Redundancy for Task-dependent Optimal Control : A Neural Network Model of Human Reaching
(2008)
The human motor system is adaptive in two senses. It adapts to the properties of the body to enable effective control. It also adapts to different situational requirements and constraints. This thesis proposes a new neural network model of both kinds of adaptivity for the motor cortical control of human reaching movements, called SURE_REACH (sensorimotor unsupervised learning redundancy resolving control architecture). In this neural network approach, the kinematic and sensorimotor redundancy of a three-joint planar arm is encoded in task-independent internal models by an unsupervised learning scheme. Before a movement is executed, the neural networks prepare a movement plan from the task-independent internal models, which flexibly incorporates external, task-specific constraints. The movement plan is then implemented by proprioceptive or visual closed-loop control. This structure enables SURE_REACH to reach hand targets while incorporating task-specific contraints, for example adhering to kinematic constraints, anticipating the demands of subsequent movements, avoiding obstacles, or reducing the motion of impaired joints. Besides this functionality, the model accounts for temporal aspects of human reaching movements or for data from priming experiments. Additionally, the neural network structure reflects properties of motor cortical networks like interdependent population encoded body space representations, recurrent connectivity, or associative learning schemes. This thesis introduces and describes the new model, relates it to current computational models, evaluates its functionality, relates it to human behavior and neurophysiology, and finally discusses potential extensions as well as the validity of the model. In conclusion, the proposed model grounds highly flexible task-dependent behavior in a neural network framework and unsupervised sensorimotor learning.
It is aim of this work to develop, implement, and apply a new numerical scheme for modeling turbulent, multiphase astrophysical flows such as galaxy cluster cores and star forming regions. The method combines the capabilities of adaptive mesh refinement (AMR) and large-eddy simulations (LES) to capture localized features and to represent unresolved turbulence, respectively; it will be referred to as Fluid mEchanics with Adaptively Refined Large-Eddy SimulationS or FEARLESS.
We model Milky Way like isolated disk galaxies in high resolution three-dimensional hydrodynamical simulations with the adaptive mesh refinement code Enzo. The model galaxies include a dark matter halo and a disk of gas and stars. We use a simple implementation of sink particles to measure and follow collapsing gas, and simulate star formation as well as stellar feedback in some cases. We investigate two largely different realizations of star formation. Firstly, we follow the classical approach to transform cold, dense gas into stars with an fixed efficiency. These kind of simulations are known to suffer from an overestimation of star formation and we observe this behavior as well. Secondly, we use our newly developed FEARLESS approach to combine hydrodynamical simulations with a semi-analytic modeling of unresolved turbulence and use this technique to dynamically determine the star formation rate. The subgrid-scale turbulence regulated star formation simulations point towards largely smaller star formation efficiencies and henceforth more realistic overall star formation rates. More work is necessary to extend this method to account for the observed highly supersonic turbulence in molecular clouds and ultimately use the turbulence regulated algorithm to simulate observed star formation relations.
This work studies the fundamental connection between lattice strain and magnetic anisotropy in the ferromagnetic semiconductor (Ga,Mn)As. The first chapters provide a general introduction into the material system and a detailed description of the growth process by molecular beam epitaxy. A finite element simulation formalism is developed to model the strain distribution in (Ga,Mn)As nanostructures is introduced and its predictions verified by high-resolution x-ray diffraction methods. The influence of lattice strain on the magnetic anisotropy is explained by an magnetostatic model. A possible device application is described in the closing chapter.
Subject of the present study is the agent-based computer simulation of Agent Island. Agent Island is a macroeconomic model, which belongs to the field of monetary theory. Agent-based modeling is an innovative tool that made much progress in other scientific fields like medicine or logistics. In economics this tool is quite new, and in monetary theory to this date virtual no agent-based simulation model has been developed. It is therefore the topic of this study to close this gap to some extend. Hence, the model integrates in a straightforward way next to the common private sectors (i.e. households, consumer goods firms and capital goods firms) and as an innovation a banking system, a central bank and a monetary circuit. Thereby, the central bank controls the business cycle via an interest rate policy; the according mechanism builds on the seminal idea of Knut Wicksell (natural rate of interest vs. money rate of interest). In addition, the model contains also many Keynesian features and a flow-of-funds accounting system in the tradition of Wolfgang Stützel. Importantly, one objective of the study is the validation of Agent Island, which means that the individual agents (i.e. their rules, variables and parameters) are adjusted in such a way that on the aggregate level certain phenomena emerge. The crucial aspect of the modeling and the validation is therefore the relation between the micro and macro level: Every phenomenon on the aggregate level (e.g. some stylized facts of the business cycle, the monetary transmission mechanism, the Phillips curve relationship, the Keynesian paradox of thrift or the course of the business cycle) emerges out of individual actions and interactions of the many thousand agents on Agent Island. In contrast to models comprising a representative agent, we do not apply a modeling on the aggregate level; and in contrast to orthodox GE models, true interaction between heterogeneous agents takes place (e.g. by face-to-face-trading).
This thesis analyzes the 2001-2006 labor market reforms in Germany. The aim of this work is twofold. First, an overview of the most important reform measures and the intended effects is given. Second, two specific and very fundamental amendments, namely the merging of unemployment assistance and social benefits, as well as changes in the duration of unemployment insurance benefits, are analyzed in detail to evaluate their effects on individuals and the entire economy. Using a matching model with optimal search intensity and Semi-Markov methods, the effects of these two amendments on the duration of unemployment, optimal search intensity and unemployment are analyzed.
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.