Software development project management based on work breakdown structure and Odoo ERP

Software Development Project Management is the most important part of the Software Development Life Cycle process. The stages in project development include Initiating, Planning, Executing, Monitoring and Controlling, and Closing. This research uses the Work Breakdown Structure approach, which is a method used in project management to break down complex work into smaller and more manageable parts. Work Breakdown Structure helps in organizing, classifying, and describing the work to be done in a project. Odoo ERP is part of the tools that can be used for project management. Testing the project module using Blackbox Testing. The test scenario includes functional testing of the project management module. Application testing shows good results and is following existing needs. The results show that software project management using the Work Breakdown Structure approach can be implemented properly with Odoo ERP tools

Machine Learning for Software Fault Detection : Issues and Possible Solutions

Viime vuosina tekoälyn ja etenkin kone- ja syväoppimisen tutkimus on menestynyt osittain uusien teknologioiden ja laitteiston kehityksen vuoksi. Tutkimusalan uudelleen alkanut nousu on saanut monet tutkijat käyttämään kone- ja syväoppimismalleja sekä -tekniikoita ohjelmistotuotannon alalla, johon myös ohjelmiston laatu sisältyy. Tässä väitöskirjassa tutkitaan ohjelmistovirheiden tunnistukseen tarkoitettujen koneoppimismallien suorituskykyä kolmelta kannalta. Ensin pyritään määrittämään parhaiten ongelmaan soveltuvat mallit. Toiseksi käytetyistä malleista etsitään ohjelmistovirheiden tunnistusta heikentäviä yhtäläisyyksiä. Lopuksi ehdotetaan mahdollisia ratkaisuja löydettyihin ongelmiin. Koneoppimismallien suorituskyvyn analysointi paljasti kaksi pääongelmaa: datan epäsymmetrisyys ja aikariippuvuus. Näiden ratkaisemiseksi testattiin useita tekniikoita: ohjelmistovirheiden käsittely anomalioina, keinotekoisesti uusien näytteiden luominen datan epäsymmetrisyyden korjaamiseksi sekä jokaisen näytteen historian huomioivien syväoppimismallien kokeilu aikariippuvuusongelman ratkaisemiseksi. Ohjelmistovirheet havaittiin merkittävästi paremmin käyttämällä dataa tasapainottavia ylinäytteistämistekniikoita sekä aikasarjaluokitteluun tarkoitettuja syväoppimismalleja. Tulokset tuovat selvyyttä ohjelmistovirheiden ennustamiseen koneoppimismenetelmillä liittyviin ongelmiin. Ne osoittavat, että ohjelmistojen laadun tarkkailussa käytettävän datan aikariippuvuus tulisi ottaa huomioon, mikä vaatii etenkin tutkijoiden huomiota. Lisäksi ohjelmistovirheiden tarkempi havaitseminen voisi auttaa ammatinharjoittajia parantamaan ohjelmistojen laatua. Tulevaisuudessa tulisi tutkia kehittyneempien syväoppimismallien soveltamista. Tämä kattaa uusien metriikoiden sisällyttämisen ennustaviin malleihin, sekä kehittyneempien ja paremmin datan aikariippuvuuden huomioon ottavien aikasarjatyökalujen hyödyntämisen.Over the past years, thanks to the availability of new technologies and advanced hardware, the research on artificial intelligence, more specifically machine and deep learning, has flourished. This newly found interest has led many researchers to start applying machine and deep learning techniques also in the field of software engineering, including in the domain of software quality. In this thesis, we investigate the performance of machine learning models for the detection of software faults with a threefold purpose. First of all, we aim at establishing which are the most suitable models to use, secondly we aim at finding the common issues which prevent commonly used models from performing well in the detection of software faults. Finally, we propose possible solutions to these issues. The analysis of the performance of the machine learning models highlighted two main issues: the unbalanced data, and the time dependency within the data. To address these issues, we tested multiple techniques: treating the faults as anomalies and artificially generating more samples for solving the unbalanced data problem; the use of deep learning models that take into account the history of each data sample to solve the time dependency issue. We found that using oversampling techniques to balance the data, and using deep learning models specific for time series classification substantially improve the detection of software faults. The results shed some light on the issues related to machine learning for the prediction of software faults. These results indicate a need to consider the time dependency of the data used in software quality, which needs more attention from researchers. Also, improving the detection performance of software faults could help the practitioners to improve the quality of their software. In the future, more advanced deep learning models can be investigated. This includes the use of other metrics as predictors and the use of more advanced time series analysis tools for better taking into account the time dependency of the data

The Expression of Gender

Gender is a fascinating category, which has grown steadily in importance across the humanities and social sciences. The book centres on the core of the category within language. Each of the seven contributions provides an independent account of a key part of the topic, ranging from gender and sex, gender and culture, to typology, dialect variation and psycholinguistics

Security Hazards when Law is Code.

As software continues to eat the world, there is an increasing pressure to automate every aspect of society, from self-driving cars, to algorithmic trading on the stock market. As this pressure manifests into software implementations of everything, there are security concerns to be addressed across many areas. But are there some domains and fields that are distinctly susceptible to attacks, making them difficult to secure? My dissertation argues that one domain in particular—public policy and law— is inherently difficult to automate securely using computers. This is in large part because law and policy are written in a manner that expects them to be flexibly interpreted to be fair or just. Traditionally, this interpreting is done by judges and regulators who are capable of understanding the intent of the laws they are enforcing. However, when these laws are instead written in code, and interpreted by a machine, this capability to understand goes away. Because they blindly fol- low written rules, computers can be tricked to perform actions counter to their intended behavior. This dissertation covers three case studies of law and policy being implemented in code and security vulnerabilities that they introduce in practice. The first study analyzes the security of a previously deployed Internet voting system, showing how attackers could change the outcome of elections carried out online. The second study looks at airport security, investigating how full-body scanners can be defeated in practice, allowing attackers to conceal contraband such as weapons or high explosives past airport checkpoints. Finally, this dissertation also studies how an Internet censorship system such as China’s Great Firewall can be circumvented by techniques that exploit the methods employed by the censors themselves. To address these concerns of securing software implementations of law, a hybrid human-computer approach can be used. In addition, systems should be designed to allow for attacks or mistakes to be retroactively undone or inspected by human auditors. By combining the strengths of computers (speed and cost) and humans (ability to interpret and understand), systems can be made more secure and more efficient than a method employing either alone.PhDComputer Science and EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/120795/1/ewust_1.pd

Aerospace medicine and biology: A cumulative index to the 1986 issues (supplement 293)

This publication is a cumulative index to the abstracts contained in the Supplements 281 through 292 of Aerospace Medicine and Biology: A Continuing Bibliography. It includes seven indexes - subject, personal author, corporate source, foreign technology, contract number, report number, and accession number

Proactive Adaptation in Self-Organizing Task-based Runtime Systems for Different Computing Classes

Moderne Computersysteme bieten Anwendern und Anwendungsentwicklern ein hohes Maß an Parallelität und Heterogenität. Die effiziente Nutzung dieser Systeme erfordert jedoch tiefgreifende Kenntnisse, z.B. der darunterliegenden Hardware-Plattform und den notwendigen Programmiermodellen, und umfangreiche Arbeit des Entwicklers. In dieser Thesis bezieht sich die effiziente Nutzung auf die Gesamtausführungszeit der Anwendungen, den Energieverbrauch des Systems, die maximale Temperatur der Verarbeitungseinheiten und die Zuverlässigkeit des Systems. Neben den verschiedenen Optimierungszielen muss ein Anwendungsentwickler auch die spezifischen Einschränkungen und Randbedingungen des Systems berücksichtigen, wie z. B. Deadlines oder Sicherheitsgarantien, die mit bestimmten Anwendungsbereichen einhergehen. Diese Komplexität heterogener Systeme macht es unmöglich, alle potenziellen Systemzustände und Umwelteinflüsse, die zur Laufzeit auftreten können, vorherzusagen. Die System- und Anwendungsentwickler sind somit nicht in der Lage, zur Entwurfszeit festzulegen, wie das System und die Anwendungen in allen möglichen Situationen reagieren sollen. Daher ist es notwendig, die Systeme zur Laufzeit der aktuellen Situation anzupassen, um ihr Verhalten entsprechend zu optimieren. In eingebetteten Systemen mit begrenzten Kühlkapazitäten muss z.B. bei Erreichen einer bestimmten Temperaturschwelle eine Lastverteilung vorgenommen, die Frequenz verringert oder Verarbeitungseinheiten abgeschaltet werden, um die Wärmeentwicklung zu reduzieren. Normalerweise reicht es aber nicht aus, einfach nur auf einen ungünstigen Systemzustand zu reagieren. Das Ziel sollte darin bestehen, ungünstige oder fehlerhafte Systemzustände vor dem Auftreten zu vermeiden, um die Notwendigkeit des Aufrufs von Notfallfunktionen zu verringern und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Anstatt beispielsweise die Wärmeentwicklung durch eine Neuverteilung der Anwendungen zu reduzieren, könnten proaktive Mechanismen kritische Temperaturen bereits im Vorfeld vermeiden, indem sie bestimmte unkritische Aufgaben verzögern oder deren Genauigkeit oder QoS verringern. Auf diese Weise wird die Systemlast reduziert, bevor ein kritischer Punkt erreicht wird. Lösungen des aktuellen Stands der Technik wie einheitliche Programmiersprachen oder Laufzeitsysteme adressieren einige der oben genannten Herausforderungen, jedoch existiert kein Ansatz, der in der Lage ist, eine Optimierung mehrerer sich widersprechender Zielfunktionen dynamisch und vor allem proaktiv durchzuführen. Ein Konzept, das diese komplexe Aufgabe für den Entwickler übernimmt und eine Möglichkeit zur dynamischen und proaktiven Anpassung an Veränderungen bietet, ist die Selbstorganisation. Selbstorganisation ist jedoch definiert als ein Prozess ohne externe Kontrolle oder Steuerung. Im Kontext der Systemoptimierung kann dies leicht zu unerwünschten Ergebnissen führen. Ein Ansatz, der Selbstorganisation mit einem Kontrollmechanismus kombiniert, welcher auf Robustheit und Widerstandsfähigkeit gegenüber äußeren Störungen abzielt, ist Organic Computing. Das bestimmende Merkmal von Organic Computing ist eine Observer/Controller-Architektur. Das Konzept dieser Architektur besteht darin, den aktuellen Zustand des Systems und der Umgebung zu überwachen, diese Daten zu analysieren und auf der Grundlage dieser Analyse Entscheidungen über das zukünftige Systemverhalten zu treffen. Organic Computing ermöglicht es also auf der Grundlage der vergangenen und des aktuellen Zustands proaktiv Mechanismen auszuwählen und auszulösen, die das System optimieren und unerwünschte Zustände vermeiden. Um die Vorteile des Organic Computings auf moderne heterogene Systeme zu übertragen, kombiniere ich den Organic Computing-Ansatz mit einem Laufzeitsystem. Laufzeitsysteme sind ein vielversprechender Kandidat für die Umsetzung des Organic Computing-Ansatzes, da sie bereits die Ausführung von Anwendungen überwachen und steuern. Insbesondere betrachte und bearbeite ich in dieser Dissertation die folgenden Forschungsthemen, indem ich die Konzepte des Organic Computings und der Laufzeitsysteme kombiniere: • Erfassen des aktuellen Systemzustands durch Überwachung von Sensoren und Performance Countern • Vorhersage zukünftiger Systemzustände durch Analyse des vergangenen Verhaltens • Nutzung von Zustandsinformationen zur proaktiven Anpassung des Systems Ich erweitere das Thema der Erfassung von Systemzuständen auf zwei Arten. Zunächst führe ich eine neuartige heuristische Metrik zur Berechnung der Zuverlässigkeit einer Verarbeitungseinheit ein, die auf symptombasierter Fehlererkennung basiert. Symptombasierte Fehlererkennung ist eine leichtgewichtige Methode zur dynamischen Erkennung von soften Hardware-Fehlern durch Überwachung des Ausführungsverhaltens mit Performance Countern. Die dynamische Erkennung von Fehlern ermöglicht dann die Berechnung einer heuristischen Fehlerrate einer Verarbeitungseinheit in einem bestimmten Zeitfenster. Die Fehlerrate wird verwendet, um die Anzahl der erforderlichen Ausführungen einer Anwendung zu berechnen, um eine bestimmte Ergebniszuverlässigkeit, also eine Mindestwahrscheinlichkeit für ein korrektes Ergebnis, zu gewährleisten. Ein wichtiger Aspekt der Zustandserfassung ist die Minimierung des entstehenden Overheads. Ich verringere die Anzahl der für OpenMP-Tasks notwendigen Profiling-Durchläufe durch Thread-Interpolation und Überprüfungen des Skalierungsverhaltens. Zusätzlich untersuche ich die Vorhersage von OpenCL Task-Ausführungszeiten. Die Prädiktoren der Ausführungszeiten werden mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen trainiert. Als Input werden Profile der Kernel verwendet, die durch statische Codeanalyse erstellt wurden. Um in dieser Dissertation zukünftige Systemzustände vorherzusagen, sollen Anwendungen vorausgesagt werden, die in naher Zukunft im System vorkommen werden. In Kombination mit der Ausführungsdatenbank ermöglicht dies die Schätzung der anstehenden Kosten, die das System zu bewältigen hat. In dieser Arbeit werden zwei Mechanismen zur Vorhersage von Anwendungen/Tasks entwickelt. Der erste Prädiktor zielt darauf ab, neue Instanzen unabhängiger Tasks vorherzusagen. Der zweite Mechanismus betrachtet Ausführungsmuster abhängiger Anwendungen und sagt auf dieser Grundlage zukünftig auftretende Anwendungen vorher. Beide Mechanismen verwenden eine Vorhersagetabelle, die auf Markov-Prädiktoren und dem Abgleich von Mustern basiert. In dieser Arbeit wird das Wissen, das durch die Systemüberwachung und die Vorhersage zukünftiger Anwendungen gewonnen wird, verwendet, um die Optimierungsziele des Systems proaktiv in Einklang zu bringen und zu gewichten. Dies geschieht durch eine Reihe von Regeln, die eine Systemzustandsbeschreibung, bestehend aus dem aktuellen Zustand, Vorhersagen und Randbedingungen bzw. Beschränkungen, auf einen Vektor aus Gewichten abbilden. Zum Erlernen der Regelmenge wird ein Extended Classifer System (XCS) eingesetzt. Das XCS ist in eine hierarchische Architektur eingebettet, die nach den Prinzipien des Organic Computing entworfen wurde. Eine wichtige Designentscheidung ist dabei die Auslagerung der Erstellung neuer Regeln an einen Offline-Algorithmus, der einen Simulator nutzt und parallel zum normalen Systemablauf ausgeführt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass keine ungetesteten Regeln, deren Auswirkungen noch nicht bekannt sind, dem laufenden System hinzugefügt werden. Die sich daraus ergebenden Gewichte werden schließlich verwendet, um eine Bewertungsfunktion für List Scheduling-Algorithmen zu erstellen. Diese Dissertation erweitert das Forschungsgebiet der Scheduling-Algorithmen durch zwei Mechanismen für dynamisches Scheduling. Die erste Erweiterung konzentriert sich auf nicht sicherheitskritische Systeme, die Prioritäten verwenden, um die unterschiedliche Wichtigkeit von Tasks auszudrücken. Da statische Prioritäten in stark ausgelasteten Systemen zu Starvation führen können, habe ich einen dynamischen Ageing-Mechanismus entwickelt, der dazu in der Lage ist, die Prioritäten der Tasks entsprechend der aktuellen Auslastung und ihrer Wartezeiten anzupassen. Dadurch reduziert der Mechanismus die Gesamtlaufzeit über alle Tasks und die Wartezeit für Tasks mit niedrigerer Priorität. Noch ist eine große Anzahl von Anwendungen nicht dazu bereit, den hohen Grad an Parallelität zu nutzen, den moderne Computersysteme bieten. Ein Konzept, das versucht dieses Problem zu lösen, indem es mehrere verschiedene Prozesse auf demselben Rechenknoten zur Ausführung bringt, ist das Co-Scheduling. In dieser Dissertation stelle ich einen neuartigen Co-Scheduling-Mechanismus vor, welcher die Task-Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen optimiert, die auf demselben Rechenknoten ausgeführt werden. Um die notwendigen Informationen zwischen den Laufzeitsysteminstanzen zu teilen, speichert der Mechanismus die Daten in Shared Memory. Sobald ein Laufzeitsystem neue Tasks in das System einfügt, prüft der Mechanismus, ob die Berechnung eines neuen Schedules sinnvoll ist. Wird die Entscheidung getroffen, einen neuen Schedule zu berechnen, setzt der Mechanismus Simulated Annealing ein, um alle Tasks, die bisher noch nicht mit ihrer Ausführung begonnen haben, neu auf Ausführungseinheiten abzubilden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Arbeit neuartige Mechanismen und Algorithmen sowie Erweiterungen zu verschiedenen Forschungsgebieten anbietet, um ein proaktives selbst-organisierendes System zu implementieren, das sich an neue und unbekannte Situationen anpassen kann. Dabei wird die Komplexität für Benutzer und Anwendungsentwickler reduziert, indem die Entscheidungsfindung in das System selbst ausgelagert wird. Gleichzeitig sorgt dieser Ansatz für eine effiziente Nutzung der Ressourcen des Systems. Insgesamt leistet diese Arbeit die folgenden Beiträge zur Erweiterung des Stands der Forschung: • Einführung einer neuartigen heuristischen Metrik zur Messung der Zuverlässigkeit von Verarbeitungseinheiten. Die Metrik basiert auf einer leichtgewichtigen Methode zur Fehlererkennung, genannt symptombasierte Fehlererkennung. Mit der symptombasierten Fehlererkennung ist es möglich, mehrere injizierte Fehlerklassen und Interferenzen, die Soft-Hardware-Fehler simulieren, sowohl auf einer CPU als auch auf einer GPU zuverlässig zu erkennen. Darüber hinaus werden diese Ergebnisse durch Welch\u27s t-Test statistisch bestätigt. • Vorschlag eines Vorhersagemodells für die Ausführungszeit von OpenCL Kerneln, das auf statischer Code-Analyse basiert. Das Modell ist in der Lage, die schnellste Verarbeitungseinheit aus einer Menge von Verarbeitungseinheiten mit einer Genauigkeit von im schlechtesten Fall $69\,\%$ auszuwählen. Zum Vergleich: eine Referenzvariante, welche immer den Prozessor vorhersagt, der die meisten Kernel am schnellsten ausführt, erzielt eine Genauigkeit von $25\,\%$. Im besten Fall erreicht das Modell eine Genauigkeit von bis zu $83\,\%$. • Bereitstellung von zwei Prädiktoren für kommende Tasks/Anwendungen. Der erste Mechanismus betrachtet unabhängige Tasks, die ständig neue Task-Instanzen erstellen, der zweite abhängige Anwendungen, die Ausführungsmuster bilden. Dabei erzielt der erste Mechanismus bei der Vorhersage der Zeitspanne zwischen zwei aufeinanderfolgenden Task-Instanzen einen maximalen\\ $sMAPE$-Wert von $4,33\,\%$ für sporadische und $0,002 \,\%$ für periodische Tasks. Darüber hinaus werden Tasks mit einem aperiodischen Ausführungsschema zuverlässig erkannt. Der zweite Mechanismus erreicht eine Genauigkeit von $77,6 \,\%$ für die Vorhersage der nächsten anstehenden Anwendung und deren Startzeit. • Einführung einer Umsetzung eines hierarchischen Organic Computing Frameworks mit dem Anwendungsgebiet Task-Scheduling. Dieses Framework enthält u.a. ein modifiziertes XCS, für dessen Design und Implementierung ein neuartiger Reward-Mechanismus entwickelt wird. Der Mechanismus bedient sich dabei eines speziell für diesen Zweck entwickelten Simulators zur Berechnung von Task-Ausführungskosten. Das XCS bildet Beschreibungen des Systemzustands auf Gewichte zur Balancierung der Optimierungsziele des Systems ab. Diese Gewichte werden in einer Bewertungsfunktion für List Scheduling-Algorithmen verwendet. Damit wird in einem Evaluationsszenario, welches aus einem fünfmal wiederholten Muster aus Anwendungen besteht, eine Reduzierung der Gesamtlaufzeit um $10,4\,\%$ bzw. $26,7\,s$, des Energieverbrauchs um $4,7\,\%$ bzw. $2061,1\,J$ und der maximalen Temperatur der GPU um $3,6\,\%$ bzw. $2,7 K$ erzielt. Lediglich die maximale Temperatur über alle CPU-Kerne erhöht sich um $6\,\%$ bzw. $2,3\,K$. • Entwicklung von zwei Erweiterungen zur Verbesserung des dynamischen Task-Schedulings für einzelne und mehrere Prozesse, z.B. mehrere Laufzeitsysteminstanzen. Der erste Mechanismus, ein Ageing-Algorithmus, betrachtet nicht sicherheitskritische Systeme, welche Task-Prioritäten verwenden, um die unterschiedliche Bedeutung von Anwendungen darzustellen. Da es in solchen Anwendungsszenarien in Kombination mit hoher Systemauslastung zu Starvation kommen kann, passt der Mechanismus die Task-Prioritäten dynamisch an die aktuelle Auslastung und die Task-Wartezeiten an. Insgesamt erreicht dieser Mechanismus in zwei Bewertungsszenarien eine durchschnittliche Laufzeitverbesserung von $3,75\,\%$ und $3,16\,\%$ bei gleichzeitiger Reduzierung der Durchlaufzeit von Tasks mit niedrigerer Priorität um bis zu $25,67\,\%$. Der zweite Mechanismus ermöglicht die Optimierung von Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen, die parallel auf demselben Rechenknoten ausgeführt werden. Dieser Co-Scheduling-Ansatz verwendet Shared Memory zum Austausch von Informationen zwischen den Prozessen und Simulated Annealing zur Berechnung neuer Task-Schedules. In zwei Evaluierungsszenarien erzielt der Mechanismus durchschnittliche Laufzeitverbesserungen von $19,74\,\%$ und $20,91\,\%$ bzw. etwa $2,7\,s$ und $3\,s$

Urban segregation as a complex system : an agent-based simulation approach

Urban segregation represents a significant barrier for achieving social inclusion in cities. To overcome this, it is necessary to implement policies founded upon a better understanding of segregation dynamics. However, a crucial challenge for achieving such understanding lies in the fact that segregation is a complex system. It emerges from local interactions able to produce unexpected and counterintuitive outcomes that cannot be defined a priori. This study adopts an agent-based simulation approach that addresses the complex nature of segregation. It proposes a model named MASUS, Multi-Agent Simulator for Urban Segregation, which provides a virtual laboratory for exploring theoretical issues and policy approaches concerning segregation. The MASUS model was first implemented for São José dos Campos, a medium-sized Brazilian city. Based on the data of this city, the model was parameterized and calibrated. The potential of MASUS is demonstrated through three different sets of simulation experiments. The first compares simulated data with real data, the second tests theories about segregation, and the third explores the impact of anti-segregation policies. The first set of experiments provides a retrospective validation of the model by simulating the segregation dynamics of São José dos Campos during the period 1991-2000. In general, simulated and real data reveal the same trends, a result that demonstrates that the model is able to accurately represent the segregation dynamics of the study area. The second set of experiments aims at demonstrating the potential of the model to explore and test theoretical issues about urban segregation. These experiments explore the impact of two mechanisms on segregation: income inequality and personal preferences. To test the impact of income inequality, scenarios considering different income distributions were simulated and compared. The results show how decreasing levels of income inequality promote the spatial integration of different social groups in the city. Additional tests were conducted to explore how the preferences of high-income families regarding the presence of other income groups could affect segregation patterns. The results reveal that the high levels of segregation were maintained even in a scenario where affluent households did not take into account the income composition of neighborhoods when selecting their residential location. Finally, the third set of experiments provides new insights about the impact of different urban policies on segregation. One experiment tests whether the regularization of clandestine settlements and equitable distribution of infrastructure would affect the segregation trends in the city. The simulated outputs indicate that they had no significant impact on the segregation patterns. Besides this test focusing on a general urban policy, two specific social-mix policy approaches were explored: poverty dispersion and wealth dispersion. The results suggest that policies based on poverty dispersion, which have been adopted in cities in Europe and the United States, are less effective in developing countries, where poor families represent a large share of the population. On the other hand, the policy based on wealth dispersion was able to produce substantial and long-term improvements in the segregation patterns of the city.Städtische Segregation als komplexes System : Ein agentenbasierter Simulationsansatz Die städtische Segregation stellt eine bedeutende Barriere für die Erreichung der sozialen Inclusion in den Städten dar. Um diese zu überwinden, ist es notwendig, eine Politik zu betreiben, die die Dynamiken der Segregation besser versteht und berücksichtigt. Eine besondere Herausforderung für ein besseres Verständnis dieser Dynamik ist die Tatsache, dass Segregation ein komplexes System ist. Dieses System entsteht aus lokalen Interaktionen, die zu unerwarteten und nicht eingängigen Ergebnissen führt, die nicht von vornherein bestimmt werden können. Diese Studie wendet einen multi-agenten Simulationsmodel an, das die komplexe Natur der Segregation berücksichtigt. Es schlägt ein Modell mit dem Namen MASUS (Multi-Agent Simulator for Urban Segregation) vor. Dieses bietet ein virtuelles Labor für die Untersuchung der theoretischen Aspekte und Politikansätze der Segregation. Das Modell wurde für São José dos Campos, eine mittelgroße brasilianische Stadt, eingesetzt. Das Modell wurde auf der Grundlage der Daten dieser Stadt parametisiert und kallibriert. Das Potenzial von MASUS wird durch drei verschiedene Arten von Simulationsexperimente dargestellt. Die erste vergleicht simulierte Daten mit realen Daten, die zweite prüft Segregationstheorien, und die dritte untersucht die Auswirkungen von Antisegregationspolitik. Die erste Gruppe von Experimenten liefert eine rückblickende Validierung des Modells durch die Simulation der Segregationsdynamiken von São José dos Campos im Zeitraum 1991-2000. Die simulierten und realen Daten zeigen im Allgemeinen die gleichen Trends. Dies zeigt, dass das Modell in der Lage ist, die Segregationsdynamik im Untersuchungsgebiet korrekt darzustellen. Die zweite Gruppe von Experimenten hat zum Ziel, das Potenzial des Modells hinsichtlich der Untersuchung und Prüfung der theoretischen Aspekte städtischer Segregation darzustellen. Diese Experimente untersuchen die Auswirkung von zwei Mechanismen auf Segregation: Einkommensungleichheit und persönliche Präferenzen. Um die Auswirkungen von Einkommensungleichheit zu prüfen, wurden Szenarien mit unterschiedlichen Einkommensverteilungen simuliert und verglichen. Die Ergebnisse zeigen wie abnehmende Einkommenshöhen die räumliche Integration von verschiedenen sozialen Gruppen in der Stadt fördern. Zusätzliche Tests wurden durchgeführt, um zu untersuchen wie die Präferenzen von Haushalten mit hohen Einkommen im Bezug auf das Vorhandensein anderer Einkommensgruppen die Segregationsmuster beeinflussen könnten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Segregation auf hohem Niveau blieb sogar in einem Szenario wo wohlhabende Haushalte das Einkommensgefüge der Nachbarschaft bei der Wahl ihrer Wohngegend nicht berücksichtigten. Die dritte Gruppe von Experimenten führt zu neuen Einsichten über die Auswirkungen von verschiedenen städtischen politischen Maßnahmen auf die Segregation. Ein Experiment prüft ob die Regulierung von illegalen Siedlungen und die gleichmäßige Verteilung der Infrastruktur die Segregationstrends in der Stadt beeinflussen. Die Ergebnisse der Simulation zeigen, dass diese keine signifikante Auswirkung auf die Segregationsmuster haben. Neben diesem Test, der die allgemeine städtische Politik zum Inhalt hat, wurden zwei Ansätze der spezifischen Sozialen-Mix-Politik untersucht: Armutsverteilung und Wohlstandsverteilung. Die Ergebnisse deuten daraufhin, dass eine Politik der Armutsverteilung, die aus europäischen und nordamerikanischen Städten bekannt ist, weniger wirkungsvoll in Entwicklungsländern ist, wo arme Familien einen Großteil der Bevölkerung darstellen. Auf der anderen Seite führte eine Politik der Wohlstandsverteilung zu erheblichen und langfristigen Verbesserungen der Segregationsmuster der Stadt