Energy- and quality-aware scheduling of periodic tasks in embedded real-time systems

Mobile Geräte dienen immer häufiger zur Ausführung von Echtzeitanwendungen, sie bieten immer mehr Rechenleistung und sie werden kleiner und leichter. Hohe Rechenleistung erfordert jedoch sehr viel Energie, was im Gegensatz zu den geringen Akkukapazitäten, die aus der Forderung nach kleinen und leichten Geräten resultieren, steht. Bei der Echtzeiteinplanung von Rechenprozessen gewinnt daher der Energieverbrauch der Geräte neben der rechtzeitigen Beendigung von Anwendungen zunehmend an Bedeutung, weil sie möglichst lange unabhängig vom Stromnetz betrieben werden sollen. Andererseits werden auf diesen Geräten rechenintensive Anwendungen ausgeführt, bei denen es wünschenswert ist, die maximale mit der verfügbaren Rechenleistung erzielbare Qualität zu erhalten. In dieser Arbeit wird ein Systemmodell vorgestellt, das den Design-to-time-Ansatz mit den Möglichkeiten der dynamischen Leistungsanpassung (Rechenleistung und verbrauchte elektrische Leistung) moderner Prozessoren vereinigt. Der Design-to-time-Ansatz ermöglicht Energieeinsparungen oder Qualitätssteigerungen durch die dynamische Auswahl alternativer Implementierungen, welche dieselbe Aufgabe mit unterschiedlicher Ausführungsdauer und Qualität bzw. Energieverbrauch erfüllen. Das Systemmodell umfaßt unter anderem periodische Prozesse mit harten Echtzeitbedingungen, Datenabhängigkeiten und alternativen Implementierungen, sowie Prozessoren mit diskreten Leistungsstufen. Die Einplanung der Prozesse erfolgt in zwei Phasen. In der Offline-Phase wird ein flexibler Schedule berechnet, der für die zur Laufzeit möglichen Kombinationen von verstrichener Zeit und noch einzuplanender Prozeßmenge den jeweils einzuplanenden Prozeß, sowie die zu verwendende Implementierung und gegebenenfalls die einzustellende Leistungsstufe beinhaltet. Dieser flexible Schedule wird während der Online-Phase mit vernachlässigbarem Zeit- und Energieaufwand von einem Scheduler interpretiert. Für die Berechnung der optimalen flexiblen Schedules wurde ein Optimierer entwickelt, der eine Folge von flexiblen Schedules mit monoton steigender Güte (niedriger Energieverbrauch bzw. hohe Qualität) generiert, und damit der Klasse der Anytime-Algorithmen zuzuordnen ist. Eine Variante der Dynamischen Programmierung dient zur Bestimmung global optimaler, flexibler Schedules, die beispielsweise als Basis für Benchmarks dienen. Eine auf Simulated Annealing basierende Variante des Optimierers ermöglicht ein schnelleres Auffinden guter, flexibler Schedules für umfangreichere Anwendungen.Mobile devices are excessively used for executing real-time applications, today. They provide increasing performance and they are getting more lightweight and smaller every day. Unfortunately, high processing performance demands much energy and thus anticipates smaller battery capacities resulting from the required size and weight of the devices. Therefore, energy consumption gains importance besides the timely completion of real-time tasks when a schedule has to be calculated, to provide a longer operating time independent of a power outlet. On the other hand, when calculation intensive tasks are being executed, high performance should be provided, to obtain maximum quality. This work presents a system model joining the design-to-time approach with modern processor's capabilities to run at different clock frequencies. Design-to-time scheduling allows for energy savings or quality enhancements by dynamically selecting alternative implementations, which fulfill a task's function with different time and with different energy consumption or quality. The system model comprises periodic tasks with hard real-time constraints, data-dependencies and alternative implementations, as well as processors with multiple clock modes. Scheduling is split in two phases. First, in an offline phase a flexible plan is calculated. It contains the task, implementation and clock frequency to be scheduled for every possible combination of elapsed time and unscheduled task set. Second, the flexible plan is interpreted by an online scheduler with a negligible amount of time and energy. A pair of optimization algorithms has been developed for calculating optimal flexible plans. They deliver a series of flexible plans with increasing quality or decreasing energy demand, and therefore they belong to the class of anytime algorithms. A variation of dynamic programming is used for finding globally optimal plans, e.g. aiming as reference values for benchmarks, whereas for complex system models an optimizer based on simulated annealing is provided, that finds good flexible plans fast

Prozedurale Anforderungen an die maschinelle Sprachverarbeitung : Workshop während der Jahrestagung KI-94 Saarbrücken

Die Verarbeitung gesprochener Sprache stellt besondere Anforderungen an die Architektur und die Gestaltung einzelner Komponenten in Systemen zur maschinelle Sprachverarbeitung Der Workshop thematisiert die Konsequenzen, die sich aus der Forderung nach inkrementeller und zeitsynchroner Verarbeitung, sowie aus der inhärenten Unsicherheit bei der Interpretation des Sprachsignals ergeben. Sprachliche Kommunikation, insbesondere in natürlichen Dialogsituationen, unterliegt einer Reihe von einschneidenden prozeduralen Anforderungen. Solche Anforderungen ergeben sich zum einen aus der strikten Bindung von Sprachperzeption und -produktion an die zeitliche Dimension des Sprachsignals. Die prinzipielle Begrenztheit der menschlichen (und maschinellen) Verarbeitungskapazität setzt hierbei zwangsläufig eine hocheffiziente Organisation der Verarbeitungsprozesse voraus, um auch unter dem Einfluß von Streßfaktoren ein Schritthalten der Verarbeitung mit den Erfordernissen der jeweiligen Kommunikationssituation gewährleisten zu können. Prozedurale Anforderungen resultieren zum anderen aus der erheblichen intra- und interindividuellen Varianz des Sprachsignals. Sie stellt eine wesentliche Quelle von Erkennungsunsicherheit dar und hat zur Folge, dass jedwede interpretierende Beschreibung des sprachlichen Inputs nur Hypothesencharakter tragen kann. Im Bereich der Schriftsprache ist die Zeitdimension auf Anordnungsrelationen zwischen sprachlichen Zeichen reduziert. Erkennungsunsicherheit spielt - zumindest bei der tastaturgebundenen Eingabe - keine entscheidende Rolle. Nur aufgrund dieser Abstraktionen ist es letztendlich auch möglich, eine Verarbeitungsaufgabe vollständig auf der Basis rein deklarativer Spezifikationen zu beschreiben und von einem kombinatorischen und atemporalen Deduktionsmechanismus verarbeiten zu lassen. Wenn nunmehr in diesem Workshop gerade die prozeduralen Aspekte der zeitlichen Strukturierung und der Verwaltung konkurrierender Hypothesen in den Mittelpunkt gestellt werden, so versteht sich das keineswegs als Absage an die Verwendung deklarativer Repräsentationsformalismen. Vielmehr wird hierbei gerade zu klären sein, auf welche Weise deklarative Spezifikationen in eine geeignete Verarbeitungsarchitektur eingebetet werden können, um auf dieser Grundlage die gewünschten Verarbeitungscharakteristika zu erzielen. Als Ausgangspunkt, Vergleichsmaßstab und Inspirationsquelle bietet sich naturgemäß das menschliche Vorbild an, ist es doch bisher einzig der Mensch der über Sprachverarbeitungskapazitäten der angestrebten Art verfügt. Eine wesentliche Eigenschaft natürlicher Sprachverarbeitung ist ihre Inkrementalität. Teilabschnitte einer sprachlichen Äußerung werden dabei auf den verschiedenen Ebenen zeitlich parallel und praktisch verzögerungsfrei bearbeitet Insbesondere schließt inkrementelle Verarbeitung ausdrücklich das traditionell dominierende Verarbeitungsmodell aus, das vom Vorliegen vollständiger Eingabedaten schon bei Verarbeitungsbeginn ausgeht. Zum einen ermöglicht erst eine inkrementelle Verarbeitung ein natürliches Dialogverhalten, das sich etwa durch unmittelbare Reaktionen auf die Beiträge der Dialogpartner, sowie die Fähigkeit zur Übernahme der Dialoginitiative auszeichne. Zum anderen ist sie Voraussetzung für die dynamische Generierung von Diskurserwartungen, dem wohl wirksamsten Mittel zur Suchraumbeschränkung beim Sprachverstehen. Die Forderung nach inkrementeller Verarbeitung besteht für ein Sprachverarbeitungssystem in seiner Gesamtheit Inkrementalität kann in ihren Vorzügen nur dann voll zur Wirkung kommen, wenn sie auf allen Ebenen des Verarbeitungsprozesses durchgängig realisiert ist. Nicht zuletzt aus diesem Grunde sind auf dem Workshop Beiträge zu inkrementellen Verfahren in so unterschiedlichen Bereichen wie der Worterkennung, der syntaktischen Analyse und der Generierung vertreten. Menschliche Sprachverarbeitung verläuft in ihren wesentlichen Zügen zeitsynchron. Eine solche Forderung auch auf maschinelle Sprachverarbeitungssysteme zu übertragen, scheint auf den ersten Blick nahe liegend, ist aber angesichts der kombinatorischen Eigenschaften der üblichen Verarbeitungsalgorithmen durchaus nicht selbstverständlich und schon gar nicht trivial. Die Anpassung der Verarbeitungsprozesse an den aktuell gegebenen zeitlichen Verarbeitungsdruck erfordert ein explizites und zeitsensitives Scheduling für die vorhandenen Verarbeitungskapazitäten Fragen der Aufmerksamkeitsfokussierung und des systematischen Vergessens von Teilergebnissen werden zwangsläufig eine wichtige Rolle spielen. Grundlage dafür sind Relevanzabschätzungen, die mit der erforderlichen Zuverlässigkeit wiederum nur vor dem Hintergrund von aussagekräftigen Diskurserwartungen getroffen werden können. Zu all diesen Fragestellungen befindet sich die Forschung noch ganz am Anfang

Prozedurale Anforderungen an die maschinelle Sprachverarbeitung : Workshop während der Jahrestagung KI-94 Saarbrücken

Die Verarbeitung gesprochener Sprache stellt besondere Anforderungen an die Architektur und die Gestaltung einzelner Komponenten in Systemen zur maschinelle Sprachverarbeitung Der Workshop thematisiert die Konsequenzen, die sich aus der Forderung nach inkrementeller und zeitsynchroner Verarbeitung, sowie aus der inhärenten Unsicherheit bei der Interpretation des Sprachsignals ergeben. Sprachliche Kommunikation, insbesondere in natürlichen Dialogsituationen, unterliegt einer Reihe von einschneidenden prozeduralen Anforderungen. Solche Anforderungen ergeben sich zum einen aus der strikten Bindung von Sprachperzeption und -produktion an die zeitliche Dimension des Sprachsignals. Die prinzipielle Begrenztheit der menschlichen (und maschinellen) Verarbeitungskapazität setzt hierbei zwangsläufig eine hocheffiziente Organisation der Verarbeitungsprozesse voraus, um auch unter dem Einfluß von Streßfaktoren ein Schritthalten der Verarbeitung mit den Erfordernissen der jeweiligen Kommunikationssituation gewährleisten zu können. Prozedurale Anforderungen resultieren zum anderen aus der erheblichen intra- und interindividuellen Varianz des Sprachsignals. Sie stellt eine wesentliche Quelle von Erkennungsunsicherheit dar und hat zur Folge, dass jedwede interpretierende Beschreibung des sprachlichen Inputs nur Hypothesencharakter tragen kann. Im Bereich der Schriftsprache ist die Zeitdimension auf Anordnungsrelationen zwischen sprachlichen Zeichen reduziert. Erkennungsunsicherheit spielt - zumindest bei der tastaturgebundenen Eingabe - keine entscheidende Rolle. Nur aufgrund dieser Abstraktionen ist es letztendlich auch möglich, eine Verarbeitungsaufgabe vollständig auf der Basis rein deklarativer Spezifikationen zu beschreiben und von einem kombinatorischen und atemporalen Deduktionsmechanismus verarbeiten zu lassen. Wenn nunmehr in diesem Workshop gerade die prozeduralen Aspekte der zeitlichen Strukturierung und der Verwaltung konkurrierender Hypothesen in den Mittelpunkt gestellt werden, so versteht sich das keineswegs als Absage an die Verwendung deklarativer Repräsentationsformalismen. Vielmehr wird hierbei gerade zu klären sein, auf welche Weise deklarative Spezifikationen in eine geeignete Verarbeitungsarchitektur eingebetet werden können, um auf dieser Grundlage die gewünschten Verarbeitungscharakteristika zu erzielen. Als Ausgangspunkt, Vergleichsmaßstab und Inspirationsquelle bietet sich naturgemäß das menschliche Vorbild an, ist es doch bisher einzig der Mensch der über Sprachverarbeitungskapazitäten der angestrebten Art verfügt. Eine wesentliche Eigenschaft natürlicher Sprachverarbeitung ist ihre Inkrementalität. Teilabschnitte einer sprachlichen Äußerung werden dabei auf den verschiedenen Ebenen zeitlich parallel und praktisch verzögerungsfrei bearbeitet Insbesondere schließt inkrementelle Verarbeitung ausdrücklich das traditionell dominierende Verarbeitungsmodell aus, das vom Vorliegen vollständiger Eingabedaten schon bei Verarbeitungsbeginn ausgeht. Zum einen ermöglicht erst eine inkrementelle Verarbeitung ein natürliches Dialogverhalten, das sich etwa durch unmittelbare Reaktionen auf die Beiträge der Dialogpartner, sowie die Fähigkeit zur Übernahme der Dialoginitiative auszeichne. Zum anderen ist sie Voraussetzung für die dynamische Generierung von Diskurserwartungen, dem wohl wirksamsten Mittel zur Suchraumbeschränkung beim Sprachverstehen. Die Forderung nach inkrementeller Verarbeitung besteht für ein Sprachverarbeitungssystem in seiner Gesamtheit Inkrementalität kann in ihren Vorzügen nur dann voll zur Wirkung kommen, wenn sie auf allen Ebenen des Verarbeitungsprozesses durchgängig realisiert ist. Nicht zuletzt aus diesem Grunde sind auf dem Workshop Beiträge zu inkrementellen Verfahren in so unterschiedlichen Bereichen wie der Worterkennung, der syntaktischen Analyse und der Generierung vertreten. Menschliche Sprachverarbeitung verläuft in ihren wesentlichen Zügen zeitsynchron. Eine solche Forderung auch auf maschinelle Sprachverarbeitungssysteme zu übertragen, scheint auf den ersten Blick nahe liegend, ist aber angesichts der kombinatorischen Eigenschaften der üblichen Verarbeitungsalgorithmen durchaus nicht selbstverständlich und schon gar nicht trivial. Die Anpassung der Verarbeitungsprozesse an den aktuell gegebenen zeitlichen Verarbeitungsdruck erfordert ein explizites und zeitsensitives Scheduling für die vorhandenen Verarbeitungskapazitäten Fragen der Aufmerksamkeitsfokussierung und des systematischen Vergessens von Teilergebnissen werden zwangsläufig eine wichtige Rolle spielen. Grundlage dafür sind Relevanzabschätzungen, die mit der erforderlichen Zuverlässigkeit wiederum nur vor dem Hintergrund von aussagekräftigen Diskurserwartungen getroffen werden können. Zu all diesen Fragestellungen befindet sich die Forschung noch ganz am Anfang

ROPLEX : natürlichsprachliche Beschreibung von generischen Roboterplandaten

Die vorliegende Arbeit beschreibt eine Erklärungskomponente einer natürlichsprachlichen Schnittstelle, die in Robotersystemen für die Kommunikation mit Menschen eingesetzt werden kann. Die speziell dafür benötigten Bereiche des Roboterwissens bestehen einerseits aus Plänen, in denen Roboteranweisungen formuliert sind, und andererseits aus Diagnose- sowie Umweltinformationen. Die für dieses Dialogmodul entwickelten Methoden zur Erfassung und Weiterverarbeitung von Daten erlauben einen vielseitigen Einsatz. Die textuellen Erklärungen von Roboter-Anweisungsplänen, Lage von Umweltobjekten und auch von Fehlern können in verschiedenen natürlichen Sprachen erzeugt werden. Zusätzlich ist eine natürlichsprachliche Konfigurationsschnittstelle erstellt worden, die es dem Menschen erlaubt, den Inhalt der Erklärungen mittels geschriebener und gesprochener Sprache zu manipulieren. Bei der Realisierung dieser Dialogeinheit lag der Schwerpunkt auf der Entwicklung eines flexiblen Analyse- und Auswertungsverfahrens für die vom Roboter bereitgestellten Informationen und in der Konzeption einer sprachunabhängigen Zwischenrepräsentation

Rollenübernahme als Benutzermodellierungsmethode : globale Antizipation in einem transmutierbaren Dialogsystem

In dieser Arbeit werden zwei Aspekte pragmatisch ausgerichteten Dialogverhaltens untersucht: Eine flexible Interaktion zwischen den Systemkomponenten und die Fähigkeit eines Dialogsystems, innerhalb einer gegebenen Dialogsituation mehr als eine der Dialogrollen zu übernehmen. Während das erste Ziel durch eine Multi-Agenten-Architektur unterstützt wird, bezieht sich das zweite Ziel auf die Fähigkeit, sich gedanklich in die Lage der am Dialog beteiligten Partner zu versetzen, um deren Reaktionen bzw. Intentionen zu antizipieren. Diese Strategie der globalen Antizipationsrückkopplung wurde in dem PRACMA- System realisiert, das in einem Verkaufsgespräch sowohl die Rolle des Verkäufers als auch die des Käufers übernehmen kann. Es wird gezeigt, wie die globale Antizipation zur Vorhersage des Käufers- bzw. Verkäufersverhaltens in PRACMA implementiert wurde. Es wird auch ein Ansatz präsentiert, der der Unsicherheit über das Dialogverhalten und die Präferenzen des Dialogpartners Rechnung trägt. Schließlich werden einige Überlegungen zur Effizienz bei der Verwendung der globalen Antizipationsrückkopplung in Abhängigkeit von den verfügbaren Systemressourcen erörtert. Schlüsselwörter: Antizipationsrückkopplung, Rollenübernahme, Multi-Agenten-Architektur, Benutzermodellierung, natürlichsprachliche Verarbeitung, Transmutabilität.Two characteristics of pragmatically oriented dialog processing are investigated in this thesis: Flexible cooperation among the system's modules, which maximizes the system's exploitation of its knowledge and of its reasoning capabilities; and the ability of a system to take either (or any) of the dialog roles in its domain. While attainment of the first goal is supported by a multi-agent architecture, the second goal focuses on the ability of dialog participants to predict the responses of their dialog partners by hypothetically assuming the partner's role. This strategy, called global anticipation feedback, is investigated within PRACMA, a dialog system that is capable of taking either role (buyer or seller) in a sales talk. It is shown how global anticipation feedback can be used to anticipate either the seller's or the buyer's behavior. An extension of these techniques is discussed that addresses the limited predictability of a dialog partner's responses. Finally, several approaches to minimizing the computational cost of using global anticipation feedback according to the available system resources are addressed

Rollenübernahme als Benutzermodellierungsmethode : globale Antizipation in einem transmutierbaren Dialogsystem

In dieser Arbeit werden zwei Aspekte pragmatisch ausgerichteten Dialogverhaltens untersucht: Eine flexible Interaktion zwischen den Systemkomponenten und die Fähigkeit eines Dialogsystems, innerhalb einer gegebenen Dialogsituation mehr als eine der Dialogrollen zu übernehmen. Während das erste Ziel durch eine Multi-Agenten-Architektur unterstützt wird, bezieht sich das zweite Ziel auf die Fähigkeit, sich gedanklich in die Lage der am Dialog beteiligten Partner zu versetzen, um deren Reaktionen bzw. Intentionen zu antizipieren. Diese Strategie der globalen Antizipationsrückkopplung wurde in dem PRACMA- System realisiert, das in einem Verkaufsgespräch sowohl die Rolle des Verkäufers als auch die des Käufers übernehmen kann. Es wird gezeigt, wie die globale Antizipation zur Vorhersage des Käufers- bzw. Verkäufersverhaltens in PRACMA implementiert wurde. Es wird auch ein Ansatz präsentiert, der der Unsicherheit über das Dialogverhalten und die Präferenzen des Dialogpartners Rechnung trägt. Schließlich werden einige Überlegungen zur Effizienz bei der Verwendung der globalen Antizipationsrückkopplung in Abhängigkeit von den verfügbaren Systemressourcen erörtert. Schlüsselwörter: Antizipationsrückkopplung, Rollenübernahme, Multi-Agenten-Architektur, Benutzermodellierung, natürlichsprachliche Verarbeitung, Transmutabilität.Two characteristics of pragmatically oriented dialog processing are investigated in this thesis: Flexible cooperation among the system\u27s modules, which maximizes the system\u27s exploitation of its knowledge and of its reasoning capabilities; and the ability of a system to take either (or any) of the dialog roles in its domain. While attainment of the first goal is supported by a multi-agent architecture, the second goal focuses on the ability of dialog participants to predict the responses of their dialog partners by hypothetically assuming the partner\u27s role. This strategy, called global anticipation feedback, is investigated within PRACMA, a dialog system that is capable of taking either role (buyer or seller) in a sales talk. It is shown how global anticipation feedback can be used to anticipate either the seller\u27s or the buyer\u27s behavior. An extension of these techniques is discussed that addresses the limited predictability of a dialog partner\u27s responses. Finally, several approaches to minimizing the computational cost of using global anticipation feedback according to the available system resources are addressed

Vorausschauende und reaktive Mehrzieloptimierung für die Produktionssteuerung einer Matrixproduktion

Ein immer vielfältigeres Produktionsprogramm mit unsicheren Stückzahlen macht es schwierig, Produktionssysteme wirtschaftlich zu betreiben. Verursacht die Produktindividualisierung unterschiedliche Bearbeitungszeiten an den Produktionsstationen, entstehen Taktzeitverluste. Schwankungen in den Anteilen der Produktvarianten können zudem zu dynamischen Engpässen führen. Das Konzept der Matrixproduktion verfolgt eine Flexibilisierung der Produktionsstruktur durch Auflösung der starren Verkettung, der Taktzeitbindung sowie durch den Einsatz redundanter Mehrzweckstationen. Diese Maßnahmen erlauben es der Produktionssteuerung, die Reihenfolge der Arbeitsvorgänge innerhalb der Grenzen des Vorranggraphs zu variieren und die Route jedes Auftrags anzupassen. Eine reaktive Mehrzielsteuerung ist erforderlich, um diese Freiheitsgrade zu nutzen und die unterschiedlichen Zielgrößen der Produktionssysteme zu erfüllen. Durch die Verwendung von Domänenwissen bei der Optimierung kann die Effizienz für spezifische Problem gesteigert werden. Aufgrund der Vielfalt der Produktionssysteme und Zielgrößen sollte sich die Produktionssteuerung jedoch selbstständig an den jeweiligen Anwendungsfall und die Zielgrößen anpassen können. Da die Dauern für Bearbeitungs-, Transport- und Rüstzeiten wichtige Eingangsgrößen für die Produktionssteuerung sind, wird eine Methode zur Ermittlung realistischer Werte benötigt. Aufgrund der Komplexität der Steuerungsentscheidung sind Heuristiken am besten geeignet. Insbesondere die Monte Carlo Tree Search (MCTS) als iteratives Suchbaumverfahren hat gute Eigenschaften für den Einsatz als reaktive Produktionssteuerung. Bisher fehlten jedoch Ansätze, die den Anforderungen an die Steuerung einer Matrixproduktion gerecht werden. In dieser Arbeit wird eine reaktive Mehrzielsteuerung auf Basis von MCTS für die Produktionssteuerung einer Matrixproduktion unter Berücksichtigung von Rüst- und Transportvorgängen entwickelt. Zusätzlich wird eine auf lokaler Suche basierende Post-Optimierung in den MCTS Ablauf integriert. Um schnell eine hohe Lösungsqualität für unterschiedliche Zielsetzungen und Produktionssysteme zu erreichen, werden zwei Methoden zur selbstständigen Anpassung der Produktionssteuerung entwickelt. Um die Genauigkeit der in der Produktionssteuerung verwendeten Dauern zu gewährleisten, wird eine Methode zur Ableitung und Aktualisierung der zugrunde liegenden Verteilungen vorgestellt. Die detaillierten Auswertungen anhand verschiedener Anwendungsfälle zeigen, dass die Produktionssteuerung in der Lage ist, verschiedene Ziele erfolgreich zu optimieren. Die Methoden zur selbstständigen Anpassung führen zudem zu einem schnelleren Anstieg der Lösungsgüte. Der Vergleich mit optimalen Referenzlösungen und mit Benchmark-Problemen aus der Literatur belegt ebenfalls die hohe Lösungsgüte. Die Anwendung auf ein reales Praxisbeispiel demonstriert das Verhalten der Produktionssteuerung bei Ausfällen und Abweichungen. Diese Arbeit untersucht detailliert das Verhalten der Produktionssteuerung und den Einfluss der entwickelten Methoden auf die Erreichbarkeit der unterschiedlichen Zielgrößen, den Anstieg der Lösungsgüte und die erreichte absolute Lösungsgüte

Impulsbasierte Dynamiksimulation von Mehrkörpersystemen in der virtuellen Realität

Die dynamische Simulation gewinnt im Bereich der virtuellen Realität immer mehr an Bedeutung. Sie ist ein wichtiges Hilfsmittel, um den Grad der Immersion des Benutzers in eine virtuelle Welt zu erhöhen. In diesem Anwendungsbereich ist die Geschwindigkeit des verwendeten Simulationsverfahrens entscheidend. Weitere Anforderungen an das Verfahren sind unter anderem Genauigkeit, Stabilität und eine einfache Implementierung. In dieser Arbeit wird ein neues impulsbasiertes Verfahren für die dynamische Simulation von Mehrkörpersystemen vorgestellt. Dieses erfüllt, im Gegensatz zu klassischen Verfahren, alle Anforderungen der virtuellen Realität. Das vorgestellte Verfahren arbeitet ausschließlich mit Impulsen, um mechanische Gelenke, Kollisionen und bleibende Kontakte mit Reibung zu simulieren

Entwurf einer modellprädiktiven Regelung zur Klimatisierung batterieelektrischer Fahrzeuge durch Verfahren des maschinellen Lernens

Im Vergleich zu verbrennungsmotorisch betriebenen Fahrzeugen weisen batterieelektrisch betriebene Elektrofahrzeuge (BEV) eine signifikant geringere Reichweite auf. Die Innenraumklimatisierung stellt neben dem Antrieb den zweitgrößten Verbraucher in Elektrofahrzeugen dar. Eine Optimierung im Sinne von Maßnahmen zur Reduzierung des Energiebedarfs der Innenraumklimatisierung kann daher wesentlich zur Reichweitensteigerung und somit auch der Marktdurchdringung dieser Technologie beitragen. Der Einsatz einer intelligenten Betriebsstrategie stellt eine kostengünstige Möglichkeit dar, die Effizienz des Gesamtsystems zu steigern und so zur Steigerung der Reichweite batterieelektrisch betriebener Elektrofahrzeuge beizutragen. Ein Ansatz zur Ausschöpfung des vorhandenen Optimierungspotentials im Bereich der Fahrzeugklimatisierung ist der Einsatz modelprädiktiver Regelungen. Der Realisierung einer auf diesem Ansatz basierenden Regelung der Fahrzeugklimatisierung stehen mehrere Herausforderungen entgegen. Die wesentliche Vorrausetzung für ein befriedigendes Regelungsverhalten ist die hinreichend genaue Vorhersage der betroffenen Regel- und Zustandsgrößen. Werden durch eine unzureichende Berücksichtigung von Störgrößen und durch eine unzureichende Modellierung der ablaufenden technischen Prozesse Regelgrößen falsch vorhergesagt, so werden die Regelabweichungen ebenfalls falsch vorhergesagt, weshalb vorhandenes Optimierungspotential nicht ausgeschöpft werden kann. Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. tiefe rekurrente neuronale Netze bieten hierbei eine Alternative zur konventionellen theoretischen, experimentellen oder hybriden Modellbildung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde für eine temperaturgeführte Regelung einer Einzonen-Klimaanlage ein Lösungskonzept zur Umsetzung eines modellprädiktiven Ansatzes basierend auf Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt. Der Fokus lag hierbei auf einer Reduzierung des Energiebedarfs bei gleichzeitiger Erfüllung der übernommenen Anforderungen an die konventionelle Regelung. Das Vorgehen in dieser Arbeit basiert auf dem Ist-Zustand-orientierten Vorgehen im Mikrozyklus gemäß VDI-Richtlinie 2206. Ausgehend vom Entwicklungsziel wurde zunächst eine Situationsanalyse des bestehenden Systems durchgeführt. Hierbei wurde, ausgehend von den übernommenen Anforderungen an die konventionelle Regelung, eine Untersuchung der Regelgüte und des Energiebedarfs eines Referenzsystems durchgeführt. Zur Modellvalidierung wurden reale Straßenversuche mit einem VW-e-Golf durchgeführt. Die Bewertung der Energieeffizienz erfolgte anhand abgeleiteter Versuchsszenarien aus klimatischen Daten und Pkw-Nutzungsverhalten in Deutschland. Für diese Versuchsszenarien wurden Simulationen am FMU-basierten thermischen Gesamtfahrzeugmodell durchgeführt. Mit den Ergebnissen dieser Untersuchung erfolgte eine Zielformulierung und Anforderungsableitung an den Systementwurf. Hierauf aufbauend wurde ein Grobkonzept für eine modellprädiktive temperaturgeführte Regelung einer Einzonen-Klimaanlage entworfen. Auf Basis dieses Grobkonzepts wurden Untersuchungen zu Lösungsansätzen für die Teilsysteme des Gesamtsystems durchgeführt. Hierfür wurden unter anderem Modelle zur Störgrößenprognose sowie ein Modell zur Abbildung des physikalischen Verhaltens auf Basis von Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt. Für die Optimierung der Stellgrößen wurde ein Optimalsteuerungsproblem durch ein Gütefunktional formuliert und zur Lösung der Optimierungsaufgabe ein Verfahren basierend auf evolutionären Algorithmen entwickelt. In einer anschließenden Systemsynthese wurden die entwickelten Teilfunktionen zu einem Gesamtsystem integriert und durch experimentelle Untersuchungen im Vergleich zum bestehenden System mit konventioneller Regelung bewertet.Compared to vehicles powered by combustion engines, battery electric vehicles (BEV) have a significantly shorter range. Next to the powertrain, the interior heating, ventilation and air conditioning represents the second largest consumer in electric vehicles. Optimization in the sense of reducing the energy demand of the interior air conditioning can therefore make a significant contribution to increasing the range and thus also the market penetration of this technology. The use of an intelligent operating strategy represents a cost-effective way to increase the efficiency of the overall system and thus contribute to increasing the range of battery electric vehicles. One approach to exploiting the existing optimization potential in the field of vehicle air conditioning is the use of model predictive control. The realization of a control system for vehicle air conditioning based on this approach faces several challenges. The essential prerequisite for a satisfactory control behavior is the sufficiently accurate prediction of the affected control and state variables. If control variables are predicted incorrectly due to insufficient consideration of disturbance variables and insufficient modeling of the technical processes taking place, the control deviations are also predicted incorrectly, which is why existing optimization potential cannot be exploited. Machine learning methods such as deep recurrent neural networks offer an alternative to conventional theoretical, experimental or hybrid modeling. In the context of this work, an approach for the implementation of a model-predictive approach based on machine learning methods was developed for a temperature-guided control of a single-zone air conditioning system. The focus was on a reduction of the energy demand while at the same time fulfilling the assumed requirements of the conventional control. The approach in this work is based on the actual-state-oriented approach in the micro cycle according to VDI guideline 2206. Starting from the development goal, a situation analysis of the existing system was first performed. Here, based on the adopted requirements for conventional control, an investigation of the control performance and the energy demand of a reference system was carried out. Real road tests with a VW e-Golf were carried out for model validation. The energy efficiency was evaluated using test scenarios derived from climatic data and car usage behavior in Germany. For these test scenarios, simulations were carried out on the FMU-based thermal vehicle model. The results of this investigation were used to formulate objectives and derive requirements for the system design. Based on this, a concept for a model-predictive temperature-guided control of a single-zone air conditioning system was designed. Based on this concept, the subsystems of the overall system were designed. For this purpose, models for the prediction of disturbance variables and a model for the representation of the physical behavior based on machine learning methods were developed. For the optimization of the manipulated variables, an optimal control problem was formulated by a cost functional and a method based on evolutionary algorithms was developed to solve the optimization task. In a subsequent system synthesis, the developed subfunctions were integrated into a complete system and evaluated by experimental investigations in comparison to the existing system with conventional control

Flexible Kooperation zwischen Autonomen Agenten in Dynamischen Umgebungen

Die vorliegende Dissertation präsentiert ein Schema zur Holonenformierung in dynamischen Umgebungen eines holonischen Multiagenten-Systems. Holo- ne werden dazu eingesetzt, um eine Gruppe von Agenten für einen begrenzten Zeitraum zu einem strukturierten Verbund zusammenzufassen. Unter der Führung eines ausgezeichneten Agenten, dem Holonenführer bzw. Kopf des Holons, können gemeinsam komplexe Aufgaben gelöst werden. Die Holonenführer, wie auch die restlichen Agenten eines Multiagenten-Systems, besitzen dabei nur ein eingeschränktes, vages und zum Teil fehlerhaftes Wissen über die anderen Agenten. Das Schema beschreibt, wie jeder Agent sein Wissen erlernen und davon ausgehend potentielle Holonenstrukturen simulationsbasiert aufbauen kann. Anschlieÿend werden diese hypothetischen Holonenstrukturen in Verhandlungen realisiert. Zur Umsetzung des Schemas und der daraus resultierenden Algorithmen wird ein mathematischer Formalismus zur Abbildung eines Multiagenten- Systems auf einen Vektorraum vorgestellt, der es ermöglicht, die Entitäten des Multiagenten-Systems und die Funktionen des Schemas formal zu beschreiben. Aufbauend auf diesen Arbeiten und des Schemas werden abschlieÿend vier Algorithmen, von einem einfachen randomisierten Verfahren bis hin zu komplexen wissensbasierten Verfahren zur Holonenformierung, exemplarisch entwickelt, diskutiert und evaluiert.This work proposes a scheme for the formation of holonic agents in a multiagentsystem acting in a dynamic environment. This model captures cooperative holonic multiagent-systems in which each agent has incomplete, vague and erroneous information about the other agents and about its dynamic and uncertain world. Holons are temporarily formed to fulfill complex tasks, that a single agent cannot handle alone. To find assistance the head of a holon continuously tries to improve its holonic structure. Therefore it builds a set of hypothetical holons, rating them and if a higher ranked holon structure than the current one is found, it starts with the (re-)negotiation of the holon. Also if the holon is for some reason not longer capable to achieve its goals, re-negotiation starts. The scheme describes in particular, how an agent learns the properties of other agents. Based on this knowledge the agents are then able to build hypothetical holons by simulations. In the following these hypothetical holons are realised by bilateral negotiations with the agents of that pre-computed holonstructure. For describing this scheme and the algorithms based on this scheme, I first present a formalism to map a multiagent-system onto a vector space, such that it is possible to give a formal description of the entities of a multiagenten-system and of the functions of the proposed scheme. Finally present four algorithms to form dynamically holons based on that scheme. These algorithms consist of a simple randomised agent selection to a complex knowledge-based selection of relevant agents to solve the given tasks. These algorithms are in the end discussed and evaluated in detail