Krisensimulation mit abstrakten Handlungstypen: ein neuer, methodischer Ansatz

In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, dass eine Simulation von Krisen mit abstrakten Handlungstypen möglich ist. Ein globaler, nichtmilitärischer Ansatz ist leicht zu verwirklichen. Schon mit geringem Aufwand können Ergebnisse erzielt werden. Es erscheint lohnenswert, diesen Ansatz intensiver zu verfolgen. Im Abschnitt 1 wird allgemein der Nutzen von Computersimulationen diskutiert. Gerade im Bereich der Krisen, ist wegen der großen Datenmenge, der Computer ein unverzichtbares Werkzeug. In Abschnitt 2 werden Krisen definiert. Die bisherigen Computerprogramme sind meist darauf ausgerichtet aus realen Daten, Regeln zu extrahieren. Die Datenbanken und ihre Programme werden kurz vorgestellt. Danach folgen zwei Abschnitte über Handlungen. Die Einordnung von Handlungen bildet die Grundlage dieser Simulation, die unabhängig von empirischen Daten erfolgt. Trotzdem lassen sich die gewonnen Simulationsergebnisse mit empirischen Daten vergleichen. Dabei zeigen sich durchaus Übereinstimmungen. Grundlage der Programmierung ist die Programmiersprache Prolog. Für soziale Simulationen ist Prolog als Programmiersprache am besten geeignet. Moderne Simulationen verwenden auch Java, Jini oder andere objektorientierte Sprachen. Die wichtigsten Bestandteile dieser Programmiersprache, soweit sie für das Verständnis des Programms notwendig sind, werden in Abschnitt 5 vorgestellt. Im nächsten Abschnitt werden verschiedene Simulationen kurz erläutert (Axelrods Simulation über "Entstehung neuer politischer Akteure", SMASS und DMASS). In Abschnitt 7 ab Seite 84 wird KRIS (KrisenSimulation) ausführlich erklärt. Im Anhang finden sich die Tabellen über Krisen, welche die Grundlage der Programmierung bilden. Der gesamte Quellcode von KRIS ist abgedruckt. Graphische Darstellungen verdeutlichen die Ergebnisse der Simulation

Simulation pulsverarbeitender neuronaler Netze : eine ereignisgetriebene und verteilte Simulation pulsverarbeitender neuronaler Netze

In dieser Arbeit werden die Eigenschaften von pulsverarbeitenden Neuronalen Netzen (PVNN) untersucht und eine daraufhin optimierte Lösung in Form des Simulationssystems SPIKELAB vorgestellt. SPIKELAB implementiert eine ereignisgetriebene und verteilte Simulation, welche die Eigenschaften pulsverarbeitender neuronaler Netze, wie z. B. die geringe Aktivität dieser Netzwerke, deren spärliche Vernetzung und die Verzögerung zwischen Neuronen, explizit behandelt und ein dadurch gegebenes Optimierungspotential ausschöpft. Zudem werden die Pulse im Netzwerk alleine durch den Zeitpunkt ihres Auftretens modelliert, wodurch trotz der in SPIKELAB eingesetzten Optimierungen, ohne Eingriff in das Simulationsverfahren, nahezu beliebige Berechnungsmodelle für Neuronen implementiert werden können. Die ereignisgetriebene Simulation wird in dieser Arbeit quantitativ mit einem üblicherweise verwendeten Zeitscheibenverfahren verglichen. Die Beschleunigung durch eine Verteilung der Simulation wird quantitativ an repräsentativen Beispielnetzwerken aufgezeigt. Schließlich zeigt die in dieser Arbeit entwickelte Beschleunigungshardware RACER in welcher Weise eine ereignisgetriebene Simulation durch Hardware beschleunigt und wie analoge und digitale Hardware in die Simulation eingebunden werden kann