<p>As the need for outdoor recreation grows, the profound impact of recreational activities upon wildlife is a major concern. For example, the presence of humans may increase risk-averse behavior by wildlife, restricting access to essential resources, and reducing foraging, thereby negatively impacting breeding. Ultimately, the impacts that recreationists have on wildlife include directly or indirectly altering population structure and community composition. Unfortunately, understanding the impacts of recreating humans upon wildlife is a complex challenge that is dependent upon wildlife species and human activity types. Our understanding of human-wildlife relationships can be improved by combining results from empirical studies with simulation models to extrapolate mechanisms to a broader range of circumstances and investigate their implications. Accordingly, we developed an ABM modeling framework, that enables both dynamic virtual human and wildlife agents to change their actions. These changes are based upon their state as a consequence of their interactions with their environment and other virtual agents. A unique aspect of the framework we developed is the explicit simulation of both wildlife and human agent behavior as emergent rather than imposed. We use this framework to model the disturbance of birds, in the Lawrence Creek Forest Unit (LCFU) of Fort Harrison State Park, IN, by human recreation. We parameterize the model with human recreation data collected through an intercept survey of recreationists at the park and bird data from published studies. We compare our modeling framework to a more traditional model type where human behavior is imposed while wildlife behavior is emergent. Our results indicate that the frequency of humans entering the park influences the rates of disturbance of birds more than model types. Examining simulation behavior within our new framework, the utility and off-trail options had the most influence across all scenarios. These comparisons illustrate that the use of a modeling framework that allows managers to explore factors altering wildlife disturbance rates. Despite the marginal influence of model type upon our results, our research elucidates the value of a model that allows emergent behavior for multiple agent types. The emergent human and wildlife responses of simulated interacting agents provides new insight when managing these relationships. <b></b></p>

Depuis de nombreuses années, nous nous sommes efforcés de comprendre le comportement humain et nos interactions avec l'environnement sociotechnique. Grâce à l'avancée de nos connaissances dans ce domaine, nous avons contribué à la conception de technologies et de processus de travail nouveaux ou améliorés. Historiquement, une part importante du travail d'analyse des interactions sociales fut entreprise au sein des sciences sociales. Cependant, la simulation informatique a apporté un nouvel outil pour tenter de comprendre et de modéliser les comportements humains. En utilisant une approche à base d'agents, cette présentation décrit mon travail sur la construction de modèles informatiques du comportement humain pour guider la conception par la simulation. A l'aide d'exemples issus de projets des deux domaines d'application que sont la gestion des crises et de l'urgence et la gestion de l'énergie, je décris comment mon travail aborde certains problèmes centraux à la simulation sociale à base d'agents. Le premier concerne le processus par lequel nous développons ces modèles. Le second problème provient de la nature des systèmes sociotechniques. Les sociétés humaines constituent un exemple parfait de système complexe possédant des caractéristiques d'auto-organisation et d'adaptabilité, et affichant des phénomènes émergents tels que la coopération et la robustesse. Je décris comment la théorie des systèmes complexes peut être appliquée pour améliorer notre compréhension des systèmes sociotechniques, et comment nos interactions au niveau microscopique mènent à l'émergence d'une conscience mutuelle pour la résolution de problèmes. A partir de systèmes de simulation à base d'agents, je montre comment la conscience du contexte peut être modélisée. En terme de perspectives, j'expliquerai comment la hausse de la prévalence des agents artificiels dans notre société nous forcera à considérer de nouveaux types d'interactions et de comportements coopératifs.

This paper is based on Amouzad Mahdiraji’s research about an agent-based ambulance dispatchment simulator. A simulator which is currently not focused on visual user interfaces and usability. In this study, we implemented design science to structure our research for creating a user-friendly Graphical User Interface (GUI) prototype for an ambulance dispatchment system. We used theories concerning usability and human cognition to support the development of the prototype which was later evaluated through interviews. Cognitive overload or confusion concerning a GUI can cause stress and problems which results in various errors and costs, affecting businesses and users in multiple ways. Our study resulted in a second version of the prototype in which interview analysis and theories, mainly the Gestalt principles and heuristics, were applied. Design decisions for the second version were made to improve the usability and minimize risks of confusion. Usability in a graphical user interface can be achieved in different approaches, this study shows one of them. However, to create a suitable interface for an ambulance dispatchment system, more research is required.

La consommation énergétique dans le secteur bâtiment dépend de diverses facteurs parmi lesquels ses caractéristiques physique, ses équipements, l’environnement extérieur, etc… mais il ne faut pas oublier le comportement des habitants qui est déterminant pour la consommation énergétique globale. Or, la plupart des travaux et outils représentent les occupants par des profils d’occupation. Cette thèse s’intéresse à la représentation plus détaillée du comportement des occupants, en particulier les mécanismes cognitifs, réactifs et délibératifs. Le comportement dynamique des occupants est modélisé et co-simulé avec les aspects physiques et des éventuels systèmes de gestion énergétique. L’analyse de la consommation de différents équipements électroménagers met en évidence que le consommation énergétique est très dépendante des comportements des occupants. L’analyse des consommations et des actions des habitants permet d’élaborer un modèle du comportement des occupants impactant la consommation énergétique. Le modèle représente des mécanismes cognitifs, qui représente les causes qui motivent les actions, incluant des échange avec d’autres acteurs humains. Une approche à base d’agents logiciels a été développée. Outre les aspects techniques, une méthodologie de réglage des paramètres des modèles de comportement est proposée. Ces outils sont utilisés pour réaliser une co-simulation représentant la physique du bâtiment, le comportement réactif, c’est-à-dire sensible aux données physiques, et délibératif des habitants mais aussi un système de gestion énergétique qui peut ajuster directement la configuration du logement ou simplement conseiller ces occupants. L’impact de différents types de comportements, avec et sans gestionnaire énergétique est analysé. Ces travaux ouvrent de nouvelles perspectives dans la simulation bâtiment, dans la validation de gestionnaires énergétiques mais aussi dans la représentation des bâtiments dans les réseaux d’énergie dits intelligents, dans lesquels des signaux peuvent être envoyés aux utilisateurs finaux pour les inviter à moduler leur consommation. / Energy consumption in buildings is affected by various factors including its physical characteristics, the appliances inside, and the outdoor environment, etc. However, inhabitants’ behaviour that determines the global energy consumption must not be forgotten. In most of the previous works and simulation tools, human behaviour is modelled as occupancy profiles. In this thesis the focus is more on detailed behaviour representation, particularly the cognitive, reactive, and deliberative mechanisms. The inhabitants’ dynamic behaviour is modelled and co-simulated together with the physical aspects of a building and an energy management system. The analysis of different household appliances has revealed that energy consumption patterns are highly associated with inhabitants’ behaviours. Data analysis of inhabitants’ actions and appliances’ consumptions is used to derive a model of inhabitants’ behaviour that impacts the energy consumption. This model represents the cognitive mechanisms that provide causes that motivate the actions, including the communication with other inhabitants. An approach based on multi-agent systems is developed along with a methodology for parameter tuning in the proposed behaviour model. These tools are used to co-simulate, not only the physical characteristics of the building, the reactive behaviour that is sensitive to physical data, and deliberative behaviour of the inhabitants, but also the building energy management system. The energy management system allows the direct adjustment of the building parameters or simply giving advice to the inhabitants. The impact of different types of inhabitants’ behaviours, with and without the inclusion of an energy management system is analyzed. This work opens new perspectives not only in the building simulation and in the validation of energy management systems but also in the representation of buildings in the smart grid where signals can be sent to end users advising them to modulate their consumption.

Mit den steigenden Anteilen der Wind- und Solarstromerzeugung als fluktuierenden erneuerbaren Energien (FEE) wurden in den vergangenen Jahren aus der Energiewirtschaft, der Wissenschaft und Politik Forderungen laut, die FEE im Interesse einer effizienteren Förderung „besser“ in die liberalisierten Strommärkte zu integrieren (sog. Marktintegration der EE). Gefordert wird u. a., dass die FEE in Zukunft ähnlich wie die thermischen Kraftwerke ihre Stromproduktion an den Preissignalen der Großhandels-Strommärkte ausrichten, um somit zum besseren Ausgleich von Angebot und Nachfrage beizutragen. In die Diskussion zur grundlegenden Reform des EEG 2014 wurde u. a. die Einführung einer fixen statt variablen Marktprämie, einer kapazitiven Vergütung sowie die wettbewerbliche Ausschreibung anstatt administrativer Förderhöhen eingebracht. Investitionen in FEE-Anlagen als kapitalintensive Technologien sehen sich jedoch bei verstärkter Marktintegration unter den heute vorherrschenden Marktbedingungen – die primär auf einen thermischen Kraftwerkspark ausgelegt sind - zunehmenden Investitions- und Betriebsrisiken ausgesetzt, die durch Risikoaufschläge bei Eigen- und Fremdkapital in die Investitionskosten eingepreist werden. Neben steigenden Preisrisiken durch stärkere Preisvolatilitäten bei höheren FEE-Anteilen ergeben sich in Abhängigkeit der Förderinstrumente jedoch auch neue Mengenrisiken, da mit der Einführung der FEE-Direktvermarktung diese bei entsprechend niedrigen Preisen marktgetrieben abgeregelt werden. Durch den bereits in der Vergangenheit nachgewiesenen Merit-Order-Effekt und den Marktwertverlust der FEE durch den sog. Gleichzeitigkeitseffekt, stellt sich damit die Frage, ob sich ein System mit hohen Anteilen an FEE zukünftig rein marktendogen auf Basis eines Grenzkostenmarktes refinanzieren lässt. Mit Hilfe des im Rahmen der Dissertation weiterentwickelten agentenbasierten Strommarktmodells AMIRIS wurden zur Beantwortung der Fragestellung unterschiedliche Szenarioanalysen durchgeführt und auf der Akteurs- und Systemebene ausgewertet. Die stündlich aufgelösten Simulationsläufe von 2015-2035 zur Entwicklung der Refinanzierungsbedingungen der FEE, der FEE-Marktwerte sowie der assoziierten Fördereffizienz zur Erreichung der FEE-Ziele bei Anwendung einer variablen oder fixen Markt- sowie Kapazitätsprämie kommen dabei zu dem Ergebnis, dass die Refinanzierung eines allein marktendogenen Ausbaus von FEE-Anlagen unter den Bedingungen eines grenzkostenbasierten Strommarktes nicht möglich ist. Dies liegt primär an den zunehmend marktgetrieben abgeregelten Strommengen sowie den Marktwertverlusten durch den Gleichzeitigkeitseffekt. Problem ist hierbei, dass keiner der Anlagenbetreiber zum Zeitpunkt der Investition realistisch abschätzen kann, welcher Anteil der meteorologisch erzeugbaren Strommenge sich letztendlich am Markt absetzen lässt. Denn die vermarktbaren Strommengen hängen nicht nur vom Förderinstrument, sondern vor allem von der zukünftigen Flexibilität im System ab. Hinzu kommt, dass sich im Referenzszenario mit keinem der diskutierten Instrumente auch nur annäherungsweise die EE-Ausbauziele bis 2035 erreichen lassen. Zusätzlich kommt es beim derzeit implementierten EE-Direktvermarktungssystem über die Strombörse mit Wettbewerb zwischen den dezentralen Direktvermarktern bei der variablen Marktprämie zu ineffizienten Abregelungsentscheidungen, da in diesem Förderregime der Anreiz besteht, die stromgestehungskostentechnisch günstigsten FEE-Anlagen als erstes abzuregeln. Mit zunehmendem Anteil der FEE-Einspeisung wird es zukünftig bei einem dezentralen Direktvermarktungssystem außerdem zu hohen Informationsasymmetrien und damit einer ineffizienten Preisbildung im Stromgroßhandel kommen. Dies liegt an der Unkenntnis anderer Marktteilnehmer über die dezentrale Entscheidung abzuregelnder FEE-Mengen. Ein zentrales Direktvermarktungssystem mit einem sog. ‚Single-Buyer‘-Konzept könnte hier Abhilfe schaffen. Entgegen der vorherrschenden ökonomischen Theorie erweist sich die variable Marktprämie jedoch in allen untersuchten Szenarien als dynamisch effizienter als eine fixe Marktprämie, die wiederum effizienter wirkt als eine variable und fixe Kapazitätsprämie. Den größten Einfluss auf die absoluten als auch relativen Marktwerte der FEE; haben neben den Förderinstrumenten in absteigender Reihenfolge vor allem neue Stromverbraucher (P2X), ein zentrales statt dezentrales Direktvermarktungssystem, ein gleichmäßigeres Ausbauverhältnis zwischen Wind- und PV-Anlagen, eine gleichmäßigere Verteilung der Windanlagen zwischen Nord- und Süddeutschland, der flexible Einsatz von Biomasseanlagen, der Einsatz von Strom-zu-Strom-Speichern und zu relativ kleinen Anteilen auch eine systemdienlichere Auslegung der Anlagen (Schwachwindanlagen). Bessere Anreize zur Hebung der Flexibilitätspotentiale und damit bessere Integrationsmöglichkeiten der FEE bietet die Integration über die Stromvertriebe statt über den Stromgroßhandel. / With the increasing shares of wind and solar power generation as variable renewable energies (VRE), demands have been made in recent years from the energy industry, science and politics to integrate the VRE 'better' into the liberalised electricity markets in the interest of more efficient promotion (so-called market integration of renewables). One of the demands is that the VRE, like thermal power plants, should in future align its electricity production with the price signals of the wholesale electricity markets in order to contribute to a better balance between supply and demand. The discussion on the fundamental reform of the EEG 2014 included the introduction of a fixed instead of a variable market premium, a capacitive remuneration and a competitive tendering procedure instead of administrative subsidy amounts. Investments in VRE plants as capital-intensive technologies, however, are exposed to increasing investment and operating risks under today's prevailing market conditions - which are primarily designed for a thermal power plant park - as a result of increased market integration. In addition to rising price risks due to greater price volatility in the case of higher VRE shares, there are also new volume risks, depending on the support instruments used, as the introduction of VRE direct-marketing means that the power can be curtailed on a market-driven basis at correspondingly low prices. The merit order effect already proven in the past and the loss in market value of VRE due to the so-called simultaneity effect raise the question of whether a system with a high shares of VRE can be refinanced purely marketendogenously on the basis of a marginal cost market in the future. With the help of the agent-based electricity market model AMIRIS, which was further developed within the framework of the dissertation, different scenario analyses were carried out to answer the question and evaluated at the actor and system level. The hourly resolved simulation runs of 2015-2035 for the development of the refinancing conditions of the VRE, the VRE market values as well as the associated support efficiency in order to achieve the VRE targets with the application of a variable or fixed market and capacity premium come to the conclusion that the refinancing of a market endogenous expansion of VRE plants is not possible under the conditions of a marginal cost based electricity market. This is primarily due to the increasingly market-driven curtailment of VRE electricity volumes and the loss of market value due to the simultaneity effect. The problem here is that none of the plant operators can realistically estimate at the time of the investment what share of the meteorologically producible quantity of electricity can ultimately be sold on the market. This is because the quantities of electricity that can be marketed depend not only on the funding instrument, but above all on the future flexibility of the system. In addition, none of the instruments discussed in the reference scenario can even come close to achieving the renewable energy expansion targets by 2035. In addition, the currently implemented direct marketing system for renewables via the power exchange with competition between the decentralised direct marketers leads to inefficient curtailment decisions with regard to the variable market premium, since in this support regime there is an incentive to curtail the VRE plants with the lowest levelized-cost of electricity (LCOE) first. As the share of VRE increases, a decentralised direct marketing system will in future also lead to high information asymmetries and thus inefficient pricing in electricity wholesale. This is due to the unawareness of other market participants about the decentralised decision to curtailment VRE volumes. A central direct marketing system with a so-called 'single buyer' concept could remedy this situation. Contrary to the prevailing economic theory, the variable market premium proves to be dynamically more efficient than a fixed market premium in all scenarios examined, which in turn is more efficient than a variable and fixed capacity premium. The greatest influence on the absolute as well as relative market values of the VRE is exerted in descending order by new electricity consumers (P2X), a central instead of decentralised direct marketing system, a more even expansion ratio between wind and PV plants, a more even distribution of wind plants between northern and southern Germany, the flexible use of biomass plants, the use of electricity to electricity storage units and to relatively small proportions also a more system-oriented design of the plants (weakwind turbines). Better incentives to increase the flexibility potentials and thus better integration possibilities of the VRE are offered by the integration via the electricity utilities instead of the wholesale market.