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Modellierung von Produktionsnetzwerken aus der Perspektive interagierender Transportprozesse im Bereich der Verpackungsindustrie / Modeling of production networks from the perspective of interacting transport processes within the field of the packaging industry

Seidel, Thomas 30 October 2007 (has links) (PDF)
Die Arbeit beschreibt ein Modell, dass den Materialfluss in Transport- und Puffersystemen mit Hilfe eines agenten-basierten Ansatzes realistisch abbildet. Auf der Basis von Produktionsprogrammen werden individuelle Güter in beliebigen Netzwerkstrukturen mit Hilfe direkter und indirekter Interaktionen behinderungsvermeidend gesteuert. / The thesis describes a model that realistically illustrates the material flow in transport and buffer systems by means of an agent-based approach. Individual goods are steered hindrance-avoiding in arbitrary network structures based on production programs by means of direct and indirect interactions.
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Modellierung von Produktionsnetzwerken aus der Perspektive interagierender Transportprozesse im Bereich der Verpackungsindustrie

Seidel, Thomas 21 September 2007 (has links)
Die Arbeit beschreibt ein Modell, dass den Materialfluss in Transport- und Puffersystemen mit Hilfe eines agenten-basierten Ansatzes realistisch abbildet. Auf der Basis von Produktionsprogrammen werden individuelle Güter in beliebigen Netzwerkstrukturen mit Hilfe direkter und indirekter Interaktionen behinderungsvermeidend gesteuert. / The thesis describes a model that realistically illustrates the material flow in transport and buffer systems by means of an agent-based approach. Individual goods are steered hindrance-avoiding in arbitrary network structures based on production programs by means of direct and indirect interactions.
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Modelling urban dynamics of a diverse elderly population with an empirically grounded agent-based model

Haacke, Hannah 20 September 2022 (has links)
Durch den demografischen Wandel leben mehr diverse ältere Menschen in Städten. Es gibt jedoch keine Modelle, die das räumliche Verhalten von Älteren simulieren, obwohl sie einen geringen Aktionsradius haben und stärker von der umgebenden Infrastruktur abhängig sind. Gleichzeitig ist nicht erforscht, wie sich die Kombination von Variablen auf die Umzugsbereitschaft auswirkt und es sind keine Datensätze verfügbar, die genügend Informationen liefern. In dieser Arbeit wurde ein Workflow entwickelt, um die städtische Dynamik einer vielfältigen älteren Bevölkerung (>=65 Jahre) mit einem empirisch fundierten Agenten basierten Modell am Beispiel Berlins zu modellieren. Zunächst wurden eine Umfrage, Experteninterviews und eine Literaturrecherche durchgeführt, um Variablen abzuleiten, die zu einem Umzug führen. Zudem wurde ein Framework angepasst, um diverse Agenten abzuleiten. Die Bevölkerung wurde mit einer Clusteranalyse in Agententypologien (AT) mit gleichem Umzugsverhalten gruppiert. Die ATs wurden mit Erwartungen verglichen, die aus Literaturrecherche und Experteninterviews abgeleitet wurden. Danach wurden räumliche Informationen mit einer räumlichen Mikrosimulation hinzugefügt. Die Variablen Alter und Unterstützungsnetzwerk wurden als Gewichte für die Berechnung der Umzugswahrscheinlichkeit der einzelnen Agenten verwendet, da diese als die wichtigsten Faktoren für einen Umzug identifiziert wurden. Die Ergebnisse der Simulation wurden mit Daten verglichen. Außerdem wurden Veränderungen in der räumlichen Verteilung analysiert. Es zeigt sich, dass sich die ATs nicht räumlich segregieren und das resultierende Modell robust ist. Der Ansatz kann auf andere Städte übertragen werden, da er auf Daten beruht, die in anderen Regionen verfügbar sind. Zudem kann das Modell als Grundlage für detailliertere Agenten oder komplexere Verhaltensregeln dienen. Zusammengefasst liefert die Arbeit einen sehr guten Ansatz zur Modellierung einer vielfältigen Bevölkerung. / In the last years, more elderly with diverse backgrounds live in cities due to demographic changes. However, there exist no models which simulate the spatial behaviour of the elderly even though they have a smaller range of action and are more dependent on their surrounding infrastructure. At the same time, there is no research on how the combination of different variables affects their willingness to move and no datasets that provide sufficient information are available. This research developed a workflow, to model the urban dynamics of a diverse elderly population (>=65 years) with an empirically grounded agent-based model for the example of Berlin. First, a survey was conducted, along with expert interviews and literature research, to derive variables and reasons that lead to relocation. Additionally, an existing framework was adapted to derive diverse agents. The population was grouped with a cluster analysis into agent typologies (AT) with the same basic relocation behaviour. The resulting artificial population was evaluated with expectations derived from literature research and expert interviews. Afterwards, spatial information was added with a spatial microsimulation. Because age and support networks were identified as the most important factors for relocation, these variables were included as weights for the calculation of the relocation probability of every individual agent. The simulation output was compared to real population data. Furthermore, changes in the spatial distribution were evaluated based on a segregation index. It is shown that ATs do not segregate themselves spatially and the resulting model is robust. The approach can be adapted to other cities because it is based on data which is available in other regions. Furthermore, the model can be a basis for more detailed agents or more complex behaviour rules. In the end, the thesis provides an approach to model a diverse population with its behaviour rules.
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Heuristic Decision Making in World Earth Models

Kolb, Jakob J. 09 December 2020 (has links)
Die Dynamik des Erdsystems im Anthropozän wird durch eine zunehmende Verschränkung von Prozessen auf physikalischer und ökologischer sowie auf sozioökonomischer Ebene bestimmt. Wenn Modelle als Entscheidungshilfen in diesem Umfeld nützlich sein sollen, müssen sie diese komplexen Rückkopplungen ebenso berücksichtigen wie die inhärent emergenten und heterogenen Qualitäten gesellschaftlicher Dynamik. Diese Arbeit schlägt vor, den Menschen als begrenzten rationalen Entscheidungsträger zu modellieren, die (soziales) Lernen nutzen, um Entscheidungsheuristiken zu erwerben, die in einer gegebenen Umgebung gut funktionieren. Dies wird in einem Wirtschaftsmodell mit zwei Sektoren veranschaulicht, in dem ein Sektor eine fossile Ressource für die wirtschaftliche Produktion verwendet und die Haushalte ihre Investitionsentscheidungen in der zuvor beschriebenen Weise treffen. In der Modellökonomie können individuelle Entscheidungsfindung und soziale Dynamik die CO 2 Emissionen nicht auf ein Niveau begrenzen, das eine globale Erwärmung über 1,5◦C verhindert. Eine Kombination aus kollektivem Handeln und koordinierter öffentlicher Politik allerdings kann. Eine Folgestudie analysiert das soziale Lernen der individuellen Sparquoten in einer Ein-Sektor-Wirtschaft. Hier nähert sich die aggregierte Sparquote der eines intertemporär optimierenden allwissenden Sozialen Planers an, wenn die soziale Interaktionsrate ausreichend niedrig ist. Gleichzeitig führt eine abnehmende Interaktionsrate einem plötzlichen Übergangs von einer unimodalen zu einer stark bimodalen Verteilung des Vermögens unter den Haushalten. Schließlich schlägt diese Arbeit eine Kombination verschiedener Methoden vor, die zur Ableitung analytischer Näherungen für solche vernetzten heterogenen Agentenmodelle verwendet werden können, bei denen Interaktionen zwischen Agenten sowohl auf individueller als auch auf aggregierter Ebene auftreten. / The trajectory of the Earth system in the Anthropocene is governed by an increasing entanglement of processes on a physical and ecological as well as on a socio-economic level. If models are to be useful as decision support tools in this environment, they ought acknowledge these complex feedback loops as well as the inherently emergent and heterogeneous qualities of societal dynamics. This thesis improves the capability of social-ecological and socio-economic models to picture emergent social phenomena and uses and extends techniques from dynamical systems theory and statistical physics for their analysis. It proposes to model humans as bounded rational decision makers that use (social) learning to acquire decision heuristics that function well in a given environment. This is illustrated in a two sector economic model in which one sector uses a fossil resource for economic production and households make their investment decisions in the previously described way. In the model economy individual decision making and social dynamics can not limit CO 2 emissions to a level that prevents global warming above 1.5 ◦ C. However, a combination of collective action and coordinated public policy actually can. A follow up study analyzes social learning of individual savings rates in a one sector investment economy. Here, the aggregate savings rate in the economy approaches that of an intertemporarily optimizing omniscient social planner if the social interaction rate is sufficiently low. Sumultaneously, a decreasing interaction rate leads to emergent inequality in the model in the form of a sudden transition from a unimodal to a strongly bimodal distribution of wealth among households. Finally, this thesis proposes a combination of different moment closure techniques that can be used to derive analytic approximations for such networked heterogeneous agent models where interactions between agents occur on an individual as well as on an aggregated level.

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