The crew scheduling problem with attendance rates is highly relevant for regional passenger rail transport in Germany. Its major characteristic is that only a certain percentage of trains have to be covered by crew members or conductors, causing a significant increase in complexity. Despite being commonly found in regional transport networks, discussions regarding this issue remain relatively rare in the literature. We propose a novel hybrid column generation approach for a real-world problem in railway passenger transport. To the best of our knowledge, several realistic requirements that are necessary for successful application of generated schedules in practice have been integrated for the first time in this study. A mixed integer programming model is used to solve the master problem, whereas a genetic algorithm is applied for the pricing problem. Several improvement strategies are applied to accelerate the solution process; these strategies are analyzed in detail and are exemplified. The effectiveness of the proposed algorithm is proven by a comprehensive computational study using real-world instances, which are made publicly available. Further we provide real optimality gaps on average less than 10 % based on lower bounds generated by solving an arc flow formulation. The developed approach is successfully used in practice by DB Regio AG.

Graphs are often considered an excellent way of modeling complex real-world problems since they allow to capture relationships between items. Because of their ubiquity, graph embedding techniques have occupied research groups, seeking how vertices can be encoded into a low-dimensional latent space, useful to then perform machine learning. Recently Graph Neural Networks (GNN) have dominated the space of embeddings generation due to their inherent ability to encode latent node dependencies. Moreover, the newly introduced Inductive Graph Neural Networks gained much popularity for inductively learning and representing node embeddings through neighborhood aggregate measures. Even when an entirely new node, unseen during training, appears in the graph, it can still be properly represented by its neighboring nodes. Although this approach appears suitable for dynamic graphs, available systems and training methodologies are agnostic of dynamicity and solely rely on re-processing full graph snapshots in batches, an approach that has been criticized for its high computational costs. This work provides a thorough solution to this particular problem via an efficient prioritybased method for selecting rehearsed samples that guarantees low complexity and high accuracy. Finally, a data-parallel inference method has been evaluated at scale using Apache Flink, a data stream processor for real-time predictions on high volume graph data streams. / Molti problemi nel mondo reale possono essere rappresentati come grafi poichè queste strutture dati consentono di modellare relazioni tra elementi. A causa del loro vasto uso, molti gruppi di ricerca hanno tentato di rappresentare i vertici in uno spazio a bassa dimensione, utile per poi poter utilizzare tecniche di apprendimento automatico. Le reti neurali per grafi sono state ampiamente utilizzate per via della loro capacità di codificare dipendenze tra vertici. Le reti neurali induttive recentemente introdotte, inoltre, hanno guadagnato popolarità poichè consentono di generare rappresentazioni di vertici aggregando altri vertici. In questo modo anche un nodo completamente nuovo può comunque essere rappresentato utilizzando i suoi nodi vicini. Sebbene questo approccio sia adatto per grafici dinamici, i sistemi ad oggi disponibili e gli algoritmi di addestramento si basano esclusivamente sulla continua elaborazione di grafi statici, un approccio che è stato criticato per i suoi elevati costi di calcolo. Questa tesi fornisce una soluzione a questo problema tramite un metodo efficiente per l’allenamento di reti neurali induttive basato su un’euristica per la selezione dei vertici. Viene inoltre descritto un metodo per eseguire predizioni in modo scalabile in tempo reale utilizzando Apache Flink, un sistema per l’elaborazione di grandi quantità di flussi di dati in tempo reale. / Grafer anses ofta vara ett utmärkt sätt att modellera komplexa problem i verkligheten eftersom de gör det möjligt att fånga relationer mellan objekt. På grund av deras allestädes närhet har grafinbäddningstekniker sysselsatt forskningsgrupper som undersöker hur hörn kan kodas in i ett lågdimensionellt latent utrymme, vilket är användbart för att sedan utföra maskininlärning. Nyligen har Graph Neural Networks (GNN) dominerat utrymmet för inbäddningsproduktion tack vare deras inneboende förmåga att koda latenta nodberoenden. Dessutom fick de nyinförda induktiva grafiska nervnäten stor popularitet för induktivt lärande och representerande nodbäddningar genom sammanlagda åtgärder i grannskapet. Även när en helt ny nod, osynlig under träning, visas i diagrammet, kan den fortfarande representeras ordentligt av dess angränsande noder. Även om detta tillvägagångssätt tycks vara lämpligt för dynamiska grafer, är tillgängliga system och träningsmetodologier agnostiska för dynamik och förlitar sig bara på att behandla fullständiga ögonblicksbilder i partier, en metod som har kritiserats för dess höga beräkningskostnader. Detta arbete ger en grundlig lösning på detta specifika problem via en effektiv prioriteringsbaserad metod för att välja repeterade prover som garanterar låg komplexitet och hög noggrannhet. Slutligen har en dataparallell inferensmetod utvärderats i skala med Apache Flink, en dataströmprocessor för realtidsprognoser för grafiska dataströmmar med hög volym.

An Over-Actuated (OA) vehicle is a system that presents more control variables than degrees of freedom. Therefore, more than one configuration of the control input can drive the system to a desired state in the state space, and this redundancy can be exploited to fulfill other tasks or solve further problems. In particular, nowadays, challenges concerning electric vehicles regarding their autonomy and solutions to reduce energy consumption are becoming more and more attractive. OA vehicles, on this problem, offer the possibility of using the redundancy to choose the control input, among possible ones, so as to minimize energy consumption. In this regard, the research objective is to investigate different techniques to control in real-time an over-actuated autonomous driving vehicle to guarantee trajectory following and stability with the aim of minimizing energy consumption. The research project focuses on a vehicle able to drive and steer the four wheels (4WD, 4WS) independently. This work extends the contribution of previous theoretical energy-based research developed and provides a control algorithm that must work in real-time on a prototype vehicle (RCV-E) developed at the Integrated Transport Research Lab (ITRL) within KTH with the over-actuation investigated. To this end, the control algorithm has to balance the complexity of a multi-input system, the optimal allocation objectives, and the agility to run in real-time on the MicroAutoBox II - dSPACE system mounted on the vehicle. The solution proposed is a two-level controller which handles separately high and low-rate dynamics with an adequate level of complexity. The upper level is responsible for trajectory following and energy minimization. The allocation problem is solved in two steps. A Linear Time-Varying Model Predictive Controller (LTV-MPC) solves the trajectory-following problem and allocates the forces at the wheels considering the wheel energy losses due to longitudinal and lateral sliding. The second step re-allocates the longitudinal forces between the front and rear axles by considering each side of the vehicle independently to minimize energy loss in the motors. The lower level is responsible for transforming the forces at the wheels into torques and steering angles; it runs at a faster rate than the upper level to account for the high-frequency dynamics of the wheels. Last, the overall control strategy is tested in simulation concerning the trajectory-following and energy minimization performance. The real-time performance are assessed on MircoAutoBox II, the control interface used on the RCV-E. / Ett fordon med olika grad av över-aktuering är ett system som har fler kontrollvariabler än frihetsgrader. Därför kan mer än en konfiguration av styrinmatningen driva systemet till ett önskat tillstånd i tillståndsrummet, och denna redundans kan utnyttjas för att utföra andra uppgifter eller lösa andra problem. I synnerhet blir det i dag allt mer attraktivt med utmaningar som rör elfordon när det gäller deras självklörande drift och lösningar för att minska energiförbrukningen. Överaktuerat fordon ger möjlighet att använda redundansen för att välja en av de möjliga styrinmatningarna för att minimera energiförbrukningen. Forskningsmålet är att undersöka olika tekniker för att i realtid styra ett självkörande fordon som är överaktuerat för att garantera banföljning och stabilitet i syfte att minimera energiförbrukningen. Forskningsprojektet är inriktat på ett fordon som kan köra och styra de fyra hjulen (4WD, 4WS) självständigt. Detta arbete utökar bidraget från den tidigare teoretisk energi-baserade forskning som utvecklats genom att tillhandahålla en regleralgoritm som måste fungera i realtid på ett prototypfordon (RCV-E) som utvecklats vid ITRL inom KTH med den undersökta överaktueringen. I detta syfte måste regleralgoritmen balansera komplexiteten hos ett system med flera ingångar, målen för optimal tilldelning och smidigheten samt att fungera i realtid på MicroAutoBox II - dSPACE-systemet som är monterat på fordonet. Den föreslagna lösningen är en tvåstegsstyrning som hanterar dynamiken med hög och låg hastighet separat med en lämplig komplexitetsnivå. Den övre nivån ansvarar för banföljning och energiminimering. Tilldelningsproblemet löses i två steg. En LTV-MPC löser banföljningsproblemet och fördelar krafterna på hjulen med hänsyn till energiförlusterna på hjulen på grund av longitudinell och lateral glidning. I det andra steget omfördelas de längsgående krafterna mellan fram- och bakaxlarna genom att varje fordonssida beaktas oberoende av varandra för att minimera energiförlusterna i motorerna. Den lägre nivån ansvarar för att omvandla krafterna vid hjulen till vridmoment och styrvinklar; den körs i snabbare takt än den övre nivån för att ta hänsyn till hjulens högfrekventa dynamik. Slutligen testas den övergripande reglerstrategin i simulering med avseende på banföljning och energiminimering, och därefter på MircoAutoBox II monterad på RCV-E för att bedöma realtidsprestanda. / Un veicolo sovra-attuato è un sistema che presenta più variabili di controllo che gradi di libertà. Pertanto, più di una configurazione dell’ingresso di controllo può portare il sistema a uno stato desiderato nello spazio degli stati e questa ridondanza può essere sfruttata per svolgere altri compiti o risolvere ulteriori problemi. In particolare, al giorno d’oggi le sfide relative ai veicoli elettrici per quanto riguarda la loro autonomia e le soluzioni per ridurre il consumo energetico stanno diventando sempre più interessanti. I veicoli sovra-attuati, riguardo a questo problema, offrono la possibilità di utilizzare la ridondanza per scegliere l’ingresso di controllo, tra quelli possibili, che minimizza i consumi energetici. A questo proposito, l’obiettivo della ricerca è studiare diverse tecniche per controllare, in tempo reale, un veicolo a guida autonoma sovra-attuato per garantire l’inseguimento della traiettoria e la stabilità con l’obiettivo di minimizzare il consumo energetico. Questo studio si concentra su un veicolo in grado di guidare e sterzare le quattro ruote (4WD, 4WS) in modo indipendente, ed estende il contributo delle precedenti ricerche teoriche fornendo un algoritmo di controllo che deve funzionare in tempo reale su un prototipo di veicolo (RCV-E) sviluppato presso l’ITRL all’interno del KTH, che presenta la sovra-attuazione studiata. A tal fine, l’algoritmo di controllo deve bilanciare la complessità di un sistema a più ingressi, gli obiettivi di allocazione dell’azione di controllo ottimale e l’agilità di funzionamento in tempo reale sul sistema MicroAutoBox II - dSPACE montato sul veicolo. La soluzione proposta è un controllore a due livelli che gestisce separatamente le dinamiche ad alta e bassa frequenza. Il livello superiore è responsabile dell’inseguimento della traiettoria e della minimizzazione dell’energia. Il problema di allocazione viene risolto in due fasi. Un LTV-MPC risolve il problema dell’inseguimento della traiettoria e assegna le forze alle ruote tenendo conto delle perdite di energia agli pneumatici dovute al loro scorrimento longitudinale e laterale. Il secondo passo rialloca le forze longitudinali tra l’asse anteriore e quello posteriore considerando ciascun lato del veicolo in modo indipendente per minimizzare le perdite di energia nei motori. Il livello inferiore è responsabile della trasformazione delle forze alle ruote in coppia e angolo di sterzo; funziona a una più alta frequenza rispetto al livello superiore per tenere conto delle dinamiche veloci delle ruote. Infine, la strategia di controllo viene testata in simulazione per quanto riguarda le prestazioni di inseguimento della traiettoria e di minimizzazione dell’energia, e successivamente su MircoAutoBox II montato sull’RCV-E per valutare le prestazioni in tempo reale.

Various applications of Wireless Sensor Networks (WSNs) require accurate localization of sensor nodes. The quantity and locations of anchor nodes, which serve as reference points for distance estimates, as well as the localization process itself, affect the localization accuracy. Furthermore, because numerous communications are sent between nodes for localization, energy consumption must be considered. This work presents an energy-aware and accurate localization method. It is based on a combined anchor deployment and energy-aware localization. The proper number and distribution of anchors have been investigated to achieve full network coverage and connectivity based on an efficient and heterogeneous hexagonal deployment. Later, energy-aware localization is performed in three stages: Initialization, signal acquisition, and anchor selection. The initialization step allows the network to be adaptable to sudden changes by establishing anchor connectivity and creating the neighbors' list. Meanwhile, the Received Signal Strength Indicator (RSSI) is used for distance measurements between nodes, with the implementation of a Kalman filter to reduce signal attenuation and noise. Later, the anchor selection is done using fuzzy logic with inference parameters: RSSI, node density, and residual energy. This step ensures that only operable anchors engage in localization, while anchors with inadequate energy sources remain intact to ensure their future availability.:1 Introduction 2 Theoretical background 3 Energy-aware outdoor deployment and localization 4 Proposed anchor deployment method 5 Proposed energy-aware localization method 6 Experimental validation of the proposed localization method / Verschiedene Anwendungen von drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs) erfordern eine genaue Lokalisierung von Sensorknoten. Die Anzahl und Standorte der Ankerknoten, die als Referenzpunkte für Entfernungsschätzungen dienen, sowie der Lokalisierungsprozess selbst beeinflussen die Lokalisierungsgenauigkeit. Da für die Lokalisierung zahlreiche Nachrichten zwischen den Knoten gesendet werden, muss außerdem der Energieverbrauch berücksichtigt werden. In dieser Arbeit wird eine energiebewusste und genaue Lokalisierungsmethode vorgestellt. Sie basiert auf einer Kombination aus effizienter Ankerknotennutzung und energiebewusster Lokalisierung. Die richtige Anzahl und Verteilung von Ankern wurde untersucht, um eine vollständige Netzabdeckung und Konnektivität auf der Grundlage einer effizienten und heterogenen hexagonalen Verteilung zu erreichen. Später wird die energiebewusste Lokalisierung in drei Stufen durchgeführt: Initialisierung, Signalerfassung und Ankerauswahl. Der Initialisierungsschritt ermöglicht es dem Netzwerk, sich an plötzliche Veränderungen anzupassen, indem es die Verbindung zu den Ankern und die Liste der Nachbarn erstellt. Zunächst wird der Received Signal Strength Indicator (RSSI) für die Entfernungsmessung zwischen den Knoten verwendet, wobei ein Kalman-Filter implementiert wird, um Signalabschwächung und Rauschen zu reduzieren. Später erfolgt die Ankerauswahl mit Hilfe von Fuzzy-Logik und Inferenzparametern: RSSI, Knotendichte und Restenergie. Dieser Schritt stellt sicher, dass nur funktionsfähige Anker an der Lokalisierung teilnehmen, während Anker mit unzureichenden Energiequellen intakt bleiben, um ihre zukünftige Verfügbarkeit zu gewährleisten.:1 Introduction 2 Theoretical background 3 Energy-aware outdoor deployment and localization 4 Proposed anchor deployment method 5 Proposed energy-aware localization method 6 Experimental validation of the proposed localization method

Der Vortrag beschreibt wie sich mittels der unterschiedlichen Berechnungsverfahren zur Lösung dynamischer Strukturpobleme der Einschlag eines idealisierten Bruchstücks in eine Schutzwand berechnen lässt. Dies wird mittels zweier kommerzieller FEM-Programme beschrieben: a.) Creo Simulate nutzt zur Lösung die Methode der modalen Superposition, d.h., es können nur lineare dynamische Systeme mit rein modaler Dämpfung berechnet werden. Kontakt zwischen zwei Bauteilen lässt sich damit nicht erfassen. Die unbekannte Kraft-Zeit-Funktion des Einschlagvorganges muss also geeignet abgeschätzt und als äußere Last auf die Schutzwand aufgebracht werden. Je dynamischer der Einschlagvorgang, desto eher wird der Gültigkeitsbereich des zugrunde liegenden linearen Modells verlassen. b.) Abaqus/Explicit nutzt ein direktes Zeitintegrationsverfahren zur schrittweisen Lösung der zugrunde liegenden Differentialgleichung, die keine tangentiale Steifigkeitsmatrix benötigt. Damit können sowohl Materialnichtlinearitäten als auch Kontakt geeignet erfasst und damit die Kraft-Zeit-Funktion des Einschlages ermittelt werden. Auch bei extrem hochdynamischen Vorgängen liefert diese Methode ein gutes Ergebnis. Es müssen dafür jedoch weit mehr Werkstoffdaten bekannt sein, um das nichtlineare elasto-plastische Materialverhalten mit Schädigungseffekten korrekt zu beschreiben. Die Schwierigkeiten der Werkstoffdatenbestimmung werden in den Grundlagen erläutert. / The presentation describes how to analyze the impact of an idealized fragment into a stell protective panel with different dynamic analysis methods. Two different commercial Finite Element codes are used for this: a.) Creo Simulate: This code uses the method of modal superposition for analyzing the dynamic response of linear dynamic systems. Therefore, only modal damping and no contact can be used. The unknown force-vs.-time curve of the impact event cannot be computed, but must be assumed and applied as external force to the steel protective panel. As more dynamic the impact, as sooner the range of validity of the underlying linear model is left. b.) Abaqus/Explicit: This code uses a direct integration method for an incremental (step by step) solution of the underlying differential equation, which does not need a tangential stiffness matrix. In this way, matieral nonlinearities as well as contact can be obtained as one result of the FEM analysis. Even for extremely high-dynamic impacts, good results can be obtained. But, the nonlinear elasto-plastic material behavior with damage initiation and damage evolution must be characterized with a lot of effort. The principal difficulties of the material characterization are described.

Der Vortrag beschreibt wie sich mittels der unterschiedlichen Berechnungsverfahren zur Lösung dynamischer Strukturpobleme der Einschlag eines idealisierten Bruchstücks in eine Schutzwand berechnen lässt. Dies wird mittels zweier kommerzieller FEM-Programme beschrieben: a.) Creo Simulate nutzt zur Lösung die Methode der modalen Superposition, d.h., es können nur lineare dynamische Systeme mit rein modaler Dämpfung berechnet werden. Kontakt zwischen zwei Bauteilen lässt sich damit nicht erfassen. Die unbekannte Kraft-Zeit-Funktion des Einschlagvorganges muss also geeignet abgeschätzt und als äußere Last auf die Schutzwand aufgebracht werden. Je dynamischer der Einschlagvorgang, desto eher wird der Gültigkeitsbereich des zugrunde liegenden linearen Modells verlassen. b.) Abaqus/Explicit nutzt ein direktes Zeitintegrationsverfahren zur schrittweisen Lösung der zugrunde liegenden Differentialgleichung, die keine tangentiale Steifigkeitsmatrix benötigt. Damit können sowohl Materialnichtlinearitäten als auch Kontakt geeignet erfasst und damit die Kraft-Zeit-Funktion des Einschlages ermittelt werden. Auch bei extrem hochdynamischen Vorgängen liefert diese Methode ein gutes Ergebnis. Es müssen dafür jedoch weit mehr Werkstoffdaten bekannt sein, um das nichtlineare elasto-plastische Materialverhalten mit Schädigungseffekten korrekt zu beschreiben. Die Schwierigkeiten der Werkstoffdatenbestimmung werden in den Grundlagen erläutert. / The presentation describes how to analyze the impact of an idealized fragment into a stell protective panel with different dynamic analysis methods. Two different commercial Finite Element codes are used for this: a.) Creo Simulate: This code uses the method of modal superposition for analyzing the dynamic response of linear dynamic systems. Therefore, only modal damping and no contact can be used. The unknown force-vs.-time curve of the impact event cannot be computed, but must be assumed and applied as external force to the steel protective panel. As more dynamic the impact, as sooner the range of validity of the underlying linear model is left. b.) Abaqus/Explicit: This code uses a direct integration method for an incremental (step by step) solution of the underlying differential equation, which does not need a tangential stiffness matrix. In this way, matieral nonlinearities as well as contact can be obtained as one result of the FEM analysis. Even for extremely high-dynamic impacts, good results can be obtained. But, the nonlinear elasto-plastic material behavior with damage initiation and damage evolution must be characterized with a lot of effort. The principal difficulties of the material characterization are described.

This dissertation comprises three essays which empirically investigate consequences of transparency. The first essay investigates how transparency, demanded by the government as a customer of firms, affects firms’ financial reporting. It provides evidence that, relative to firms without government customers, government suppliers have a higher quality of financial reporting. Findings indicate that government procurement requirements, which are linked to internal control over financial reporting, can positively affect the external information environment of firms. The second essay examines how managers react to a stricter transparency mandate in pension accounting, if this mandate increases the expected volatility of balance sheet items. Managers of affected firms change decisions on pension plans which mitigate volatility and in addition, affected firms exhibit less volatile accruals but more volatile discretionary real actions suggesting managers reduce volatility in balance sheets. Findings imply that a transparency mandate in pension accounting may have (unintended) consequences for managerial decision-making if the mandate reveals more economic volatility on balance sheets. The third essay studies how (data-transparently) researchers visualize their quantitative findings and how this affects the impact of academic work. It finds that, compared to articles in field-specific economics journals, articles in economics journals with a broader audience use more figures than tables and that articles visualizing (data-transparently) with figures receive more citations. An online experiment, which manipulates how a fictive study visualizes scientific results, finds that participants assess the internal validity of research as being higher and are more willing to cite research if it visualizes results data-transparently. The findings imply that (data-transparent) visualization can enhance the impact of academic work. / Die Dissertation besteht aus drei Aufsätzen, die die Auswirkungen von Transparenz untersuchen. Im ersten Aufsatz wird analysiert, wie sich die von einer Regierung im Rahmen der öffentlichen Auftragsvergabe geforderte Unternehmenstransparenz auf die Finanzberichterstattung von Unternehmen auswirkt. Lieferanten der Regierung weisen eine höhere Qualität der Finanzberichterstattung auf als Vergleichsunternehmen. Der zweite Aufsatz untersucht, wie Manager auf strengere Transparenzanforderungen in der Pensionsbilanzierung reagieren, wenn diese die Bilanzvolatilität erhöhen. Die Manager nehmen Bilanzanpassungen vor, die die Volatilität reduzieren, was auf eine beabsichtigte Bilanzglättung hindeutet. Der dritte Aufsatz untersucht den Zusammenhang zwischen der Visualisierung von quantitativen Forschungsergebnissen in wirtschaftswissenschaftlichen Zeitschriften und dem Einfluss akademischer Forschung. Economics-Journals verwenden mehr Abbildungen als Business-Journals, was Zitationen zu fördern scheint. Experimentelle Evidenz zeigt weiterhin, dass datentransparente Visualisierungen den Einfluss akademischer Forschung positiv beeinflussen können, dass dies aber auch stark disziplinabhängig ist.