In Multi-Agenten-Systemen (MAS) kooperieren und konkurrieren Agenten um ihre jeweiligen Ziele zu erreichen. Für optimierte Agenten-Interaktionen sind Kenntnisse über die aktuellen und zukünftigen Handlungen anderer Agenten (Interaktionsparter, IP) hilfreich. Bei der Ermittlung und Nutzung solcher Kenntnisse kommt dem automatischen Erkennen und Verstehen sowie der Vorhersage von Verhalten der IP auf Basis von Beobachtungen besondere Bedeutung zu. Die Dissertation beschäftigt sich mit der automatischen Bestimmung und Vorhersage von Verhalten der IP durch einen Modellierenden Agenten (MA). Der MA generiert fallbasierte, adaptive Verhaltens-Modelle seiner IP und verwendet diese zur Vorhersage ihrer Verhalten. Als Anwendungsszenario wird mit dem virtuellen Fußballspiel des RoboCup ein komplexes und populäres MAS betrachtet. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht in der Ausarbeitung, Realisierung und Evaluierung eines Ansatzes zur automatischen Verhaltens-Modellierung für ein komplexes Multi-Agenten-System. / In multi-agent-systems agents cooperate and compete to reach their personal goals. For optimized agent interactions it is helpful for an agent to have knowledge about the current and future behavior of other agents. Ideally the recognition and prediction of behavior should be done automatically. This work addresses a way of automatically classifying and an attempt at predicting the behavior of a team of agents, based on external observation only. A set of conditions is used to distinguish behaviors and to partition the resulting behavior space. From observed behavior, team specific behavior models are then generated using Case Based Reasoning. These models, which are derived from a number of virtual soccer games (RoboCup), are used to predict the behavior of a team during a new game. The main contribution of this work is the design, realization and evaluation of an automatic behavior modeling approach for complex multi-agent systems.

Korruption lässt sich als ökonomische Austauschbeziehung mit den Akteuren Prinzipal, Agent und Klient darstellen. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Faktoren das Ausmaß der Schädigung des Prinzipals durch Korruption beeinflussen und mit welchen Mitteln der Prinzipal entgegen steuern kann. Neben den Auswirkungen von Kontrollen, Strafandrohung, kulturellen und individuellen Faktoren wird insbesondere der Einfluss der Entlohnungsgestaltung untersucht. Die Zusammenhänge werden mit Hilfe formaler Modelle dargestellt und durch eine Auswertung empirischer Untersuchungen ergänzt.

The purpose of this dissertation is to contribute to the closure of these aforementioned research gaps. Answering these calls, the following research objectives are proposed: 1. Understanding the main factors that have an influence on the capital structure decision of firms. 2. Understanding how the capital structure of firms differs among various industries and to fathom cross-sectional differences in the importance of debt determinants among industries. 3. Investigating the influence of time on the capital structure decision of firms. In specific, it must be found out whether certain debt determinants alter their effect on the capital structure decision of firms over time. 4. Studying the market-timing effect of debt financing. It must be researched how managers time the debt market when engaging in bond or loan issues. 5. Empirically proving how stylized factors and market-timing behaviour influences the transaction of equity, bond and loan issues as well as of share repurchases. 6. Finally, discussing how far the stylized facts can be explained by existing capital structure theory in order to crown the theory, whose notion can best account the observed financing patterns across the world.

The purpose of this dissertation is to contribute to the closure of these aforementioned research gaps. Answering these calls, the following research objectives are proposed: 1. Understanding the main factors that have an influence on the capital structure decision of firms. 2. Understanding how the capital structure of firms differs among various industries and to fathom cross-sectional differences in the importance of debt determinants among industries. 3. Investigating the influence of time on the capital structure decision of firms. In specific, it must be found out whether certain debt determinants alter their effect on the capital structure decision of firms over time. 4. Studying the market-timing effect of debt financing. It must be researched how managers time the debt market when engaging in bond or loan issues. 5. Empirically proving how stylized factors and market-timing behaviour influences the transaction of equity, bond and loan issues as well as of share repurchases. 6. Finally, discussing how far the stylized facts can be explained by existing capital structure theory in order to crown the theory, whose notion can best account the observed financing patterns across the world.

Inspired by the enormous technological advancements of previous decades, this doctoral thesis revolves around users’ perception of emotion-sensitive artificial intelligence (AI), with particular focus on the role of human likeness attributions. For the development of my hypotheses, I acknowledge both cognitive scientific as well as philosophical and cultural psychological literature. Eventually, my interdisciplinary review culminates in one central assumption: Since many people regard the recognition of mental and emotional states in other entities as a core component of their human uniqueness, affective technology with similar capabilities runs the risk of being seen as uncanny or aversive—turning into a discomforting ‘challenger’ of an inherently human domain. Indeed, a first empirical study (N = 92) provides evidence for the validity of my hypothesis. My findings show that empathically acting characters in a virtual environment are met with much stronger aversion if participants suspect them to be controlled by highly complex AI (autonomous agents) instead of other humans (avatars). Acknowledging statements from my participants which repeatedly hint towards the importance of threat perceptions, I turn this concept into the main subject of a second study. Based on additional literature research, I develop a “Model of Autonomous Technology Threat”, which combines two potential determinants of technology aversion: Whereas the model’s distal facet summarizes overarching attitudes about human uniqueness, I also postulate a strong influence of immediate (proximal) perceptions, including the experience of situational control or users’ concern about their immediate physical well-being. Using yet another virtual reality (VR) setting, I ask participants (N = 125) to interact with an allegedly autonomous—in fact remotely controlled—digital agent under different conditions, which allow for a statistical comparison of my proposed model. Although the yielded results do lend some support to the validity of the distal path, it is mostly the proposed proximal factor that connects to participants’ threat experience, which in turn emerges as a negative predictor of technology acceptance. Lastly, a third study is designed to investigate whether perceptions of human likeness possess any relevance in the context of disembodied emotion-sensitive AI. Moreover, I now focus on potential cross-cultural differences, inviting participants from different cultural backgrounds (N = 89) to familiarize themselves with automatic emotion recognition software. Whereas Chinese participants, whose cultural socialization encompasses a much broader understanding of ‘animacy’, only show brief arousal after feedback from the affective software, I observe a significantly longer increase in physiological activity among German participants. At the same time, the obtained subjective measures paint a surprising picture: The more participants attribute human likeness to the emotion-sensitive machine—an abstract mechanical box in this scenario—the higher they actually rate the technology’s attractiveness. By summarizing the three conducted studies, I reach the conclusion that only AI stimuli involving elaborate embodiments activated both paths of the developed threat model, which might be a requirement for a distinctly aversive reaction. The presentation of the abstract software in Study 3, on the other hand, did not influence participants’ immediate control perceptions—a possible explanation as to why attributions of human likeness turned out as a positive predictor for the subjective evaluations in this experiment. / Inspiriert von den enormen technologischen Fortschritten der letzten Jahrzehnte beschäftigt sich die vorliegende Dissertation mit der Wahrnehmung emotionssensitiver künstlicher Intelligenz (KI) und nimmt dabei vor allem die Bedeutung von erlebter Menschenhaftigkeit in den Fokus. Bei der Entwicklung meiner Hypothesen finden Befunde von kognitionswissenschaftlichen Studien ebenso Beachtung wie philosophische und kulturpsychologische Literatur. Tatsächlich gipfelt die interdisziplinäre Recherche in einer deutlichen Vermutung: Da das Erkennen von Geistes- und Gefühlszuständen in anderen Lebewesen von vielen Personen als Kernkomponente ihrer menschlichen Einzigartigkeit betrachtet wird, laufen affektive Technologien mit ähnlichen Fähigkeiten Gefahr, unheimlich oder abstoßend zu wirken – sie werden zu unliebsamen ‚Eroberern‘ einer urmenschlichen Domäne. In einer ersten empirischen Studie (N = 92) finde ich Hinweise auf die Gültigkeit der getroffenen Annahme. Es zeigt sich, dass empathisch agierende Figuren in einer virtuellen Umgebung deutlich stärkere Ablehnung hervorrufen, wenn Probanden dahinter keine Menschen (Avatare), sondern ein hochkomplexes KI-System (autonome Agenten) vermuten. Nachdem persönliche Beobachtungen und Aussagen der Versuchspersonen wiederholt auf die Rolle von Bedrohungswahrnehmnungen hindeuten, stelle ich diese Variable ins Zentrum einer zweiten Untersuchung. Mithilfe vertiefender Literaturrecherche entwickle ich ein „Model of Autonomous Technology Threat“ („Modell der Bedrohung durch autonome Technologie“), welches zwei potentielle Determinanten von Technologieaversion kombiniert: Während die distale Facette übergeordnete Einstellungen zu menschlicher Einzigartigkeit bündelt, wird zudem ein starker Einfluss von unmittelbaren (proximalen) Wahrnehmungen postuliert, etwa dem erlebten Ausmaß an situativer Kontrolle oder der Sorge um die eigene physische Unversehrtheit. Ein neues Virtual-Reality-Experiment, in dem Probanden (N = 125) mit einem angeblich autonomen – tatsächlich jedoch ferngesteuerten – Agenten interagieren, dient dazu, das Modell statistisch zu überprüfen. Obgleich sich durchaus Hinweise zur Bedeutsamkeit des distalen Pfades abzeichnen, erweisen sich vor allem proximale Faktoren als signifikanter Prädiktor von Bedrohungsempfinden und infolgedessen der Nutzerakzeptanz. Mit einer dritten Studie soll schließlich exploriert werden, inwieweit die Wahrnehmung von Menschenartigkeit auch bei nicht verkörperlichten, emotionssensitiven KIs Relevanz besitzt. Zugleich rücke ich nun Kultureinflüsse in den Fokus, indem ich Versuchspersonen verschiedener kultureller Herkunft (N = 89) eine automatisierte Emotionserkennungssoftware kennenlernen lasse. Während chinesische Probanden, deren kulturelle Sozialisation tendenziell ein breiteres Verständnis von ‚Beseeltheit‘ umfasst, nur kurzzeitig vom Feedback der affektiven Software in Erregung versetzt werden, lässt sich bei deutschen Versuchspersonen ein deutlich längerer Anstieg physiologischer Aktivierung feststellen. Zugleich zeichnet die Messung subjektiver Empfindungen ein überraschendes Bild: Die emotionssensitive Maschine – in diesem Fall ein abstrakter, mechanischer Kasten – wird umso positiver bewertet, je mehr Menschenhaftigkeit Probanden in ihr erkennen. Angesichts der drei durchgeführten Studien komme ich zu dem Schluss, dass lediglich Szenarien mit verkörperlichter KI im Sinne des entwickelten Bedrohungsmodells beide Pfade bedienen, was für eine eindeutig aversive Reaktion erforderlich sein könnte. Die Gestaltung der Software in Studie 3 spielte unterdessen für das unmittelbare Kontrollerleben der Versuchspersonen keine Rolle; eine mögliche Erklärung, warum sich Attributionen von Menschenähnlichkeit hier sogar positiv in den subjektiven Evaluationen niederschlugen.

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.

Korruption lässt sich als ökonomische Austauschbeziehung mit den Akteuren Prinzipal, Agent und Klient darstellen. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Faktoren das Ausmaß der Schädigung des Prinzipals durch Korruption beeinflussen und mit welchen Mitteln der Prinzipal entgegen steuern kann. Neben den Auswirkungen von Kontrollen, Strafandrohung, kulturellen und individuellen Faktoren wird insbesondere der Einfluss der Entlohnungsgestaltung untersucht. Die Zusammenhänge werden mit Hilfe formaler Modelle dargestellt und durch eine Auswertung empirischer Untersuchungen ergänzt.:1. Einleitung 2. Korruption als gesellschaftliches Phänomen 3. Verbreitung und Auswirkungen von Korruption 4. Korruption als ökonomische Austauschbeziehung 5. Wirkung von Aufdeckungsmechanismen und Bestrafung 6. Individuelle und kulturelle Ein üsse auf die Korruptionsentscheidung 7. Korruptionsvermeidende Entlohnungsverträge 8. Zusammenfassung

Die Bachelorarbeit behandelt die Themen der Selbstorganisation in Produktionssystemen im Kontext von Industrie 4.0. Dabei wird gezeigt, wie man mithilfe von einer Ameisenkolonieoptimierung die Reihenfolgeplanung organisieren kann.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Formelverzeichnis 1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Ziele 1.3. Vorgehensweise 2. Sich selbst organisierende Produktionen 2.1. Begriffserklärung 2.2. Stand der Technik 2.3. Reihenfolgeplanung als ein Problem der Selbstorganisation 2.3.1. Begriffserklärung 2.3.2. Stand der Technik 2.3.3. Umsetzung in einer Selbstorganisation 3. Ameisenkolonieoptimierung 3.1. Begriffserklärung 3.2. Allgemeine Umsetzung 3.3. Konkrete Umsetzungen 3.4. Vor- und Nachteile 3.5. Anwendungsbeispiele 4. Entwicklung einer Ameisenkolonieoptimierung für ein sich selbst organisierendes Produktionssystem 4.1. Analyse des gegebenen sich selbst organisierenden Produktionssystems 4.1.1. Grobanalyse des Systems 4.1.2. Feinanalyse der bisherigen Reihenfolgeplanung 4.2. Entwurf der Reihenfolgeplanung durch Prinzipien der Ameisenkolonieoptimierung 4.3. Implementierung der Prinzipien der Ameisenkolonieoptimierung 5. Empirische Untersuchung der implementierten Ameisenkolonieoptimierung 5.1. Beschreibung der gegebenen Produktionsdaten 5.2. Szenarienuntersuchung zur Funktionsfähigkeit 5.2.1. Schichtwechselszenario 5.2.2. Abnutzungs- und Wartungsszenario 5.2.3. Vergleichsszenario 5.3. Untersuchung hinsichtlich der Laufzeit und des Speicherbedarfs 5.3.1. Laufzeit 5.3.2. Speicherbedarf 6. Zusammenfassung und Ausblick 6.1. Zusammenfassung 6.2. Ausblick Quellenverzeichnis / The bachelor thesis is about self organization in production systems in the context of Industry 4.0. Its about ant colony optimization for scheduling in the production planning.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Formelverzeichnis 1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Ziele 1.3. Vorgehensweise 2. Sich selbst organisierende Produktionen 2.1. Begriffserklärung 2.2. Stand der Technik 2.3. Reihenfolgeplanung als ein Problem der Selbstorganisation 2.3.1. Begriffserklärung 2.3.2. Stand der Technik 2.3.3. Umsetzung in einer Selbstorganisation 3. Ameisenkolonieoptimierung 3.1. Begriffserklärung 3.2. Allgemeine Umsetzung 3.3. Konkrete Umsetzungen 3.4. Vor- und Nachteile 3.5. Anwendungsbeispiele 4. Entwicklung einer Ameisenkolonieoptimierung für ein sich selbst organisierendes Produktionssystem 4.1. Analyse des gegebenen sich selbst organisierenden Produktionssystems 4.1.1. Grobanalyse des Systems 4.1.2. Feinanalyse der bisherigen Reihenfolgeplanung 4.2. Entwurf der Reihenfolgeplanung durch Prinzipien der Ameisenkolonieoptimierung 4.3. Implementierung der Prinzipien der Ameisenkolonieoptimierung 5. Empirische Untersuchung der implementierten Ameisenkolonieoptimierung 5.1. Beschreibung der gegebenen Produktionsdaten 5.2. Szenarienuntersuchung zur Funktionsfähigkeit 5.2.1. Schichtwechselszenario 5.2.2. Abnutzungs- und Wartungsszenario 5.2.3. Vergleichsszenario 5.3. Untersuchung hinsichtlich der Laufzeit und des Speicherbedarfs 5.3.1. Laufzeit 5.3.2. Speicherbedarf 6. Zusammenfassung und Ausblick 6.1. Zusammenfassung 6.2. Ausblick Quellenverzeichnis

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.

Ride sharing—the bundling of simultaneous trips of several people in one vehicle—may help to reduce the carbon footprint of human mobility. However, the complex collective dynamics pose a challenge when predicting the efficiency and sustainability of ride sharing systems. Standard door-to-door ride sharing services trade reduced route length for increased user travel times and come with the burden of many stops and detours to pick up individual users. Requiring some users to walk to nearby shared stops reduces detours, but could become inefficient if spatio-temporal demand patterns do not well fit the stop locations. Here, we present a simple model of dynamic stop pooling with flexible stop positions. We analyze the performance of ride sharing services with and without stop pooling by numerically and analytically evaluating the steady state dynamics of the vehicles and requests of the ride sharing service. Dynamic stop pooling does a priori not save route length, but occupancy. Intriguingly, it also reduces the travel time, although users walk parts of their trip. Together, these insights explain how dynamic stop pooling may break the trade-off between route lengths and travel time in door-to-door ride sharing, thus enabling higher sustainability and service quality.