Ride-pooling (or ride-sharing) services combine trips of multiple customers along similar routes into a single vehicle. The collective dynamics of the fleet of ride-pooling vehicles fundamentally underlies the efficiency of these services. In simplified models, the common features of these dynamics give rise to scaling laws of the efficiency that are valid across a wide range of street networks and demand settings. However, it is unclear how constraints of the vehicle fleet impact such scaling laws. Here, we map the collective dynamics of capacity-constrained ride-pooling fleets to services with unlimited passenger capacity and identify an effective fleet size of available vehicles as the relevant scaling parameter characterizing the dynamics. Exploiting this mapping, we generalize the scaling laws of ride-pooling efficiency to capacity-constrained fleets. We approximate the scaling function with a queueing theoretical analysis of the dynamics in a minimal model system, thereby enabling mean-field predictions of required fleet sizes in more complex settings. These results may help to transfer insights from existing ride-pooling services to new settings or service locations.

Background: In 2009, the European Union (EU) adopted the Common Security and Defence Policy (CSDP). This contributed to an already on-going change amongst the armed forces of the Union. No previous research has examined how the skills required of young officers in the EU are taught at the Basic Officer Education within either Sweden or Austria. Purpose: This thesis examines to what extent the skills needed of young officers in a CSDP-environment are taught during the Basic Officer Educations in Sweden and Austria. The purpose is to conclude if the Swedish and Austrian Basic Officer Educations are complying with the political wills of their respective countries, to adapt their armed forces to the EU and CSDP. Method: The author compares the Swedish and Austrian Basic Officer Education by examining curriculums and syllabuses, as well as conducting expert interviews with officials at the schools and comparing the results. The educations are examined based on how they educated the concept of CSDP and how interoperability and a European culture of defence are promoted. Conclusion: The results show that both Sweden and Austria educate their cadets in the CSDP and take measurements to promote interoperability and a European culture of defence. The results suggest that Austria does so to a further extent. Based on the results, the author suggests increased exchanges, Pooling &amp; Sharing during Basic Officer Education and further developments towards a common European Basic Officer Education. / <p>Erasmus</p>

This thesis addresses the identification of stochastic systems operating under different conditions, based on data records corresponding to a sample of such operating conditions. This topic is very important, as systems operating under different, though constant conditions at different occasions (time intervals) are often encountered in practice. Typical examples include mechanical, aerospace or civil structures that operate under different environmental conditions (temperature or humidity, for instance) on different occasions (period of day, and so on). Such different operating conditions may affect the system characteristics, and therefore its dynamics. Given a set of data records corresponding to distinct operating conditions, it is most desirable to establish a single global model capable of describing the system throughout the entire range of admissible operating conditions. In the present thesis this problem is treated via a novel stochastic Functional Pooling (FP) identification framework which introduces functional dependencies (in terms of the operating condition) in the postulated model structure. The FP framework offers significant advantages over other methods providing global models by interpolating a set of conventional models (one for each operating condition), as it: (i) treats data records corresponding to different operating conditions simultaneously, and fully takes cross-dependencies into account thus yielding models with optimal statistical accuracy, (ii) uses a highly parsimonious representation which provides precise information about the system dynamics at any specified operating condition without resorting to customary interpolation schemes, (iii) allows for the determination of modeling uncertainty at any specified operating condition via formal interval estimates. To date, all research efforts on the FP framework have concentrated in identifying univariate (single excitation-single response) stochastic models. The present thesis aims at (i) properly formulating and extending the FP framework to the case of multivariate stochastic systems operating under multiple operating conditions, and (ii) introducing an approach based on multivariate FP modeling and statistical hypothesis testing for damage detection under different operating conditions. The case of multivariate modeling is more challenging compared to its univariate counterpart as the couplings between the corresponding signals lead to more complicated model structures, whereas their nontrivial parametrization raises issues on model identifiability. The main focus of this thesis is on models of the Functionally Pooled Vector AutoRegressive with eXogenous excitation (FP-VARX) form, and Vector AutoRegressive Moving Average (FP-VARMA) form. These models may be thought of as generalizations of their conventional VARX/VARMA counterparts with the important distinction being that the model parameters are explicit functions of the operating condition. Initially, the identification of FP-VARX models is addressed. Least Squares (LS) and conditional Maximum Likelihood (ML) type estimators are formulated, and their consistency along with their asymptotic normality is established. Conditions ensuring FP-VARX identifiability are postulated, whereas model structure specification is based upon proper forms of information criteria. The performance characteristics of the identification approach are assessed via Monte Carlo studies, which also demonstrate the effectiveness of the proposed framework and its advantages over conventional identification approaches based on VARX modeling. Subsequently, an experimental study aiming at identifying the temperature effects on the dynamics of a smart composite beam via conventional model and novel global model approaches is presented. The conventional model approaches are based on non-parametric and parametric VARX representations, whereas the global model approaches are based on parametric Constant Coefficient Pooled (CCP) and Functionally Pooled (FP) VARX representations. Although the obtained conventional model and global representations are in rough overall agreement, the latter simultaneously use all available data records and offer improved accuracy and compactness. The CCP-VARX representations provide an ``averaged'' description of the structural dynamics over temperature, whereas their FP-VARX counterparts allow for the explicit, analytical modeling of temperature dependence, and attain improved estimation accuracy. In addition, the identification of FP-VARMA models is addressed. Two-Stage Least Squares (2SLS) and conditional ML type estimators are formulated, and their consistency and asymptotic normality are established. Furthermore, an effective method for 2SLS model estimation featuring a simplified procedure for obtaining residuals in the first stage is introduced. Conditions ensuring FP-VARMA model identifiability are also postulated. Model structure specification is based upon a novel two-step approach using Canonical Correlation Analysis (CCA) and proper forms of information criteria, thus avoiding the use of exhaustive search procedures. The performance characteristics of the identification approach are assessed via a Monte Carlo study, which also demonstrates the effectiveness of the proposed framework over conventional identification approaches based on VARMA modeling. An approach based on the novel FP models and statistical hypothesis testing for damage detection under different operating conditions is also proposed. It includes two versions: the first version is based upon the obtained modal parameters, whereas the second version is based upon the discrete-time model parameters. In an effort to streamline damage detection, procedures for compressing the information carried by the modal or the discrete-time model parameters via Principal Component Analysis (PCA) are also employed. The effectiveness of the proposed damage detection approach is assessed on a smart composite beam with hundreds of experiments corresponding to different temperatures. In its present form, the approach relies upon response (output-only) vibration data, although excitation-response data may be also used. FP-VAR modeling is used identify the temperature dependent structural dynamics, whereas a new scheme for model structure selection is introduced which avoids the use of exhaustive search procedures. The experimental results verify the capability of both versions of the approach to infer reliable damage detection under different temperatures. Furthermore, alternative methods attempting removal of the temperature effects from the damage sensitive features are also employed, allowing for a detailed and concise comparison. Finally, some special topics on global VARX modeling are treated. The focus is on the identification of the Pooled (P) and Constant Coefficient Pooled (CCP) VARX model classes. Although both model classes are of limited scope, they are useful tools for global model identification. In analogy to the FP-VARX/VARMA model case, the LS and conditional ML type estimators are studied for both model classes, whereas conditions ensuring model identifiability are also postulated. The relationships interconnecting the P-VARX and CCP-VARX models to the FP-VARX models in terms of compactness and achievable accuracy are studied, whereas their association to the conventional VARX models is also addressed. The effectiveness and performance characteristics of the novel global modeling approaches are finally assessed via Monte Carlo studies. / Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται την αναγνώριση πολυμεταβλητών στοχαστικών συστημάτων που παρουσιάζουν πολλαπλές συνθήκες λειτουργίας, βασιζόμενοι σε δεδομένα που αντιστοιχούν σε ένα δείγμα ενδεικτικών συνθηκών λειτουργίας. Η σπουδαιότητα του προβλήματος είναι μεγάλη, καθώς στην πράξη συναντώνται πολύ συχνά συστήματα όπου οι επιμέρους συνθήκες λειτουργίας παραμένουν σταθερές ανά χρονικά διαστήματα. Τυπικά παραδείγματα περιλαμβάνουν μηχανολογικές, αεροναυτικές και δομικές κατασκευές που λειτουργούν κάτω από διαφορετικές συνθήκες (π.χ. θερμοκρασίας και/ή υγρασίας) σε διαφορετικές συνθήκες (π.χ. περίοδος της ημέρας). Οι διαφορετικές συνθήκες λειτουργίας ενδέχεται να επηρεάσουν ένα σύστημα και ως εκ τούτου τα δυναμικά χαρακτηριστικά του. Λαμβάνοντας υπόψη ένα σύνολο δεδομένων που αντιστοιχούν σε διαφορετικές συνθήκες λειτουργίας, είναι επιθυμητή η εύρεση ενός "γενικευμένου" μοντέλου ικανού να περιγράψει το σύστημα σε όλο το φάσμα των αποδεκτών συνθηκών λειτουργίας. Στην παρούσα διατριβή το πρόβλημα αυτό αντιμετωπίζεται μέσω ενός καινοτόμου πλαισίου αναγνώρισης στοχαστικών μοντέλων Συναρτησιακής Σώρευσης (stochastic Functional Pooling Framework), το οποίο εισάγει συναρτησιακές εξαρτήσεις (αναφορικά με την κατάσταση λειτουργίας) στην δομή του μοντέλου. Το συγκεκριμένο πλαίσιο Συναρτησιακής Σώρευσης προσφέρει σημαντικά πλεονεκτήματα σε σχέση με άλλες μεθόδους εύρεσης γενικευμένων μοντέλων που χρησιμοποιούν μεθόδους παρεμβολής (interpolation) σε ένα σύνολο συμβατικών μοντέλων (ένα για κάθε συνθήκη λειτουργίας), όπως: (i) Η ταυτόχρονη διαχείριση δεδομένων που αντιστοιχούν σε διαφορετικές συνθήκες λειτουργίας, καθώς και η διευθέτηση των αλληλοεξαρτήσεων μεταξύ δεδομένων που ανήκουν σε διαφορετικές συνθήκες λειτουργίας παρέχοντας με τον τρόπο αυτό μοντέλα με βέλτιστη στατιστική ακρίβεια, (ii) η χρήση συμπτυγμένων μοντέλων τα οποία περιγράφουν με ακρίβεια τα δυναμικά χαρακτηριστικά του συστήματος σε κάθε κατάσταση λειτουργίας, αποφεύγοντας έτσι την χρήση συμβατικών μεθόδων παρεμβολής, (iii) ο προσδιορισμός των αβεβαιοτήτων στη μοντελοποίηση κάθε κατάστασης λειτουργίας μέσω εκτίμησης κατάλληλων διαστημάτων εμπιστοσύνης. Μέχρι στιγμής, η έρευνα πάνω στο πλαίσιο Συναρτησιακής Σώρευσης έχει επικεντρωθεί στα βαθμωτά στοχαστικά μοντέλα. Η παρούσα διατριβή σαν στόχο έχει (i) την κατάλληλη διαμόρφωση και επέκταση του πλαισίου Συναρτησιακής Σώρευσης για την περίπτωση πολυμεταβλητών στοχαστικών συστημάτων που λειτουργούν με πολλαπλές συνθήκες λειτουργίας , και (ii) την εισαγωγή μιας καινοτόμου μεθοδολογίας ανίχνευσης βλαβών για συστήματα που παρουσιάζουν πολλαπλές συνθήκες λειτουργίας βασιζόμενη σε πολυμεταβλητά μοντέλα Συναρτησιακής Σώρευσης και στον στατιστικό έλεγχο υποθέσεων. Η περίπτωση των πολυμεταβλητών μοντέλων παρουσιάζει τεχνικές δυσκολίες που δεν συναντώνται στα βαθμωτά μοντέλα, καθώς η δομή των μοντέλων είναι πιο περίπλοκη ενώ η παραμετροποίησή τους είναι μη-τετριμμένη θέτοντας έτσι ζητήματα αναγνωρισιμότητας (model identifiability). Η παρούσα διατριβή εστιάζει σε Συναρτησιακά Σωρευμένα Διανυσματικά μοντέλα ΑυτοΠαλινδρόμησης με εΞωγενή είσοδο (Functionally Pooled Vector AutoRegressive with eXogenous excitation; FP-VARX), και σε Διανυσματικά μοντέλα ΑυτοΠαλινδρόμησης με Κινητό Μέσο Όρο (Functionally Pooled AutoRegressive with Moving Average; FP-VARMA). Τα μοντέλα αυτά μπορεί να θεωρηθούν ως γενικεύσεις των συμβατικών μοντέλων VARX/VARMA με την σημαντική διαφοροποίηση ότι οι παράμετροι του μοντέλου είναι συναρτήσεις της συνθήκης λειτουργίας. Το πρώτο κεφάλαιο της διατριβής επικεντρώνεται στην αναγνώριση μοντέλων FP-VARX. Αναπτύσσονται εκτιμήτριες βασισμένες στις μεθόδους των Ελαχίστων Τετραγώνων (Least Squares; LS) και της Μέγιστης Πιθανοφάνειας (Maximum Likelihood; ML), ενώ στη συνέχεια μελετώνται η συνέπεια (consistency) και η ασυμπτωτική κατανομή (asymptotic distribution)τους. Επιπλέον, καθορίζονται συνθήκες που εξασφαλίζουν την αναγνωρισιμότητα (identifiability) των FP-VARX μοντέλων, ενώ ο προσδιορισμός της δομής τους βασίζεται σε κατάλληλα τροποποιημένα κριτήρια πληροφορίας (information criteria). Η αποτίμηση της μοντελοποίησης με FP-VARX, καθώς επίσης και η αποτελεσματικότητά τους έναντι των συμβατικών μοντέλων VARX εξακριβώνεται μέσω προσομοιώσεων Monte Carlo. Στο δεύτερο κεφάλαιο διερευνάται η αναγνώριση των θερμοκρασιακών επιρροών στα δυναμικά χαρακτηριστικά μιας ευφυούς δοκού από σύνθετο υλικό. Το πρόβλημα μελετάται χρησιμοποιώντας συμβατικά μοντέλα καθώς και "γενικευμένα" μοντέλα. Η συμβατική μοντελοποίηση περιλαμβάνει μη-παραμετρικές παραστάσεις που βασίζονται στην μέθοδο Welch (ανάλυση στο πεδίο συχνοτήτων), καθώς και παραμετρικές παραστάσεις βασισμένες στα μοντέλα VARX (ανάλυση στο πεδίο χρόνου). H "γενικευμένη" μοντελοποίηση περιλαμβάνει παραστάσεις Σώρευσης με Σταθερές Παραμέτρους (Constant Coefficient Pooled VARX; CCP-VARX), καθώς και VARX παραστάσεις Συναρτησιακής Σώρευσης (Functionally Pooled VARX; FP-VARX). Η ανάλυση υποδεικνύει ότι τα χαρακτηριστικά των "γενικευμένων" και των συμβατικών μοντέλων βρίσκονται σε γενική συμφωνία μεταξύ τους. Ωστόσο, τα "γενικευμένα" μοντέλα περιγράφουν τα δυναμικά χαρακτηριστικά του συστήματος με μικρότερο αριθμό παραμέτρων, γεγονός που προσδίδει μεγαλύτερη ακρίβεια στην εκτίμησή τους. Το μοντέλο CCP-VARX τείνει να σταθμίσει τα δυναμικά χαρακτηριστικά του συστήματος σε κάποιον "μέσο όρο" με σχετική ακρίβεια. Απεναντίας το μοντέλο FP-VARX υπερέχει σε ακρίβεια, καθώς επιδεικνύει μια εξομαλυμένη καθοριστική εξάρτηση των δυναμικών χαρακτηριστικών του συστήματος με την θερμοκρασία, γεγονός που είναι συμβατό με την φυσική του προβλήματος. Το τρίτο κεφάλαιο επικεντρώνεται στην αναγνώριση μοντέλων FP-VARMA. Αναπτύσσονται εκτιμήτριες βασισμένες στις μεθόδους των Ελαχίστων Τετραγώνων Δύο Σταδίων (Two Stage Least Squares; 2SLS) και της Μέγιστης Πιθανοφάνειας (Maximum Likelihood; ML), ενώ στην συνέχεια μελετώνται η συνέπεια και η ασυμπτωτική κατανομή τους. Επιπλέον, εισάγεται μια νέα μέθοδος για την εκτίμηση 2SLS που απλοποιεί σημαντικά την διαδικασία εξαγωγής υπολοίπων (residuals) από το πρώτο στάδιο. Επίσης, καθορίζονται οι συνθήκες που εξασφαλίζουν αναγνωρισιμότητα στα μοντέλα FP-VARMA. Ο προσδιορισμός της δομής των μοντέλων FP-VARMA πραγματοποιείται χάρη σε μια μεθοδολογία δύο σταδίων που βασίζεται στην Ανάλυση Κανονικοποιημένων Συσχετίσεων (Canonical Correlation Analysis; CCA) και κριτηρίων πληροφορίας, αποφεύγοντας έτσι την εκτεταμένη χρήση αλγορίθμων αναζήτησης. Η αποτίμηση της μοντελοποίησης με FP-VARMA, καθώς επίσης και η αποτελεσματικότητά τους έναντι των συμβατικών VARMA εξακριβώνεται μέσω προσομοιώσεων Monte Carlo. Το τέταρτο κεφάλαιο πραγματεύεται την ανίχνευση βλαβών σε συστήματα που παρουσιάζουν πολλαπλές συνθήκες λειτουργίας. Προτείνεται μια νέα μεθοδολογία που βασίζεται σε καινοτόμα μοντέλα Συναρτησιακής Σώρευσης και στον στατιστικό έλεγχο υποθέσεων. Παρουσιάζονται δυο εκδόσεις της μεθοδολογίας: η πρώτη βασίζεται στα μορφικά χαρακτηριστικά του μοντέλου ενώ η δεύτερη στις παραμέτρους του μοντέλου. Επιπλέον, χρησιμοποιούνται μέθοδοι συμπίεσης της πληροφορίας που περιέχουν τα μορφικά χαρακτηριστικά ή οι παράμετροι του μοντέλου μέσω της Ανάλυσης Κύριων Συνιστωσών (Principal Component Analysis; PCA) σε μια προσπάθεια απλοποίησης της διαδικασίας ανίχνευσης βλαβών. Η αποτελεσματικότητα της μεθοδολογίας επαληθεύεται πειραματικά σε μια "ευφυή" δοκό από σύνθετο υλικό, η οποία ταλαντώνεται σε διαφορετικές θερμοκρασίες. Στην παρούσα μορφή της η μεθοδολογία χρησιμοποιεί δεδομένα απόκρισης ταλάντωσης, ωστόσο δεδομένα διέγερσης-απόκρισης μπορούν να χρησιμοποιηθούν εφόσον κριθεί σκόπιμο. Η εξάρτηση των δυναμικών χαρακτηριστικών της δοκού με την θερμοκρασία περιγράφεται με τη χρήση μοντέλων FP-VAR, ενώ εισάγεται μια νέα μέθοδος καθορισμού της δομής του μοντέλου που αποφεύγει την χρήση αλγορίθμων αναζήτησης. Πλήθος πειραμάτων που καλύπτουν ένα ευρύ θερμοκρασιακό πεδίο, καθώς και συγκρίσεις με άλλες μεθοδολογίες ανίχνευσης βλαβών, πιστοποιούν την ικανότητα της προτεινόμενης μεθοδολογίας να διαγνώσει την κατάσταση της δοκού σε διάφορες θερμοκρασίες. Το πέμπτο κεφάλαιο ασχολείται με ειδικά θέματα μοντελοποίησης των "γενικευμένων" VARX . Ιδιαίτερη προσοχή δίνεται στην μελέτη Σωρευμένων VARX (P-VARX) και CCP-VARX μοντέλων. Σε αντιστοιχία με τα μοντέλα FP, αναπτύσσονται εκτιμήτριες LS και ML, ενώ στην συνέχεια μελετώνται οι ιδιότητές τους. Επιπλέον, καθορίζονται οι συνθήκες που εξασφαλίζουν την αναγνωρισιμότητα των μοντέλων P-VARX και CCP-VARX. Μελετώνται επίσης και οι σχέσεις που συνδέουν τις δομές των μοντέλων P-VARX και CCP-VARX με τα FP-VARX ως προς την παραμετροποίησή τους και την ακρίβεια που επιτυγχάνουν. Επιπλέον, μελετάται και η σχέση των παραπάνω μοντέλων με τα συμβατικά VARX. Η αποτίμηση των γενικευμένων μοντέλων VARX αναφορικά με το πλήθος των εκτιμώμενων παραμέτρων και την ακρίβεια που επιτυγχάνουν εξακριβώνεται μέσω προσομοιώσεων Monte Carlo.

This master´s thesis deals with the reseach of technologies using deep learning method, being able to use when processing image data. Specific focus of the work is to evaluate the suitability and effectiveness of deep learning when comparing two image input data. The first – theoretical – part consists of the introduction to neural networks and deep learning. Also, it contains a description of available methods, their benefits and principles, used for processing image data. The second - practical - part of the thesis contains a proposal a appropriate model of Siamese networks to solve the problem of comparing two input image data and evaluating their similarity. The output of this work is an evaluation of several possible model configurations and highlighting the best-performing model parameters.

This thesis is focused on the issue of achieving synergistic effect in a consolidating entity. Consolidation unit and proposed financial indicators for monitoring the synergistic effect of the parent company and the consolidated group are defined based on the theoretical findings. Based on the analysis of these indicators is evaluated whether the synergistic effect is achieved.

The thesis focuses on the methods of assessment of synergy effects in a consolidated entity. The text includes a assessment of economic situation of the consolidated unit and analyzes a draft set of economic indicators suitable for assessing of synergy effect. Synergy effect is monitored in several selected areas through a comparison between the consolidated unit and the mother company. Results of the analysis of the draft indicators are assessed to determine whether synergies were achieved after the acquisition.

The aim of this thesis is evaluation of synergy effects existence in a chosen consolidations subject. Joining of enterprises focuses on attaining certain advantage – synergy effect. This effect should be achieved in various fields. Financial indicators were chosen from theoretical presumptions and it will be finding, if there is a synergy effect in chosen consolidated groups.

Cette thèse a pour but de développer des approches déterministes et heuristiques pour résoudre certaines classes des problèmes d'optimisation en télécommunication et la mobilité d'un réseau de transport : problèmes de routage, problèmes de covoiturage, problèmes de contrôle de l'alimentation dans un réseau sans fil, problèmes d'équilibrage du spectre dans les réseaux DSL. Il s'agit des problèmes d'optimisation non convexe de très grande taille. Nos approches sont basées sur la programmation DC&DCA, méthode de décomposition proximale et la méthode d'étiquetage des graphes. Grâce aux techniques de formulation/reformulation et de pénalité exacte, nous avons établi des programmes DC équivalents en vue de leur résolution par DCA. Selon la structure de ces problèmes, on peut fournir des décompositions DC appropriées ou de bons points initiaux de DCA. Nos méthodes ont été programmées sous MATLAB, C/C++. Ils montrent la performance de nos algorithmes par rapport à des méthodes existantes. / In this thesis, we focus on developing deterministic and heuristic approaches for solving some classes of optimization problems in Telecommunication and Mobility & Transport domain: Routing problems, Car pooloing problems, Power control problems in wireless network, Optimal spectrum balancing problems in DSL networks. They are large-scale nonconvex optimization problems. Our methodologies are focus on DC programming and DCA, Proximal decomposition method and Labeling method in graph theory. They are well-known as powerful tools in optimization. The considered problems were reformulated using the DC formulation/reformulation and exact penalty techniques and the DCA was used to obtain the solution. Also, depending on the structure of considered problems, we can provide appropriate DE decompositions or good initial points for DCA. All these proposed methods have been implemented with MATLAB, C/C++ to confirm the practical aspects and enhance our research works.