004 Datenverarbeitung; Informatik
Filtern
Dokumenttyp
- Dissertation (19) (entfernen)
Schlagworte
- Software Engineering (3)
- Information Retrieval (2)
- Modellgetriebene Entwicklung (2)
- AUTOSAR (1)
- Abduktion <Logik> (1)
- Adaptation (1)
- Anpassung (1)
- Architektur <Informatik> (1)
- Auditing (1)
- Automotive Systems (1)
Institut
- Institut für Informatik (19) (entfernen)
Diese Arbeit bewegt sich im Spannungsfeld dreier Gebiete: Virtualisierung, Echtzeitverarbeitung und Parallelverarbeitung. Jedes dieser Gebiete gilt für sich genommen als weitgehend erforscht, doch ergeben sich bei ihrer gemeinsamen Betrachtung zahlreiche neue Fragestellungen und Möglichkeiten. In dieser Arbeit werden dazu Modelle zur Beschreibung von Echtzeitanwendungen innerhalb der Prozesshierarchie einer Virtualisierungsumgebung entwickelt. Bestehende Schnittstellen zur Virtualisierung werden auf ihre Möglichkeiten zur Echtzeitverarbeitung untersucht, und es werden neue Schnittstellen zur Virtualisierung auf Mehrprozessormaschinen geschaffen und erprobt, die die spezifischen Anforderungen eingebetteter Systeme "insbesondere die Echtzeitfähigkeit" berücksichtigen. Damit wird eine sichere und effiziente Koexistenz von Programmen mit unterschiedlich harten Zeitanforderungen in getrennten virtuellen Maschinen auf einem gemeinsamen Mehrprozessorrechner ermöglicht.
Der immer schnellere technologische Wandel in der Wirtschaft und die damit verbundenen, sich verkürzenden Innovationszyklen machen die Aus- und Weiterbildung der Mitarbeitenden eines Unternehmens zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor. Traditionelle (Weiter-)Bildungsmethoden können jedoch den resultierenden, ständig wachsenden und immer schneller zu befriedigenden Aus- und Weiterbildungsbedarf nur bedingt befriedigen. Deshalb werden in zunehmenden Maße in der Aus- und Weiterbildung Angebote aus dem Bereich des technologiebasierten Lernens eingesetzt, welche ein selbstgesteuertes und -organisiertes Lernen und durch eine Integration in tägliche Arbeitsabläufe einen optimalen Wissenstransfer mit entsprechend hohem Lernerfolg ermöglichen. Um dies aber auch zu realisieren, ist eine entsprechend hohe Angebotsqualität in Bezug auf die Unterstützung der Nutzenden bei der Erreichung ihrer Lernziele erforderlich. Die Entwicklung qualitativ hochwertiger technologiebasierter Lernangebote ist im Allgemeinen aber mit größeren Aufwänden und längeren Entwicklungszeiten verbunden, wodurch eine Verfügbarkeit eines solchen Angebots zeitnah zum entstandenen Bedarf und in der geforderten Qualität oftmals nicht gewährleistet werden kann.
Diese Arbeit beschäftigt sich deshalb mit der Forschungsfrage, wie eine Lernsoftware entwickelt werden muss, um eine qualitativ hochwertige LSW im Sinne der optimalen Ausrichtung auf die Eigenschaften und Lernziele der einzelnen Lernenden sowie auf den von ihnen geplanten Einsatzkontext für das vermittelte Wissen bei gleichzeitiger Reduzierung von Entwicklungsaufwand und -zeit zu produzieren. Die als Antwort auf die Forschungsfrage definierte IntView-Methodik zur systematischen, effizienten und zeitnahen Entwicklung von qualitativ hochwertigen technologiebasierten Lernangeboten wurde konzipiert, um die Wahrscheinlichkeit der Produktion der Angebote ohne Überschreitung von Projektzeitplänen und -budgets bei gleichzeitiger gezielter Ausrichtung des Angebots auf Zielgruppen und Einsatzkontexte zur Gewährleistung der Qualität zu erhöhen.
Hierzu wurden nach einer umfangreichen Untersuchung von bestehenden Ansätzen zur Lernsoftware-Entwicklung, aber auch zur Produktion von verwandten Produkten wie Multimedia-, Web- oder Software-Anwendungen, diejenigen Durchführungsvarianten der Aktivitäten bzw. Aktivitätsschritte zur Lernsoftware-Entwicklung zu einer systematischen Vorgehensweise integriert, welche in ihrem Zusammenspiel den größten Beitrag zu einer effizienten Produktion leisten können. Kern der Methodik ist ein Entwicklungsprozess zur ingenieursmäßigen Erstellung der Angebote, der alle Entwicklungsphasen abdeckt und die Vorgehensweisen und Methoden aller an der Entwicklung beteiligten Fachdisziplinen, inklusive einer kontinuierlichen Qualitätssicherung von Projektbeginn an, in einen gemeinsamen Prozess integriert. Dieser Prozess wird sowohl als Lebenszyklusmodell als auch als daraus abgeleitetes Prozessmodell in Form eines Abhängigkeitsmodells definiert, um eine optimale Unterstützung eines Projektteams bei Koordination und Abstimmung der Arbeiten in der Entwicklung zu ermöglichen. In Ergänzung zu den Modellen wird eine umfassende Arbeitsunterstützung mit Templates bzw. Dokumentvorlagen inklusive Handlungsanweisungen und Beispielen für die direkte Anwendung der Vorgehensweise durch die Nutzenden bereit gestellt.
Im Rahmen der Evaluation der Methodik wird der Nachweis geführt, dass sie im Zusammenspiel mit ihrer umfangreichen Autorenunterstützung eine sowohl effektive als auch effiziente Lernangebot-Entwicklung ermöglichen kann. In den hierfür durchgeführten Beispielprojekten als auch in den durchgeführten drei Fallstudien wird gezeigt, dass die Methodik zum einen an die Erstellung unterschiedlicher Arten von Lernangeboten bzw. an den Einsatz in verschiedenen Projektkontexten einfach anpassbar sowie zum anderen effizient und effektiv nutzbar ist.
Die Diffusionsbildgebung misst die Bewegung von Wassermolekülen in Gewebe mittelsrnvariierender Gradientenfelder unter Verwendung der Magnetresonanztomographie(MRT). Diese Aufnahmetechnik stellt eine große Chance für in vivo Untersuchung von neuronalen Bahnen dar, da das lokale Diffusionsprofil Rückschlüsse über die Position und Richtung von Nervenbahnen erlaubt. Zu den Anwendungsgebieten der Diffusionsbildgebung zählt die Grundlagenforschung in den Neurowissenschaften, in denen Nervenbahnen als Verbindungen kortikaler Areale bestimmt werden, und die neurochirurgische Operationsplanung, in der rekonstruierte Bahnen als Risikostrukturen für Interventionen angesehen werden.
Die Diffusionstensor-MRT (DT-MRT) ist aufgrund ihrer schnellen Aufnahme- und Rekonstruktionsgeschwindigkeit derzeitig klinischer Standard zur Bestimmung von Nervenbahnen. Jedoch erlaubt die DT-MRT nicht die Darstellung von komplexen intravoxel Diffusionsverteilungen. Daher etablierte sich eine weitere Modellierungstechnik, die als High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) bekannt ist. HARDITechniken erhielten wachsendes Interesse in den Neurowissenschaften, da sie großes Potential zur exakteren Darstellung der Nervenbahnen im menschlichen Gehirn besitzen.
Um die Vorteile von HARDI-Techniken gegenüber DT-MRT voll auszuschöpfen, werden fortgeschrittene Methoden zur Rekonstruktion und Visualisierung der Bahnen benötigt. In der vorliegenden Arbeit werden neue Techniken vorgestellt, welche zur aktuellen Forschung hinsichtlich der Verarbeitung und Visualisierung von Diffusionsbildgebungsdaten beitragen. Ansätze zur Klassifizierung, Traktographie und Visualisierung wurden entwickelt um eine aussagekräftige Exploration neuronaler Bahnen und deren Beschaffenheit zu ermöglichen. Des Weiteren wurde eine interaktive Software für die neurochirurgische Operationsplanung implementiert, welche Nervenbahnen als Risikostrukturen berücksichtigt.
Die vorgestellten Forschungsergebnisse bieten einen erweiterten und aufgabenorientierten Einblick in neuronale Verbindungen sowohl für Neurowissenschaftler als auch für Neurochirurgen und tragen zum Einsatz von HARDI-Techniken in einer klinischen Umgebung bei.
Aktuell gibt es in den Geisteswissenschaften eine Vielzahl von digitalen Werkzeugen, wie beispielsweise Annotations-, Visualisierungs-oder Analyseanwendungen, welche Forscherinnen bei ihrer Arbeitunterstützen und ihnen neue Möglichkeiten zur Bearbeitung unterschiedlicher Forschungsfragen bieten. Allerdings bleibt die Nutzung dieser Werkzeuge stark hinter den Erwartungen zurück. In der vorliegenden Arbeit werden im Rahmen einer Design-Science-Theorie zwölf Verbesserungsmaßnahmen entwickelt, um der fehlenden Nutzungsakzeptanz entgegenzuwirken. Durch die Implementierungen der entwickelten Design-Science-Theorie, können SoftwareentwicklerInnen die Akzeptanz ihrer digitalen Werkzeuge, im geisteswissenschaftlichen Kontext, steigern.
Das Web 2.0 stellt online Technologien zur Verfügung, die es Nutzern erlaubt gemeinsam Inhalte zu erstellen, zu publizieren und zu teilen. Dienste wie Twitter, CNet, CiteSeerX etc. sind Beispiele für Web 2.0 Plattformen, die zum einen Benutzern bei den oben beschriebenen Aktivitäten unterstützen und zum anderen als Quellen reichhaltiger Information angesehen werden können. Diese Plattformen ermöglichen es Nutzern an Diskussionen teilzunehmen, Inhalte anderer Nutzer zu kommentieren, generell Feedback zu geben (z.B. zu einem Produkt) und Inhalte zu publizieren, sei es im Rahmen eines Blogs oder eines wissenschaftlichen Artikels. Alle diese Aktivitäten führen zu einer großen Menge an unstrukturierten Daten. In diesem Überfluss an Informationen kann auf den persönlichen Informationsbedarf einzelner Benutzer nicht mehr individuell genug eingegangen werden kann. Methoden zur automatischen Analyse und Aggregation unstrukturierter Daten die von einzelnen Plattformen zur Verfügung gestellt werden, können dabei helfen den sich aus dem unterschiedlichen Kontext der Plattformen ergebenden Informationsbedarf zu beantworten. In dieser Arbeit stellen wir drei Methoden vor, die helfen den Informationsüberfluss zu verringern und es somit ermöglichen den Informationsbedarf einzelner Nutzer besser zu beantworten.
Der erste Beitrag dieser Arbeit betrachtet die zwei Hauptprobleme des Dienstes Twitter: die Kürze und die Qualität der Einträge und wie sich diese auf die Ergebnisse von Suchverfahren auswirken. Wir analysieren und identifizieren Merkmale für einzelne Kurznachrichten auch Twitter (sog. Tweets), die es ermöglichen die Qualität eines Tweets zu bestimmen. Basierend auf dieser Analyse führen wir den Begriff "Interestingness" ein, der als statisches Qualitätsmaß für Tweets dient. In einer empirischen Analyse zeigen wir, dass die vorgeschlagenen Maße dabei helfen qualitativ hochwertigere Information in Twitter zu finden und zu filtern. Der zweite Beitrag beschäftigt sich mit dem Problem der Inhaltsdiversifikation in einem kollaborativen sozialen System, z.B. einer online Diskussion die aus der sozialen Kollaboration der Nutzer einer Plattform entstanden ist. Ein Leser einer solchen Diskussion möchte sich einen schnellen und umfassenden Überblick über die Pro und Contra Argumente in der Diskussion verschaffen. Zu diesem Zweck wurde FREuD entwickelt, ein Ansatz der hilft das Diversifikationsproblem von Inhalten in den Griff zu bekommen. FREuD kombiniert Latent Semantic Analysis mit Sentiment Analyse. Die Evaluation von FREuD hat gezeigt, dass es mit diesem Ansatz möglich ist, einen umfassenden Überblick über die Unterthemen und die Aspekte einer Diskussion, sowie über die Meinungen der Diskussionteilnehmer zu liefern. Der dritte Beitrag dieser Arbeit ist eine neues Autoren-Thema-Zeit Modell, dass es ermöglicht Trendthemen und Benutzerinteressen in sozialen Medien zu erfassen. Der Ansatz löst dieses Problem indem er die Relationen zwischen Autoren, latenter Themen und zeitlicher Information mittels Bayes'schen Netzen modelliert. Unsere Evaluation zeigt einen verbesserte Erkennung von semantisch zusammenhaängenden Themen und liefert im weiteren Informationen darüber in wie weit die Veränderung im Interesse einzelner Autoren mit der Entwicklung einzelner Themengebiete zusammenhängt.
The semantic web and model-driven engineering are changing the enterprise computing paradigm. By introducing technologies like ontologies, metadata and logic, the semantic web improves drastically how companies manage knowledge. In counterpart, model-driven engineering relies on the principle of using models to provide abstraction, enabling developers to concentrate on the system functionality rather than on technical platforms. The next enterprise computing era will rely on the synergy between both technologies. On the one side, ontology technologies organize system knowledge in conceptual domains according to its meaning. It addresses enterprise computing needs by identifying, abstracting and rationalizing commonalities, and checking for inconsistencies across system specifications. On the other side, model-driven engineering is closing the gap among business requirements, designs and executables by using domain-specific languages with custom-built syntax and semantics. In this scenario, the research question that arises is: What are the scientific and technical results around ontology technologies that can be used in model-driven engineering and vice versa? The objective is to analyze approaches available in the literature that involve both ontologies and model-driven engineering. Therefore, we conduct a literature review that resulted in a feature model for classifying state-of-the-art approaches. The results show that the usage of ontologies and model-driven engineering together have multiple purposes: validation, visual notation, expressiveness and interoperability. While approaches involving both paradigms exist, an integrated approach for UML class-based modeling and ontology modeling is lacking so far. Therefore, we investigate the techniques and languages for designing integrated models. The objective is to provide an approach to support the design of integrated solutions. Thus, we develop a conceptual framework involving the structure and the notations of a solution to represent and query software artifacts using a combination of ontologies and class-based modeling. As proof of concept, we have implemented our approach as a set of open source plug-ins -- the TwoUse Toolkit. The hypothesis is that a combination of both paradigms yields improvements in both fields, ontology engineering and model-driven engineering. For MDE, we investigate the impact of using features of the Web Ontology Language in software modeling. The results are patterns and guidelines for designing ontology-based information systems and for supporting software engineers in modeling software. The results include alternative ways of describing classes and objects and querying software models and metamodels. Applications show improvements on changeability and extensibility. In the ontology engineering domain, we investigate the application of techniques used in model-driven engineering to fill the abstraction gap between ontology specification languages and programming languages. The objective is to provide a model-driven platform for supporting activities in the ontology engineering life cycle. Therefore, we study the development of core ontologies in our department, namely the core ontology for multimedia (COMM) and the multimedia metadata ontology. The results are domain-specific languages that allow ontology engineers to abstract from implementation issues and concentrate on the ontology engineering task. It results in increasing productivity by filling the gap between domain models and source code.
Terrainklassifikation mit Markov Zufallsfeldern für autonome Roboter in unstrukturiertem Terrain
(2015)
Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit dem Problem der Terrainklassifikation im unstrukturierten Außengelände. Die Terrainklassifikation umfasst dabei das Erkennen von Hindernissen und flachen Bereichen mit der einhergehenden Analyse der Bodenoberfläche. Ein 3D Laser-Entfernungsmesser wurde als primärer Sensor verwendet, um das Umfeld des Roboters zu vermessen. Zunächst wird eine Gitterstruktur zur Reduktion der Daten eingeführt. Diese Datenrepräsentation ermöglicht die Integration mehrerer Sensoren, z.B. Kameras für Farb- und Texturinformationen oder weitere Laser-Entfernungsmesser, um die Datendichte zu erhöhen. Anschließend werden für alle Terrainzellen des Gitters Merkmale berechnet. Die Klassifikation erfolgt mithilfe eines Markov Zufallsfeldes für Kontextsensitivität um Sensorrauschen und variierender Datendichte entgegenzuwirken. Ein Gibbs-Sampling Ansatz wird zur Optimierung eingesetzt und auf der CPU sowie der auf GPU parallelisiert um Ergebnisse in Echtzeit zu berechnen. Weiterhin werden dynamische Hindernisse unter Verwendung verschiedener State-of-the-Art Techniken erkannt und über die Zeit verfolgt. Die berechneten Informationen, wohin sich andere Verkehrsteilnehmer bewegen und in Zukunft hinbewegen könnten, werden verwendet, um Rückschlüsse auf Bodenoberflächen zu ziehen die teilweise oder vollständig unsichtbar für die Sensoren sind. Die Algorithmen wurden auf unterschiedlichen autonomen Roboter-Plattformen getestet und eine Evaluation gegen von Menschen annotierte Grundwahrheiten von Karten aus mehreren Millionen Messungen wird präsentiert. Der in dieser Arbeit entwickelte Ansatz zur Terrainklassifikation hat sich in allen Anwendungsbereichen bewährt und neue Erkenntnisse geliefert. Kombiniert mit einem Pfadplanungsalgorithmus ermöglicht die Terrainklassifikation die vollständige Autonomie für radgetriebene Roboter in natürlichem Außengelände.
Softwaresprachen und Technologien zu verstehen, die bei der Entwicklung einer Software verwendet werden, ist eine alltägliche Herausforderung für Software Engineers. Textbasierte Dokumentationen und Codebeispiele sind typische Hilfsmittel, die zu einem besseren Verständnis führen sollen. In dieser Dissertation werden verschiedene Forschungsansätze beschrieben, wie existierende Textpassagen und Codebeispiele identifiziert und miteinander verbunden werden können. Die Entdeckung solcher bereits existierender Ressourcen soll dabei helfen Softwaresprachen und Technologien auf einem konzeptionellen Level zu verstehen und zu vergleichen. Die Forschungsbeiträge fokussieren sich auf die folgenden Fragen, die später präzisiert werden. Welche existierenden Ressourcen lassen sich systematisch identifizieren, um strukturiertes Wissen zu extrahieren? Wie lassen sich die Ressourcen extrahieren? Welches Vokabular wird bereits in der Literatur verwendet, um konzeptionelles Wissen zur Struktur und Verwendung einer Software auszudrücken? Wie lassen sich Beiträge auf Wikipedia wiederverwenden? Wie können Codebeispiele zur Verwendung von ausgewählten Technologien auf GitHub gefunden werden? Wie kann ein Modell, welches Technologieverwendung repräsentiert, reproduzierbar konstruiert werden? Zur Beantwortung der Forschungsfragen werden qualitative Forschungsmethoden verwendet, wie zum Beispiel Literaturstudien. Des Weiteren werden Methoden entwickelt und
evaluiert, um relevante Artikel auf Wikipedia, relevante Textpassagen in der Literatur und Codebeispiele auf GitHub zu verlinken. Die theoretischen Beiträge werden in Fallstudien evaluiert. Die folgenden wissenschaftlichen Beiträge werden dabei erzielt: i.) Eine Referenzsemantik zur Formalisierung von Typen und Relationen in einer sprachfokussierten Beschreibung von Software; ii.) Ein Korpus bestehend aus Wikipedia Artikeln zu einzelnen Softwaresprachen; iii) Ein Katalog mit textuell beschriebenen Verwendungsmustern einer Technologie zusammen mit Messergebnissen zu deren Frequenz auf GitHub; iv.) Technologiemodelle, welche sowohl mit verschiedenen existierenden Codebeispielen als auch mit Textpassagen verknüpft sind.
Interaktive Visualisierungen für den Linking- und Suchprozess heterogener Informationen im Web
(2013)
Die Informationsmenge im Web nimmt stetig zu und auch die Art und Vielfalt von Informationen wird immer größer. Es stehen die unterschiedlichsten Informationen wie Nachrichten, Artikel, Statistiken, Umfragedaten, Börsendaten, Veranstaltungen, Literaturnachweise usw. zur Verfügung. Die Informationen zeichnen sich durch Heterogenität in Aspekten wie Informationsart, Modalität, Strukturiertheit, Granularität, Qualität und ihre Verteiltheit aus. Die zwei Haupttechniken, mit denen Nutzer im Web nach diesen Informationen suchen, sind die Suche mit Websuchmaschinen und das Browsing über Links zwischen Informationseinheiten. Die vorherrschende Art der Informationsdarstellung ist dabei weitgehend statisch in Form von Text, Bildern und Grafiken. Interaktive Visualisierungen bieten eine Reihe von Vorteilen für die Aufbereitung und Exploration von heterogenen Informationen im Web: (1) Sie bieten verschiedene Darstellungsformen für unterschiedliche, sehr große und auch komplexe Informationsarten und (2) große Datenmengen können interaktiv anhand ihrer Eigenschaften exploriert werden und damit den Denkprozess des Nutzers unterstützen und erweitern. Bisher sind interaktive Visualisierungen aber noch kein integraler Bestandteil des Suchprozesses im Web. Die technischen Standards und Interaktionsparadigmen, um interaktive Visualisierungen als Massentechnik im Web nutzbar zu machen, werden erst langsam durch Standardisierungsgremien eingeführt. Diese Arbeit untersucht, wie interaktive Visualisierungen für den Linking- und Suchprozess heterogener Informationen im Web eingesetzt werden können. Basierend auf Grundlagen in den Bereichen Informationssuche, Informationsvisualisierung und Informationsverarbeitung wird ein Modell gebildet, das bestehende Strukturmodelle der Informationsvisualisierung um zwei neue Prozesse erweitert: (1) das Linking von Informationen in Visualisierungen und (2) das Glyphenbasierte Suchen, Browsen und Filtern. Das Vizgr-Toolkit implementiert das entwickelte Modell in einer Webanwendung. In vier verschiedenen Anwendungsszenarien werden Teilaspekte des Modells instanziiert und in Nutzertests evaluiert oder anhand von Beispielen untersucht.
Die Beschreibung des Verhaltens eines Multi-Agenten-Systems (MAS) ist eine fordernde Aufgabe, besonders dann, wenn es in sicherheitskritischen Umgebungen eingesetzt werden soll. Denn in solchen Umgebungen muss die Beschreibung besonders sorgfältig ausgeführt werden um Seiteneffekte zu vermeiden, die ungewünschte oder sogar zerstörerische Folgen haben könnten. Deshalb sind formale Methoden nützlich, die auf mathematischen Modellen des zu entwerfenden Systems basieren. Sie erlauben es nicht nur das System formal auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu spezifizieren, sondern auch seine Konsistenz noch vor der Implementierung zu verifizieren. Das Ziel der formalen Spezifikation ist eine präzise und eindeutige Beschreibung des Verhaltens des Multi-Agenten-Systems, während die Verifikation darauf abzielt, geforderte Eigenschaften dieses Systems zu beweisen. Üblicherweise wird das Verhalten eines Agenten als diskrete Änderung seines Zustands im Bezug auf externe oder interne Aktionen aufgefasst. Jedes mal, wenn eine Aktion auftritt, ändert sich der Zustand des Agenten. Deshalb sind Zustandsübergangsdiagramme bzw. endliche Automaten ein naheliegender Ansatz das Verhalten zu modellieren. Ein weiterer Vorteil einer solchen Beschreibung ist, dass sie sich für das sogenannte Model Checking eignet. Dabei handelt es sich um eine automatische Analysetechnik, die bestimmt, ob das Modell des Systems spezifizierten Eigenschaften genügt. Allerdings muss in realistischen, physikalischen Umgebungen neben dem diskreten auch das kontinuierliche Verhalten des Multi-Agenten-Systems betrachtet werden. Dabei könnte es sich beispielsweise um die Schussbewegung eines Fußballspieler-Agenten, den Prozess des Löschens durch einen Feuerwehr-Agenten oder jedes andere Verhalten handeln, das auf zeitlichen physikalischen Gesetzen basiert. Die üblichen Zustandsübergangsdiagramme sind nicht ausreichend, um diese beiden Verhaltensarten zu kombinieren. Hybride Automaten stellen jedoch eine elegante Lösung dar. Im Wesentlichen erweitern sie die üblichen Zustandsübergangsdiagramme durch Methoden, die sich mit kontinuierlichen Aktionen befassen. Die Zustandsübergänge modellieren weiterhin die diskreten Verhaltenswechsel, während Differentialgleichungen verwendet werden um das kontinuierliche Verhalten zu beschreiben. Besonders geeignet erscheinen Hybride Automaten, weil ihre formale Semantik die Verifikation durch Model Checking erlaubt. Deshalb ist das Hauptziel dieser Arbeit, Hybride Automaten für die Modellierung und die Verifikation des Verhaltens von Multi-Agenten-Systemen einzusetzen. Jedoch bringt ihr Einsatz mehrere Probleme mit sich, die betrachtet werden sollten. Zu diesen Problemfeldern zählen Komplexität, Modularität und die Aussagestärke der Modelle. Diese Arbeit befasst sich mit diesen Problemen und liefert mögliche Lösungen.