004 Datenverarbeitung; Informatik
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Zur Planung von Veranstaltungen werden Menschenmengen-Simulationen eingesetzt, die die Evakuierung der Menschenmenge simulieren, um eventuelle Gefahren einschätzen und vermeiden zu können. Diese Menschenmengen-Simulationen analysieren zum größten Teil nur den Bewegungsfluss einer Menschenmenge. Oft werden physische und psychische Faktoren in diesen Simulationen nicht bedacht und verhindern dadurch, Kollisionen zwischen Agenten abzubilden wie deren Umfallen und das sich verändernde Verhalten auf äußere Einflüsse.
Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit das Ziel verfolgt, das psychische Verhalten und die physischen Krafteinwirkungen der Menschenmenge zu untersuchen. Dazu wurde eine echtzeitfähige Menschenmengen-Simulation entwickelt, die zum einen Verfahren für Videospiele und zum anderen eine Verhaltens-KI für die Agenten der Simulation beinhaltet. Mit Rigid Bodies aus einer Physik-Engine wurde die physikalische Repräsentation der Agenten realisiert, um physische Interaktionen der Agenten untereinander und mit der Umwelt sowie die Fortbewegung der Agenten physikalisch plausibel umzusetzen. Zur Fortbewegung der Agenten wurde zusätzlich das Verfahren von Navigationmeshes und ein geeigneter Algorithmus zur Kollisionsvermeidung realisiert.
Mit der Entwicklung einer Verhaltens-KI wurde ein physisch-psychischer Zustand entworfen, der sich aus einem Stressniveau als psychischer und aus einem Gesundheitswert als physischer Zustand zusammensetzt. Die entwickelte Simulation kann physische Faktoren wie das Gedränge von Agenten oder das Erdrücken eines Agenten sowie die Interaktion der Agenten mit ihrer Umwelt darstellen und psychische Faktoren wie Stress visuell abbilden.
Anhand einer Evaluation von durchgeführten Testszenarien der Simulation wurde untersucht, ob eine Kombination von physischen und psychischen Faktoren in einer Simulation erfolgreich umsetzbar ist und einen Aufschluss über das Verhalten der Agenten in gefährlichen oder stressbehafteten Situationen gibt. Zusätzlich wurde der Nutzen der Komplexität der physikalischen Repräsentation analysiert.
Im Zeitraum zwischen 1985 bis 1994 hatten ethnische Konflikte einen Anteil von über 50% der Gesamtzahl aller Konflikte. Oft entstehen Konflikte zwischen verschiedenen ethnischen Gruppen oder zwischen einer ethnischen Gruppe und dem Staat. Die Gründe hierbei sind sehr vielfältig und reichen von der sozialen Benachteiligung bis hin zur Bedrohung kollektiver Identität. Eine wesentliche Schlüsselrolle spielt dabei die politische Elite, die politische und ökonomischen Kriesen ausnutzt, um ethnische Gruppen zu mobilisieren.
Diese Diplomarbeit versucht die Ursachen solcher ethnischer Konflikte am Beispiel des ehemaligen Jugoslawiens zu untersuchen und fokusiert sich dabei besonders auf die Rolle der politische Elite. Hierfür wurde der Ansatz der agentenbasierten Simulation verfolgt. Das mit ArcGIS, EmIL und Repast realisierte agentenbasierte Modell erlaubt eine gründliche Untersuchung solcher Konflikte. Die Haupteigenschaft liegt dabei in der Fähigkeit der Agenten, ein normatives Verhalten entwickeln zu können, womit komplexte soziale Verhaltensweisen simuliert werden können.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Verteilung großer virtueller Rechnernetze auf mehrere physische Hosts unter Verwendung der beiden Virtualisierungstools VNUML und EDIV. Dabei ist VNUML für die eigentliche Simulation des Netzwerks zuständig, während EDIV in erster Linie für die entsprechende Verteilung sorgt. Nach einer kurzen Erklärung grundlegender Begriffe und Konzepte aus dem Gebiet der Netzwerksimulation wird zunächst ausführlich auf die beiden erwähnten Virtualisierungstools eingegangen. Dies beginnt jeweils mit einer detaillierten Beschreibung hinsichtlich der korrekten Installation und Konfiguration, gefolgt von einer Demonstration der wichtigsten Funktionalitäten, wie das Starten oder Beenden einer Simulation. Auch auf das Erstellen eines geeigneten Netzwerkszenarios und auf die von EDIV bereitgestellten Skripte zur Überwachung dieser Szenarien wird in diesem Zusammenhang näher eingegangen. Um die vorgestellten Möglichkeiten der beiden Tools auch in der Praxis anwenden zu können, wird zum Schluss ein eigenes Netzwerkszenario entworfen und auf mehrere Rechner verteilt, sodass die verschiedenen Funktionen von EDIV vorgeführt und beschrieben werden können.
Normen entstehen in jeder Gemeinschaft. Sie sind in der Lage, abseits von Gesetzbüchern und Vertragswerken, für ein rücksichtsvolles Zusammenleben zu sorgen. Dabei haben sie die Fähigkeit zur Anpassung und sind das Durchgangsprodukt eines sich ewig erneuernden Widerstreits zwischen erfahrungsbasierten Erwartungen, die das Handeln bestimmen und Rückmeldungen der Außenwelt, die zu neuen Erfahrungen werden. Gesetzestexte dagegen, die ursprünglich den Versuch darstellten, solche Normen mit der weitesten Verbreitung, festzuhalten und somit das Leben des Einzelnen zu vereinfachen, besitzen durch ihre Statik eine viel geringere Rückkopplung; werden darüber hinaus, sobald der Urzusammenhang mit Normen weitgehend vergessen ist, zum Spielball von Machtinteressen und entfremden sich so vom Normempfinden des Einzelmenschen. Für Normen gilt das "Panta rhei", welches voraussetzt, daß lebendige Einzelwesen ihre Träger sind. Der Versuch die Norm abzutrennen, bspw. durch Niederschrift muss also immer ein Versuch bleiben, der höchstens angenähert zum Erfolg führt. Nicht zuletzt wegen der Unschärfe die dadurch entsteht, daß obwohl wir von einer Norm sprechen, in jedem Einzelnen dem sie bekannt ist, doch wieder eine Abwandlung der generellen Norm existiert und bei ihm, auch nur auf den Zeitpunkt der Erhebung beschränkt, existiert. Somit ist die Simulation von Normentwicklung sicherlich eine schwierige Aufgabe, die allerdings bei Erfolg wichtige Aufschlüsse über das Menschenwesen in der Gesellschaft bringen kann. Wenn das Verständnis über Selbstregulierung dadurch verbessert werden kann, besteht die Hoffnung einen Impuls dafür zu geben, Selbstregulierung auch häufiger den Vortritt vor Regulierung zu lassen. Die Aufgabe, Normentwicklung zu simulieren, stellt sich das EMIL Projekt: "The main technological aim of the project is to construct a simulator for exploring and experimenting norm-innovation. The forecasted impact of the project is to contribute to the regulation of ecommunities by handing out a simulator for the emergence of new norms in complex social systems."1 "While the simulator will be designed as a general-purpose tool, some specific study cases will be selected as so to provide the necessary grounding parameters. Eine agentenbasierte Simulation, die für jeden Agenten über ein komplexes Gedächtnis von bereits gehaltenen Normen verfügt und Lernalgorithmen, die nach Interaktion einen Normenwandel einleiten, sollen das Ziel erreichbar machen. Die vorliegende Arbeit ist eine der ersten Implementationen mit EMIL und soll Impulse für eine Verbesserung der Simulationssoftware geben. Das hier vorgestellte Szenario basiert auf dem Verhalten von Mikrofinanzgruppen.
Mit dem Projektpraktikum "MicSim" wurde 2004 der Grundstein für ein auf Java basierendes Mikrosimulationssystem gelegt. Für das gleichnamige Produkt diente UMDBS von Prof. Dr. Thomas Sauerbier, Fachhochschule Giessen-Friedberg als Vorlage, welche eine Modellimplementierung in MISTRAL vorsieht. Da MISTRAL eine veraltete prozedurale Programmiersprache ist und somit nicht mehr dem objektorientierten Zeitgeist entspricht, entschloss sich die Projektgruppe eine gänzlich neue objektorientierte Umgebung zu erstellen. Diese sollte sowohl den Funktionsumfang von UMDBS beinhalten, als auch eine bequeme Möglichkeit bieten, objektorientierte Modelle einer Mikrosimulation in Java zu erstellen. Das Projektpraktikum endete 2005 mit einem lauffähigen objektorientierten Nachfolger von UMDBS. Da jedoch MicSim noch einige Schwachstellen aufwies, wurde dieses System in der Studienarbeit "MicSim - Agentenbasierte Mikrosimulation" von Pascal Berger, Dennis Fuchs, Peter Hassenpflug und Christian Klein 2006 weiterentwickelt und zu dem heutigen "CoMICS" umbenannt. Jedoch konnten nicht alle Probleme der Software beseitigt werden. So blieb das schlecht skalierende Ablaufverhalten einer Simulation und die unzureichende Unterstützung des Benutzers bei syntaktischen Programmierfehlern weiterhin bestehen. Dies führte zu dem Entschluss, ausgehend von CoMICS, die Idee eines java-basierten Mikrosimulationssystems weiter auszubauen. Im Zuge einer Analyse dieses Systems kristallisierten sich sehr schnell einige Punkte heraus, die uns verbesserungswürdig erschienen. Die gravierendste Veränderung stellte hierbei die Umstellung auf eine event-orientierte Mikrosimulation dar. Hierzu mussten die komplette Modellstruktur, Ablauflogik und sogar jegliche Modellierungswerkzeuge neu entwickelt werden. All dies führte dazu, dass CoMICS II von Grund auf neu entwickelt werden musste.
Betriebswirtschaftliche Trends wie der Wandel auf Käufermärkten, verkürzte Produktlebens- und Innovationszyklen, steigende Kundenanforderungen und immer leistungsfähiger werdende Informations- und Kommunikationstechnologien stellen für Unternehmen anspruchsvolle Herausforderungen dar. "Bis Anfang der 90er Jahre dominierten lokale Optimierungsbemühungen im Rahmen einer auf funktionale Spezialisierung ausgerichteten Aufbauorganisation entsprechend den Überlegungen zu Arbeitsteilung von beispielsweise Smith, Taylor und Ford. Aufgrund der vielfältigen Probleme dieses Ansatzes - insbesondere Schnittstellenbildung, demotivierte Mitarbeiter, mangelnde Kundenorientierung und erhöhter Aufwand zur Steuerung und Koordination der funktionalen Einheiten - vollzieht sich seit Beginn der 90er Jahre in den Wirtschaftswissenschaften und der unternehmerischen Praxis ein Paradigmenwechsel weg von der Funktions- hin zur Prozessorientierung." Die anspruchsvollen Probleme können aufgrund ihrer Kompliziertheit nicht mehr durch einfache, lokal anwendbare Maßnahmen gelöst werden. In Zeiten hoher Komplexität und Dynamik werden strategische Planungsaufgaben immer wichtiger für ein langfristig erfolgreiches Management. Entscheidungen mit großer Tragweite müssen im Vorfeld vollständig auf ihre kurz-und langfristigen Auswirkungen innerhalb und außerhalb des Unternehmens überprüft werden. Dabei sind die zeitverzögerten Rückkopplungen besonders wichtig. Es kann vorkommen, dass sich eine kurzfristig erfolgreiche Maßnahme zur Ergebnisverbesserung möglicherweise langfristig extrem negativ auf das Ergebnis auswirkt. System Dynamics, eine Methode zur Untersuchung komplexer, dynamischer Systeme, bietet die Möglichkeit, aus einer Analyse der Systemstruktur und des von ihr verursachten Verhaltens langfristig wirksame Entscheidungsregeln abzuleiten. Dabei werden Unternehmen als offene, äußerst vernetzte soziotechnische Systeme verstanden. System Dynamics, ursprünglich "Industrial Dynamics" genannt, wurde in den 50ern am MasMassachusetts Institute of Technology, MIT, entwickelt. Die Methode nimmt die Komplexität, Nichtlinearität und Rückkopplungsstrukturen, die sozialen und physikalischen Systemen enthalten, als Grundlage. Sie wird inzwischen an einer zunehmenden Zahl von Universitäten gelehrt. Unternehmen und Regierungen nutzen System Dynamics zur Simulation von Management- bzw. Politikentscheidungen. Mit der Hilfe der Methode wird es möglich, komplexe Systeme zu durchschauen, was für Entscheidungsträger eine zunehmende Herausforderung darstellt. Die "System Dynamics Society" ist bemüht, systematisches Denken einer breiten Masse von Anwendern zugänglich zu machen. Die Methode könnte die Menschen dabei unterstützen, die aktuellen Probleme und die langfristigen Auswirkungen des aktuellen Handelns zu verstehen. Die Intention dieser Arbeit ist es nun, zwei betriebswirtschaftliche Anwendungsgebiete der System Dynamics Modellierung mit jeweils einem konkreten Fallbeispiel vorzustellen. Dazu werden zunächst in Kapitel 2 die Grundlagen der Systemtheorie dargestellt. Dabei wird auf die Sichtweise von Forrester fokussiert. Darauf aufbauend wird in Kapitel 3 die die Methode detailliert vorgestellt. Nachdem die historische Entwicklung von System Dynamics aufgezeigt wird, werden die Anwendungsgebiete, die Grundlagen und die Grundsäulen der Modellierung und der Modellierungsprozess dargelegt. Im vierten Kapitel wird das erste Anwendungsgebiet untersucht, in der die System Dynamics Modellierung eingesetzt wird, die Balanced Scorecard, ein populäres Konzept für die Performancemessung in Unternehmen. Nachdem das Konzept vorgestellt wird, werden dessen Grenzen aufgezeigt, die mit der Verknüpfung des System Dynamics Ansatz überwunden werden können. Daraufhin werden die Möglichkeiten der System Dynamics Modellierung erläutert, womit die Schwächen der Balanced Scorecard reduziert werden, bevor anhand eines konkreten Fallbeispiels die Verknüpfung des System Dynamics Modellierung mit dem Balanced Scorecard Konzept vorgestellt wird. Eine abschließende Bewertung über die Anwendung wird dieses Kapitel abschließen. Im nächsten Kapitel wird die Anwendung der System Dynmaics Modellierung im Supply Chain Management untersucht. Zunächst werden die Grundlagen über das Supply Chain Management und Probleme, die damit verbunden sind, erläutert. Anhand des "Beer Game" werden die typischen Koordinationsprobleme mehrstufiger Lieferketten, der Bullwhip Effekt, verdeutlicht. Im nächsten Schritt wird die Anwendung der System Dynamics Modellierung im Supply Chain Management diskutiert, bevor die Umsetzung in einem konkreten Fallbeispiel aufgezeigt wird. Dieses Kapitel schließt mit einer Bewertung über die Anwendung von System Dynamics im Supply Chain Management ab. Mit dem abschließenden Kapitel Fazit wird die Arbeit abgerundet.