Anisotropic adaptive resolution of boundary layers for heat conduction problems

We deal with the numerical solution of heat conduction problems featuring steep gradients. In order to solve the associated partial differential equation a finite volume technique is used and unstructured grids are employed. A discrete maximum principle for triangulations of a Delaunay type is developed. To capture thin boundary layers incorporating steep gradients an anisotropic mesh adaptation technique is implemented. Computational tests are performed for an academic problem where the exact solution is known as well as for a real world problem of a computer simulation of the thermoregulation of premature infants.

Preconditioner updates applied to CFD model problems

In the present paper we concentrate on solving sequences of nonsymmetric linear systems with block structure arising from compressible flow problems. We attempt to improve the solution process by sharing part of the computational effort throughout the sequence. This is achieved by application of a cheap updating technique for preconditioners which we adapted in order to be used for our applications. Tested on three benchmark compressible flow problems, the strategy speeds up the entire computation with an acceleration being particularly pronounced in phases of instationary behavior.

Agricultural Production and Yield Estimation: Two distinctive aspects of Brazilian Agriculture and a perspective on world food problems

Brazil has been increasing its importance in agricultural markets. The reasons are well known to be the relative abundance of land, the increasing technology used in crops, and the development of the agribusiness sector which allow for a fast response to price stimuli. The elasticity of acreage response to increases in expected return is estimated for Soybeans in a dynamic (long term) error correction model. Regarding yield patterns, a large variation in the yearly rates of growth in yield is observed, climate being probably the main source of this variation which result in ‘good’ and ‘bad’ years. In South America, special attention should be given to the El Niño and La Niña phenomena, both said to have important effects on rainfalls patterns and consequently in yield. The influence on El Niño and La Niña in historical data is examined and some ways of estimating the impact of climate on yield of Soybean and Corn markets are proposed. Possible implications of climate change may apply.

The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.

Multi-Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms

In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.