Exact algorithms for p-adic fields and epsilon constant conjectures

We develop several algorithms for computations in Galois extensions of p-adic fields. Our algorithms are based on existing algorithms for number fields and are exact in the sense that we do not need to consider approximations to p-adic numbers. As an application we describe an algorithmic approach to prove or disprove various conjectures for local and global epsilon constants.

Decomposition of and nutrient release from ruminant manure on acid sandy soils in the Sahelian zone of Niger, West Africa

In ago-pastoral systems of the semi-arid West African Sahel, targeted applications of ruminant manure to the cropland is a widespread practice to maintain soil productivity. However, studies exploring the decomposition and mineralisation processes of manure under farmers' conditions are scarce. The present research in south-west Niger was undertaken to examine the role of micro-organisms and meso-fauna on in situ release rates of nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) from cattle and sheep-goat manure collected from village corrals during the rainy season. The results show tha (1) macro-organisms played a dominant role in the initial phase of manure decomposition; (2) manure decomposition was faster on crusted than on sandy soils; (3) throughout the study N and P release rates closely followed the dry matter decomposition; (4) during the first 6 weeks after application the K concentration in the manure declined much faster than N or P. At the applied dry matter rate of 18.8 Mg ha^-1, the quantities of N, P and K released from the manure during the rainy season were up to 10-fold larger than the annual nutrient uptake of pearl millet (Pennisetum glaucum L.), the dominant crop in the traditional agro-pastoral systems. The results indicate considerable nutrient losses with the scarce but heavy rainfalls which could be alleviated by smaller rates of manure application. Those, however, would require a more labour intensive system of corralling or manure distribution.

Evolving Classifiers - Evolutionary Algorithms in Data Mining

Data mining means to summarize information from large amounts of raw data. It is one of the key technologies in many areas of economy, science, administration and the internet. In this report we introduce an approach for utilizing evolutionary algorithms to breed fuzzy classifier systems. This approach was exercised as part of a structured procedure by the students Achler, Göb and Voigtmann as contribution to the 2006 Data-Mining-Cup contest, yielding encouragingly positive results.

Global Optimization Algorithms and their Application to Distributed Systems

In this report, we discuss the application of global optimization and Evolutionary Computation to distributed systems. We therefore selected and classified many publications, giving an insight into the wide variety of optimization problems which arise in distributed systems. Some interesting approaches from different areas will be discussed in greater detail with the use of illustrative examples.

Evolving Distributed Algorithms with Genetic Programming

Distributed systems are one of the most vital components of the economy. The most prominent example is probably the internet, a constituent element of our knowledge society. During the recent years, the number of novel network types has steadily increased. Amongst others, sensor networks, distributed systems composed of tiny computational devices with scarce resources, have emerged. The further development and heterogeneous connection of such systems imposes new requirements on the software development process. Mobile and wireless networks, for instance, have to organize themselves autonomously and must be able to react to changes in the environment and to failing nodes alike. Researching new approaches for the design of distributed algorithms may lead to methods with which these requirements can be met efficiently. In this thesis, one such method is developed, tested, and discussed in respect of its practical utility. Our new design approach for distributed algorithms is based on Genetic Programming, a member of the family of evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms are metaheuristic optimization methods which copy principles from natural evolution. They use a population of solution candidates which they try to refine step by step in order to attain optimal values for predefined objective functions. The synthesis of an algorithm with our approach starts with an analysis step in which the wanted global behavior of the distributed system is specified. From this specification, objective functions are derived which steer a Genetic Programming process where the solution candidates are distributed programs. The objective functions rate how close these programs approximate the goal behavior in multiple randomized network simulations. The evolutionary process step by step selects the most promising solution candidates and modifies and combines them with mutation and crossover operators. This way, a description of the global behavior of a distributed system is translated automatically to programs which, if executed locally on the nodes of the system, exhibit this behavior. In our work, we test six different ways for representing distributed programs, comprising adaptations and extensions of well-known Genetic Programming methods (SGP, eSGP, and LGP), one bio-inspired approach (Fraglets), and two new program representations called Rule-based Genetic Programming (RBGP, eRBGP) designed by us. We breed programs in these representations for three well-known example problems in distributed systems: election algorithms, the distributed mutual exclusion at a critical section, and the distributed computation of the greatest common divisor of a set of numbers. Synthesizing distributed programs the evolutionary way does not necessarily lead to the envisaged results. In a detailed analysis, we discuss the problematic features which make this form of Genetic Programming particularly hard. The two Rule-based Genetic Programming approaches have been developed especially in order to mitigate these difficulties. In our experiments, at least one of them (eRBGP) turned out to be a very efficient approach and in most cases, was superior to the other representations.

Ein Algorithmus zur numerischen Verifikation der äquivarianten Tamagawazahlvermutung für eine Familie von Zahlkörpererweiterungen

Sei $N/K$ eine galoissche Zahlkörpererweiterung mit Galoisgruppe $G$, so dass es in $N$ eine Stelle mit voller Zerlegungsgruppe gibt. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Algorithmen, die für das gegebene Fallbeispiel $N/K$, die äquivariante Tamagawazahlvermutung von Burns und Flach für das Paar $(h^0(Spec(N), \mathbb{Z}[G]))$ (numerisch) verifizieren. Grob gesprochen stellt die äquivariante Tamagawazahlvermutung (im Folgenden ETNC) in diesem Spezialfall einen Zusammenhang her zwischen Werten von Artinschen $L$-Reihen zu den absolut irreduziblen Charakteren von $G$ und einer Eulercharakteristik, die man in diesem Fall mit Hilfe einer sogenannten Tatesequenz konstruieren kann. Unter den Voraussetzungen 1. es gibt eine Stelle $v$ von $N$ mit voller Zerlegungsgruppe, 2. jeder irreduzible Charakter $\chi$ von $G$ erfüllt eine der folgenden Bedingungen 2a) $\chi$ ist abelsch, 2b) $\chi(G) \subset \mathbb{Q}$ und $\chi$ ist eine ganzzahlige Linearkombination von induzierten trivialen Charakteren; wird ein Algorithmus entwickelt, der ETNC für jedes Fallbeispiel $N/\mathbb{Q}$ vollständig beweist. Voraussetzung 1. erlaubt es eine Idee von Chinburg ([Chi89]) umzusetzen zur algorithmischen Berechnung von Tatesequenzen. Dabei war es u.a. auch notwendig lokale Fundamentalklassen zu berechnen. Im höchsten zahm verzweigten Fall haben wir hierfür einen Algorithmus entwickelt, der ebenfalls auf den Ideen von Chinburg ([Chi85]) beruht, die auf Arbeiten von Serre [Ser] zurück gehen. Für nicht zahm verzweigte Erweiterungen benutzen wir den von Debeerst ([Deb11]) entwickelten Algorithmus, der ebenfalls auf Serre's Arbeiten beruht. Voraussetzung 2. wird benötigt, um Quotienten aus den $L$-Werten und Regulatoren exakt zu berechnen. Dies gelingt, da wir im Fall von abelschen Charakteren auf die Theorie der zyklotomischen Einheiten zurückgreifen können und im Fall (b) auf die analytische Klassenzahlformel von Zwischenkörpern. Ohne die Voraussetzung 2. liefern die Algorithmen für jedes Fallbeispiel $N/K$ immer noch eine numerische Verifikation bis auf Rechengenauigkeit. Den Algorithmus zur numerischen Verifikation haben wir für $A_4$-Erweiterungen über $\mathbb{Q}$ in das Computeralgebrasystem MAGMA implementiert und für 27 Erweiterungen die äquivariante Tamagawazahlvermutung numerisch verifiziert.

Algorithms for Tamagawa Number Conjectures

In dieser Arbeit werden Algorithmen zur Untersuchung der äquivarianten Tamagawazahlvermutung von Burns und Flach entwickelt. Zunächst werden Algorithmen angegeben mit denen die lokale Fundamentalklasse, die globale Fundamentalklasse und Tates kanonische Klasse berechnet werden können. Dies ermöglicht unter anderem Berechnungen in Brauergruppen von Zahlkörpererweiterungen. Anschließend werden diese Algorithmen auf die Tamagawazahlvermutung angewendet. Die Epsilonkonstantenvermutung kann dadurch für alle Galoiserweiterungen L|K bewiesen werden, bei denen L in einer Galoiserweiterung E|Q vom Grad kleiner gleich 15 eingebettet werden kann. Für die Tamagawazahlvermutung an der Stelle 1 wird ein Algorithmus angegeben, der die Vermutung für ein gegebenes Fallbeispiel L|Q numerischen verifizieren kann. Im Spezialfall, dass alle Charaktere rational oder abelsch sind, kann dieser Algorithmus die Vermutung für L|Q sogar beweisen.

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.