The continuation of the periodic table up to Z = 172.

The chemical elements up to Z = 172 are calculated with a relativistic Hartree-Fock-Slater program taking into account the effect of the extended nucleus. Predictions of the binding energies, the X-ray spectra and the number of electrons inside the nuclei are given for the inner electron shells. The predicted chemical behaviour will be discussed for a11 elements between Z = 104-120 and compared with previous known extrapolations. For the elements Z = 121-172 predictions of their chemistry and a proposal for the continuation of the Periodic Table are given. The eighth chemical period ends with Z = 164 located below Mercury. The ninth period starts with an alkaline and alkaline earth metal and ends immediately similarly to the second and third period with a noble gas at Z = 172. Mit einem relativistischen Hartree-Fock-Slater Rechenprogramm werden die chemischen Elemente bis zur Ordnungszahl 172 berechnet, wobei der Einfluß des ausgedehnten Kernes berücksichtigt wurde. Für die innersten Elektronenschalen werden Voraussagen über deren Bindungsenergie, das Röntgenspektrum und die Zahl der Elektronen im Kern gemacht. Die voraussichtliche Chemie der Elemente zwischen Z = 104 und 120 wird diskutiert und mit bereits vorhandenen Extrapolationen verglichen. Für die Elemente Z = 121-172 wird eine Voraussage über das chemische Verhalten gegeben, sowie ein Vorschlag für die Fortsetzung des Periodensystems gemacht. Die achte chemische Periode endet mit dem Element 164 im Periodensystem unter Quecksilber gelegen. Die neunte Periode beginnt mit einem Alkali- und Erdalkalimetall und endet sofort wieder wie in der zweiten und dritten Periode mit einem Edelgas bei Z = 172.

Rechtmäßigkeit der "Deep Packet Inspection"

Definition und technische Beschreibung der Deep Packet Inspection-Technologie, Motive für ihren Einsatz bei Internetprovidern und die rechtliche Würdigung dieses Einsatzes anhand des geltenden deutschen Straf-, Daten- und Urheberrechts

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.