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Concept for a Knowledge Base on ICT for Governance and Policy Modelling regarding eGovPoliNet
(2013)
Das EU-Projekt eGovPoliNet beschäftigt sich mit der Forschung und Entwicklung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) für Steuerung und Politikgestaltung. Zahlreiche Communities verfolgen in diesem Themenbereich ähnliche Ziele der IT-unterstützten, strategischen Entscheidungsfindung und Simulation sozialer Problemfelder. Die vorhandenen Lösungsansätze sind bislang jedoch recht fragmentiert. Ziel von eGovPoliNet ist es in diesem Zusammenhang der Fragmentierung zu begegnen und durch die Förderung der Kooperation von Forschung und Praxis einen internationalen, offenen Dialog zu etablieren. Dieser wird durch die Beteiligung der Akteure auf diesem Gebiet der IKT die Diskussion und Entwicklung verschiedener Problemfelder voranbringen. Hierbei werden Akteure aus Forschung und Praxis ihre Expertise und Best-Practice Erkenntnisse teilen, um Politikanalyse, Modellierung und Steuerung zu unterstützen. eGovPoliNet wird zur Unterstützung dieses Dialogs eine Wissensbasis bereitstellen, deren konzeptuelle Ausarbeitung Gegenstand dieser Arbeit ist. Die Wissensbasis soll mit Inhalten aus dem Bereich der IKT zur strategischen Entscheidungsfindung und Simulation sozialer Problemfelder gefüllt werden, beispielsweise mit Publikationen, Softwarelösungen, oder Projektbeschreibungen. Diese Inhalte gilt es zu strukturieren, nutzenstiftend zu organisieren und zu verwalten, sodass die Wissensbasis letztendlich als Quelle gesammelten Wissens dient, welche die bislang fragmentierten Forschungs- und Entwicklungsergebnisse an zentraler Stelle vereint.
Ziel dieser Arbeit ist es also, ein Konzept einer Wissensbasis zu entwerfen, welches die nötige Struktur und die nötigen Funktionen bietet, Wissen bezüglich IKT-Lösungen zu verwalten. Das bedeutet in diesem Zusammenhang Wissen zu sammeln, aufzubereiten und dem Nutzer zugänglich zu machen. Die Wissensbasis soll außerdem nach Inhalten durchsuchbar sein. Desweiteren sollen die Nutzer motiviert werden, selbstständig an der Weiterentwicklung und Pflege der Wissensbasis mitzuwirken.
E-KRHyper is a versatile theorem prover and model generator for firstorder logic that natively supports equality. Inequality of constants, however, has to be given by explicitly adding facts. As the amount of these facts grows quadratically in the number of these distinct constants, the knowledge base is blown up. This makes it harder for a human reader to focus on the actual problem, and impairs the reasoning process. We extend E-Hyper- underlying E-KRhyper tableau calculus to avoid this blow-up by implementing a native handling for inequality of constants. This is done by introducing the unique name assumption for a subset of the constants (the so called distinct object identifiers). The obtained calculus is shown to be sound and complete and is implemented into the E-KRHyper system. Synthetic benchmarks, situated in the theory of arrays, are used to back up the benefits of the new calculus.
Diese Arbeit beschreibt die Implementation eines Pfadplanungs-Algorithmus für Seriengespannfahrzeuge mithilfe von Maschinellen Lernalgorithmen. Zu diesem Zwecke wird ein allgemeiner Überblick über genetische Algorithmen gegeben, alternative Ansätze werden ebenfalls kurz erklärt. Die Software die zu diesem Zwecke entwickelt wurde basiert auf der EZSystem Simulationssoftware der AG Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau, sowie auf der von Christian Schwarz entwickelten Pfadkorrektursoftware, die ebenfalls hier beschrieben wird. Diese enthält auch eine Beschreibung des, zu Simulationszwecken, verwendeten Fahrzeugs. Genetische Algorithmen als Lösung von Pfadplanungsproblemen in komplexen Szenarien werden dann, basierend auf der entwickelten Simulationssoftware, evaluiert und diese Ergebnisse werden dann mit alternativen, nicht-maschinellen Lernalgorithmen, verglichen. Diese werden ebenfalls kurz erläutert.