DEZENT is an open, distributed, multi-agent negotiation network for fair, bottom- up power supply. This thesis examines different aspects of security related issues inside the DEZENT network to protect subscribers of the service from possible attack vectors (such as identity theft, payment fraud and man-in-the-middle attacks) and establish privacy protection towards practical suitability and enhancement to the system. Especially, this goal shall be achieved with operational deadlines in mind so that delays in the communication are minimized, ensuring a production quality service. While addressing security aspects, a new Java reference implementation based on former developments will be supplied with abilities to receive statistical information in debug scenarios like simulations. Additionally, as interoperability among heterogenous systems has to be further proven and comfortable simulation must be supplied that benefits from the addi- tional data collection, a toolbox - based on the .NET Framework - joins the DEZENT repository that will parameterize simulations with an easy-to-use model editor that features controlling of the simulation process and access to data reports.
In der heutigen Zeit, in der die Mobilität des Einzelnen durch den motorisierten Individualverkehr eine immer größer werdende Rolle einnimmt, ist es wichtig, dass Systeme entwickelt werden, die sich mit der Vermeidung von Staus beschäftigen. Es existieren bereits Verkehrssimulationen, die versuchen, das generelle Geschehen auf den Straßen möglichst realitätsnah zu simulieren. Diese Simulationen können verwendet werden, um mit eigenen, intelligenten Routingalgorithmen das Entstehen von Staus zu vermeiden. Der Lehrstuhl 3 der Fakultät Informatik an der Technischen Universität Dortmund beschäftigt sich intensiv mit Natur inspirierten Metaheuristiken aus dem Bereich der Schwarmintelligenz, die im Projekt BeeJamA auf den Straßenverkehr angewendet werden. Dabei werden die Auswirkungen von Schwarmintelligenz-Algorithmen im Straßenverkehr anhand von bestehenden Straßenverkehrssimulationen beobachtet. Zur Umsetzung dessen ist eine Schnittstelle notwendig, die die vom Lehrstuhl entwickelte Schwarmintelligenz in Form eines Routingalgorithmus mit den Straßenverkehrs-Simulatoren verbindet. Diese Schnittstelle nennt sich Generisches Routing Framework (kurz GRF).
Am Lehrstuhl III wird im Projekt BeeJamA eine dreigliedrige Softwarearchitektur eingesetzt, um die Routingalgorithmen zu testen. Diese Architektur besteht auf einer Seite aus einem Verkehrssimulator und auf der anderen Seite aus oben genannten Routingalgorithmen. Dazwischen befindet sich das Generische Routing Framework (GRF), das eine abstrakte Schnittstelle bereitstellt, um die beiden zuvor genannten Teile zu verknüpfen. Allerdings existierte bisher nur eine Anbindung an den Simulator MATSim. Im Zuge dieser Bachelorarbeit soll eine GRF-Anbindung an den Simulator SUMO implementiert werden, um die Entwicklung der Routingalgorithmen auch mithilfe dieses Simulators vorantreiben zu können.
In dem BeeJamA-Projekt (Stauvermeidung im Straßenverkehr durch verteilte Koordination) werden Straßennetze als Graphen modelliert. Auf diesen Graphen müssen grundlegende Algorithmen (BFS, DFS, Test auf starken Zusammenhang, (approximativ) kürzeste Wege, Subgraphenbildung nach gegebenen Merkmalen und mehr) durchgeführt werden. Teile dieser Algorithmen sind schon, andere müssen nochumgesetzt werden, hierzu kann auf existierende Bibliotheken zurückgegriffen werden. Straßennetze weisen einige Besonderheiten auf, welche in diesem Kontextberücksichtigt werden müssen. Dazu ist der initiale Graph (welcher direkt aus den Straßennetzdaten entsteht) zunächst gemäß Vorgabe zu transformieren. Die Algorithmen und Verfahren sind unter der Maßgabe, dass sie für Straßennetze in der Größe des Ruhrgebietes effizient arbeiten, auszuwählen, umzusetzen und abschließend zu testen. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen gebündelt direkt in ein Framework des BeeJamA Projekts mit einfließen.
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Im Rahmen der Diplomarbeit wird, unter der Berücksichtigung existierender Ansätze, ein Vorschlag für ein dezentrales Verkehrsinformationssystem für dynamische Navigationssysteme erstellt und mittels einer Verkehrssimulation untersucht, welche Auswirkungen ein solches System auf den innerstädtischen Verkehr hat. Neben den Auswirkungen auf den Gesamtverkehr ist insbesondere zu analysieren, ob sich Vorteile für Kurier-, Express- und Paketdienstleister ergeben können. Für diese logistischen Dienstleister sind Verkehrsstauungen in innerstädtischen Bereichen besonders problematisch, da ein Großteil der Transportleistungen in Innenstädten erbracht werden und Verkehrsstauungen zu steigenden Transportkosten führen.
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Mit MATSim steht ein leistungsfähiges Werkzeug zur Simulation von Straßenverkehr zur Verfügung. Eingesetzt wird MATSim gegenwärtig hauptsächlich zur Verkehrsplanung, also der Gestaltung von ökonomischen und leistungsfähigen Verkehrsnetzen. Dabei ist MATSim dazu ausgelegt Simulationen in der Größenordnung von Fahrzeugen in Echtzeit durchzuführen. Entwickelt wird MATSim primär durch die Arbeitsgruppen des Herrn Prof. Nagel (TU Berlin) und des Herrn Prof. Axhausen (ETH Zürich). Ein angestrebtes Ziel der Entwickler für das Jahr 2009 ist es den gesamten Straßenverkehrs der Schweiz in Echtzeit zu simulieren.
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Beschränkten sich die bisherigen Bestrebungen in DEZENT hauptsächlich auf die Entwicklung effizienter Kommunikations- und Verhandlungsalgorithmen, so bietet ein dezentral operierendes Energiemanagement darüber hinaus auch Möglichkeiten für ein verteiltes Netzmanagement. Die Berücksichtigung und Modellierung von Speichern für elektrische Energie ermöglicht einen effizienten Umgang mit unvorhersehbaren Schwankungen und Anforderungsprofilen bei dezentraler Erzeugung und Verbrauch elektrischer Energie und damit die Verringerung der vorzuhaltenden worst-case Reserveleistung. Direkte elektrische Speicher können dabei Batterien sein, die in Form von Elektrofahrzeugen für lange Zeiträume (statistisch wird ein PKW lediglich 1-2h pro Tag genutzt) mit dem Versorgungsnetz verbunden sind. Indirekte elektrische Speicher sind dabei flexible Erzeuger und Verbraucher elektrischer Energie, die ihre Produktion bzw. ihren Bedarf in begrenztem Umfang zeitlich variieren können, um so, in Perioden hohen Bedarfs bzw. geringer Erzeugung, die maximal vorzuhaltende Reserveleistung zu verringern. Hierzu zählen unter anderem Kühlschränke, Heißwasserboiler, (wärmegeführte) Blockheizkraftwerke, etc.
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BeeJamA (Bee Inspired Traffic Jam Avoidance) ist ein dezentraler Algorithmus zur Stauvermeidung in (Straßen-) Verkehrsszenarien. Im Laufe der letzten drei Jahre ist mit studentischer Beteiligung (Projektgruppen, abgeschlossene Diplomarbeiten) ein verteilter Verkehrssimulator zur Analyse verteilter Routingalgorithmen in komplexen Verkehrsszenarien (Ruhrgebiet) entwickelt worden. Der Simulation liegt ein Verkehrsbewegungsmodell zugrunde, welches auf einem diskreten Zellularautomaten basiert, dem sogenannten Nagel-Schreckenberg Modell. Individuelle Fahrzeugbewegungen werden uber elementare Regeln definiert, die sequentiell abgearbeitet werden (Beschleunigen, Abbremsen, Sicherheitsabstand einhalten, "Rechts-vor-Links" Regel, auf Bremslichter reagieren etc.). Für die Nachbildung von realistischem Fahrverhalten ist eine große Zahl von Regeln notwendig. Dennoch stellt das diskrete Nagel-Schreckenberg Modell aufgrund seiner Einfachheit derzeit die einzige Möglichkeit dar, große Verkehrssysteme in Echtzeit und realistisch zu modellieren. Beispiele hierfür sind das OLSIM-Verkehrsprognosesystem für den Autobahnverkehr in NRW [6] und abgeschlossene Simulationen des vollständigen Schweizer Straßenverkehrs in Echtzeit [17, 7].
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Innerhalb der Projektgruppe 502 wurde ein dezentraler, skalierbarer Algorithmus (BeeJamA) zur Lösung des Stauproblems in realistischen Straßennetzen entwickelt. Der BeeJamA Algorithmus basiert auf den am Lehrstuhl III entwickelten naturinspirierten Multipfadalgorithmen BeeHive und BeeAdHoc, die für das Routing von Datenpaketen in Computernetzwerken entworfen wurden. Die Idee des effizienten, dezentralen Routings von Datenpaketen wurde auf das Routing von Fahrzeugen in realistischen Verkehrsnetzen übertragen. Das Ziel ist, die Fahrtzeiten zu minimieren und dass global möglichst wenig Verkehrsstau entsteht. Modelliert wurde ein Straßensystem, welches Verkehrswege unterschiedlicher Kapazitäten berücksichtigt und in einem geeigneten Graph darstellt. Das Systemmodell besteht aus zwei unterschiedlichen Ebenen. Die tatsächlich vorhandene Straßentopologie wird in Bereiche eingeteilt und auf der ersten Ebene (Bereichsebene) auf einen Graphen abgebildet, wobei die Kanten Straßen und die Knoten mögliche Verzweigungen darstellen. Jeder Bereich wird von einem Navigator verwaltet, der Informationen über Fahrzeuge sammelt und bewertet, und anschließend weitere Routingvorschläge an das Fahrzeug zurücksendet. Das Routing zwischen Bereichen erfolgt auf der zweiten Ebene (Netzebene). Hier werden die Bereiche als Knoten dargestellt. Kanten verlaufen zwischen benachbarten Bereichen und stellen logische Verbindungen zwischen Bereichen dar. Folglich werden auf der Netzebene alle Verbingdungen zwischen zwei benachbarten Bereichen durch eine einzige Kante dargestellt und entsprechend nur einmal bewertet. Im Rahmen dieser Arbeit soll das bestehende Wabenmodell für die Darstellung der Netzebene erweitert werden, um die Nachteile, die durch das stark vereinfachte Wabenmodell für das Routing entstehen, zu vermeiden.
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Im Zuge der Weiterentwicklung des BeeJamA-Routingalgorithmus ist es erforderlich, umfangreiche Simulationen durchzuführen, auf Grundlage derer das BeeJamA-System analysiert und mit herkömmlichen Verkehrsleitsystemen verglichen werden kann. Zu diesem Zweck wird am Lehrstuhl 3 ein verteilt arbeitender Verkehrssimulator entwickelt, der in der Lage ist, große Verkehrsnetze (z.B. das vollständige Straßennetz des Ruhrgebietes) zu simulieren. Der Simulator arbeitet mit einem Verkehrsmodell auf Basis eines Zellularautomaten und setzt auf das Java Multi-Agenten-System Jade auf. Als Datenbasis sollen die (Open Source) Straßendaten des OpenSteetMap-Projektes verwendet werden. Der Simulator soll in dieser Arbeit um eine geeignete Komponente zur Visualisierung und Konfiguration des simulierten Systems ergänzt werden. Die Komponente soll es einerseits ermöglichen, den Simulationsvorgang in Echtzeit zu visualisieren, so dass das Verhalten des BeeJamA-Systems durch Anpassung verschiedener Parameter zur Laufzeit untersucht werden kann (z.B. Anzahl und Fahrverhalten der Fahrzeuge, Verkehrszustände, Fundamentaldiagramme für ausgesuchte Bereiche, Navigationsbereiche und zuständige Navigatoren, etc.). Andererseits soll die Visualisierung Möglichkeiten bieten, komplexe Verkehrsszenarien zu konfigurieren, danach getrennt von der Visualisierung durchführen zu lassen und später erstellte Log-Dateien zu visualisieren. Hierbei soll es insbesondere möglich sein, Verkehrsprofile über längere Zeiträume zu konfigurieren und solche Konfigurationen wiederholt durchzuführen. Schließlich soll der Simulator so erweitert werden, dass aussagekräftige Ausschnitte aus einer Simulation zu Präsentationszwecken wiedergegeben werden können, ohne dass dazu die Simulations-Engine benötigt wird. Bei der Umsetzung soll nach Möglichkeit auf vorhandene Bibliotheken bzw. Softwareprojekte für das Rendering von OpenStreetMap-Karten aufgesetzt werden.
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Primäres Ziel dieser Arbeit ist es ein Framework zu schaffen, so dass mittels statistischer Verfahren die Wirksamkeit einzelner Routingalgorithmen bzgl. festzulegender Kriterien (z.B. Stauaufkommen, Reisezeit) im Vergleich zu anderen Verfahren zu beurteilen. Insbesondere soll, falls möglich, gezeigt werden, dass der BeeJamA-Algorithmus [10, 11, 12] überlegen ist. Um zu ermöglichen, dass realitätsnahe Verkehrsströme erzeugt und die simulativen Ergebnisse aus Sicht der verwendeten statistischen Verfahren bewertet werden, müssen die drei weiter unten aufgeführten Schwerpunktgebiete bearbeitet werden. Die notwendigen Implementierungsarbeiten werden in Einklang mit aktueller Literatur zum Thema Softwarearchitekur durchgeführt, damit Wart- und Wiederverwendbarkeit erleichtert werden [9, 5].
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Durch die Liberalisierung der Energieversorgung rückt die neu entstandene Problematik des Netzengpass-Managements mehr und mehr in den Vordergrund. Aus historischen Gründen sind die Kuppelleitungen zwischen den Regelzonen des Verbundnetzes oftmals nicht für die vom Markt gewünschte Übertragungskapazität dimensioniert. Eine Möglichkeit zur Erhöhung der Übertragungskapazität bietet sich durch den Einsatz leistungsflussregelnder Betriebsmittel. Neben den klassischen Schrägregeltransformatoren, die zur statischen Leistungsflussregelung eingesetzt werden, sind im Zuge des technologischen Fortschritts auch FACTS Geräte erhältlich, die aufgrund von kurzen Zeitkonstanten für eine schnelle Leistungsflussregelung geeignet sind.
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Im Rahmen des BeeJamA-Projektes wird am Lehrstuhl 3 ein verteilt arbeitender Verkehrssimulator entwickelt. Ziel dieser Arbeit ist die Identifizierung von Qualitätsmerkmalen, um die Güte eines gegebenen Teilnetzes zu bewerten und auf dieser Basis Vorhersagen für das Routingverhalten sowohl auf einfachen Basisnetzen (Wabenmodell, Gridmodell, etc.) als auch auf der realistischen Topologie des Ballungsraums Ruhrgebiet machen zu können.
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Im Rahmen dieser Arbeit soll ein verteilt arbeitender Verkehrssimulator entwickelt werden. Das Ziel ist es ein modular aufgebautes, skalierbares Simulationsframework für die Verkehrssimulation zur Verfügung zu stellen, die folgende Anforderungen erfüllt:
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Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein verteiltes Agentensystem für eine integrierte dynamische Kommissionierungs- und Transportplanung nach dem Just-In-Time Prinzip entwickelt werden.
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Da es sich in DEZENT um ein Realzeit-System mit als kritisch einzustufenden End-to-end Deadlines handelt, ist die verteilte Analyse und Bewertung des Systems in Realzeit besonders wichtig. Im Rahmen dieser Diplomarbeit sollen sowohl klassische Analyse- und Bewertungsverfahren, wie (Betriebs-) Zustandsabschätzung (State Estimation) und die Lastflussberechnung (Load Flow Calculation) [9], als auch neuartige geometrische Verfahren zur Berechnung von stabilen Zustandsräumen, die im Rahmen des DEZENT Projektes entwickelt wurden, auf ihre Eignung für einen verteilten Einsatz hin analysiert und im Anschluss daran parallelisiert/verteilt implementiert werden.
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Im Rahmen dieser Arbeit soll der DEZENT-Verhandlungsalgorithmus als ein verteilter Algorithmus implementiert werden. Hierzu muss gleichzeitig ein zugrundeliegender Kommunikationsalgorithmus implementiert werden, der die Kommunikation zwischen den verteilt agierenden Agenten gewährleistet, sowie ein Framework zur Simulation des verteilten Systems. Zuletzt wird eine verteilte künstliche Intelligenz entwickelt, der durch Reinforcement Learning versucht die Verhandlungsstrategien der zugehörigen Agenten zu verbessern und an die sich ständig ändernden Umgebungsparameter anzupassen.
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