Forschung an der GSaME - Status und Ergebnisse 2012

ZusammenfassungPersonalkosten übersteigen die potentiellen Ersparnisse in der Beschaffung vonStandardgütern oft um ein Vielfaches. Das Forschungsprojekt untersucht deshalb, wieVerhandlungen und Auktionen über solche wohl definierten Standardgüter automatisch mit derHilfe von auf lernenden Softwareagenten basierenden Informationssystemen innerhalb einerSupply Chain durchgeführt werden können. Lernende Agenten bedeutet, dass die Agenten dieFähigkeit haben aus ihrem Verhalten und den daraus resultierenden Ergebnissen zu lernensowie sich an neue Marktsituationen anzupassen.Ziel des Forschungsprojekts ist es herauszufinden, welche Marktkoordinationsmechanismen(bilaterale Verhandlungen, Auktionen) besonders geeignet sind und mit welchen Methodenaus der künstlichen Intelligenz die Agenten ihr Verhalten am geeignetsten evaluieren undadaptieren können.Dazu wurden Supply Chains mit Hilfe einer dafür entwickelten Software modelliert undMarktsituationen simuliert. Diese Szenarien werden anhand vorher definierter Kennzahlenbeurteilt und verglichen. Der Einfluss der dabei eingesetzten Algorithmen undKoordinationsmechanismen (implementiert wurden neben den bilateralen Verhandlungenauch die vier Grundformen von Auktionen) wurde untersucht. Außerdem kann im Vorhineinsimuliert werden, welche möglichen Ergebnisse eine Verhandlung oder eine Versteigerungerzielen, entsprechend der aktuellen Marktsituation, in der sich die Teilnehmer befinden.Derzeit werden letzte Implementierungsfehler behoben, die sich in den bis jetzt erzieltenErgebnissen offenbart haben, um dann aus validen Simulationsergebnissen Rückschlüsse fürdas zukünftige Handeln in automatischen Verhandlungen ziehen zu können.ThemaB10: Visuelle Analysetechniken für das digitale und virtuelleEngineeringDoktorand:Dipl.-Inf. Michael WörnerThesis Committee: Prof. Dr. rer. nat. Thomas Ertl (VIS),Prof. Dr.-Ing. Engelbert Westkämper (GSaME)Projektbeginn: 01.04.2008ZusammenfassungVisual Analytics ist eine neue wissenschaftliche Disziplin zwischen Visualisierung, Mensch-Maschine-Interaktion und Datenanalyse. Der Schwerpunkt von Visual Analytics liegt auf derKombination von automatischen Analysemethoden mit hochinteraktiven visuellenSchnittstellen. Mit den Werkzeugen und Methoden der Visual Analytics wird nutzbares Wissenaus bloßen Informationen gewonnen, werden Erkenntnisse aus umfangreichen, dynamischenund oft widersprüchlichen Datenbeständen abgeleitet, zeitnahe und verständlicheEinschätzungen erstellt sowie diese Einschätzungen zur Weitergabe an Entscheideraufbereitet.44