Beiträge zur Winter Simulation Conference 2024
Vom 15. – 18. Dezember 2024 durften Niki Popper und Martin Bicher an der Winter Simulation Conference 2024 in Orlando teilnehmen. Die jährliche Winter Simulation Conference (WSC) ist das wichtigste internationale Forum für die Verbreitung der jüngsten Fortschritte auf dem Gebiet der Systemsimulation. Drei Beiträge mit dwh-Beietilung wurden für eine 15-minütige Vorort Präsentation und eine Publikation im Konferenzband akzeptiert:
- Zero Stability in Hierarchical Co-Simulation (Irene Hafner et al.)
In dieser Arbeit werden Untersuchungen zur Null-Stabilität von hierarchischen Co-Simulationsverfahren mit einer beliebigen Anzahl von Co-Simulationsebenen vorgestellt. Die hierarchische Co-Simulation erlaubt, dass weitere Co-Simulationen auf mehreren Ebenen unter der Top-Level-Co-Simulation eingeführt werden, anstatt einer einzigen Co-Simulation, die alle anderen koordiniert. Das Paper untersucht die Auswirkungen der Einführung einer solchen Hierarchie, die sich auf eine beliebige Anzahl von Ebenen erstrecken kann, auf die wichtige Konvergenzeigenschaft der Nullstabilität.
- Modeling of Agent Decisions using Conditional Generative Adversarial Networks (Martin Bicher et al.)
In dieser Arbeit wird die Verwendung von Generative Adversarial Networks (GANs) zur Modellierung von Agentenverhalten in agentenbasierten Modellen untersucht. Bei Anwendungsfällen, in denen der Entscheidungsprozess eines Agenten nicht kausal modelliert werden kann und stattdessen auf Daten basiert, bieten sich GANs an, da sie in der Lage sind, Pseudozufallszahlen für komplexe Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu generieren. Das Paper analysiert die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes am Beispiel der Modellierung eines Verzögerungsprozesses in einem groß angelegten agentenbasierten SARS-CoV-2-Simulationsmodell.
- Validation and Quantification of Possible Model Extensions for a Railway Operations Model Using Delay Data Disaggregation (Nadine Schwab et al.)
In dieser Arbeit wurde ein Ansatz entwickelt, um zwischen primären Verspätungen (verursacht durch externe oder unbekannte Ereignisse) und sekundären Verspätungen (verursacht durch die Auswirkungen eines bereits verspäteten Zuges) zu unterscheiden. Der Ansatz ist flexibel in Bezug auf die simulierten Ressourcen, führt eine Netzwerkanalyse durch und verwendet verschiedene Schwellenwerte zur Identifikation von Zugsperren. Dies ist besonders relevant, da in realistischen Simulationen nur primäre Verspätungen als Input verwendet werden sollten – jedoch sind entsprechende Daten häufig unvollständig, inkonsistent oder verzerrt.
Link zur Website der Winter Simulation Conference: https://meetings.informs.org/wordpress/wsc2024/
Link zu den frei online zugänglichen Conference-Proceedings und den drei Beiträgen: https://informs-sim.org/wsc24papers/by_area.html
Das Titelbild ist von der Seite https://meetings.informs.org/wordpress/wsc2024/