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Planning problems, like real-world planning and scheduling problems, are complex tasks. As an efficient strategy for handing such problems is the ‘divide and conquer’ strategy has been identified. Each sub problem is then solved independently. Typically the sub problems are solved in a linear way. This approach enables the generation of sub-optimal plans for a number of real world problems. Today, this approach is widely accepted and has been established e.g. in the organizational structure of companies. But existing interdependencies between the sub problems are not sufficiently regarded, as each problem are solved sequentially and no feedback information is given. The field of coordination has been covered by a number of academic fields, like the distributed artificial intelligence, economics or game theory. An important result is, that there exist no method that leads to optimal results in any given coordination problem. Consequently, a suitable coordination mechanism has to be identified for each single coordination problem. Up to now, there exists no process for the selection of a coordination mechanism, neither in the engineering of distributed systems nor in agent oriented software engineering. Within the scope of this work the ECo process is presented, that address exactly this selection problem. The Eco process contains the following five steps. • Modeling of the coordination problem • Defining the coordination requirements • Selection / Design of the coordination mechanism • Implementation • Evaluation Each of these steps is detailed in the thesis. The modeling has to be done to enable a systemic analysis of the coordination problem. Coordination mechanisms have to respect the given situation and the context in which the coordination has to be done. The requirements imposed by the context of the coordination problem are formalized in the coordination requirements. The selection process is driven by these coordination requirements. Using the requirements as a distinction for the selection of a coordination mechanism is a central aspect of this thesis. Additionally these requirements can be used for documentation of design decisions. Therefore, it is reasonable to annotate the coordination mechanisms with the coordination requirements they fulfill and fail to ease the selection process, for a given situation. For that reason we present a new classification scheme for coordination methods within this thesis that classifies existing coordination methods according to a set of criteria that has been identified as important for the distinction between different coordination methods. The implementation phase of the ECo process is supported by the CoPS process and CoPS framework that has been developed within this thesis, as well. The CoPS process structures the design making that has to be done during the implementation phase. The CoPS framework provides a set of basic features software agents need for realizing the selected coordination method. Within the CoPS process techniques are presented for the design and implementation of conversations between agents that can be applied not only within the context of the coordination of planning systems, but for multiagent systems in general. The ECo-CoPS approach has been successfully validated in two case studies from the logistic domain.
Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.