{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2025,2,21]],"date-time":"2025-02-21T11:49:18Z","timestamp":1740138558324,"version":"3.37.3"},"reference-count":15,"publisher":"Walter de Gruyter GmbH","issue":"3","funder":[{"DOI":"10.13039\/501100001659","name":"Deutsche Forschungsgemeinschaft","doi-asserted-by":"publisher","award":["RU 720\/11-2","WE 5312\/8-2"],"award-info":[{"award-number":["RU 720\/11-2","WE 5312\/8-2"]}],"id":[{"id":"10.13039\/501100001659","id-type":"DOI","asserted-by":"publisher"}]}],"content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"published-print":{"date-parts":[[2019,3,26]]},"abstract":"<jats:title>Zusammenfassung<\/jats:title>\n               <jats:p>Bei der Entwicklung automatisierter Systeme im Bereich der Automatisierungstechnik haben Ingenieure viele Aufgaben oft unter Zeitdruck zu bearbeiten, unter anderem Simulationen. Um Ingenieure bei diesen aufw\u00e4ndigen Simulationsaufgaben zu unterst\u00fctzen, wird ein Framework vorgestellt, das Simulationen basierend auf strukturiertem Wissen parallel und dezentral koordiniert und durchf\u00fchrt. Hierbei k\u00f6nnen verschiedene L\u00f6sungsans\u00e4tze eines Problems automatisiert simuliert und miteinander verglichen werden. Komplexe Problemstellungen, d.\u2009h. umfangreiche und h\u00e4ufig aus mehreren voneinander abh\u00e4ngigen Teilen bestehende Aufgaben, werden hierzu in Teilprobleme zerlegt und ihre L\u00f6sungsans\u00e4tze separat mit dem jeweils geeignetsten Softwaretool bearbeitet. Zur flexiblen Koordination der dezentralen Simulationen werden kooperierende Softwareagenten eingesetzt. Diese autonomen Einheiten kommunizieren miteinander, um die parallelen T\u00e4tigkeiten w\u00e4hrend eines Simulationsprojekts zu steuern. Evaluiert wird das vorgestellte Konzept anhand der Anwendungsgebiete des Regelungsentwurfs und der multiphysikalischen Simulation. Hierzu wurden entsprechende prototypische Agentensysteme mithilfe des entwickelten Frameworks realisiert. Zus\u00e4tzlich zum Framework zur parallelen Simulation wird auch ein Konzept zur Erg\u00e4nzung des Agentensystems um eine lernende Case-Based-Reasoning-Komponente vorgestellt. Durch die Erg\u00e4nzung des Agentensystems um Lernf\u00e4higkeit, konnte die Performance der Simulationen weiter gesteigert werden. Aufgrund der parallel durchgef\u00fchrten Simulation verschiedener Ans\u00e4tze mit teils stark variierenden Rechenzeiten, stehen Ergebnisse h\u00e4ufig bereits fr\u00fcher zu Verf\u00fcgung. 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