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Jens Möckel

• Der Fokus in dieser Arbeit liegt auf der Konstruktion zweier Methoden: 1. der Konstruktion von DYNIBLT, einer erweiterten IBLT-Methode, deren Fokus auf der Berücksichtigung von dynamischen Nutzern liegt, d.h. Nutzern, die in einem Gebäude ihre Position verändern, 2. der Konstruktion von AMADAN, einem agentenbasierten Modellierungsansatz zur Darstellung von Nutzerverhalten in der Gebäudesimulation, welcher entsprechend auf der DYNIBLT–Methode aufbaut. Kern der AMADAN-Methode ist die Interpretation von Gebäude und Nutzer als strikt voneinander getrennte Komponenten, welche mittels Schnittstellen sich gegenseitig beeinflussen können. Der Nutzer selbst wird ebenfalls komponentenweise betrachtet: Physiologie des Nutzers, die Fähigkeit zum Fällen von Entscheidungen sowie das Abspeichern von Ereignissen werden voneinander getrennt modelliert. Die Schnittstellen der einzelnen Komponenten sind so angelegt, dass sie einer (rudimentären) Abbildung realer Abläufe entsprechen. Agentenbasierte Modelle haben einen erheblichen Nachteil:Der Fokus in dieser Arbeit liegt auf der Konstruktion zweier Methoden: 1. der Konstruktion von DYNIBLT, einer erweiterten IBLT-Methode, deren Fokus auf der Berücksichtigung von dynamischen Nutzern liegt, d.h. Nutzern, die in einem Gebäude ihre Position verändern, 2. der Konstruktion von AMADAN, einem agentenbasierten Modellierungsansatz zur Darstellung von Nutzerverhalten in der Gebäudesimulation, welcher entsprechend auf der DYNIBLT–Methode aufbaut. Kern der AMADAN-Methode ist die Interpretation von Gebäude und Nutzer als strikt voneinander getrennte Komponenten, welche mittels Schnittstellen sich gegenseitig beeinflussen können. Der Nutzer selbst wird ebenfalls komponentenweise betrachtet: Physiologie des Nutzers, die Fähigkeit zum Fällen von Entscheidungen sowie das Abspeichern von Ereignissen werden voneinander getrennt modelliert. Die Schnittstellen der einzelnen Komponenten sind so angelegt, dass sie einer (rudimentären) Abbildung realer Abläufe entsprechen. Agentenbasierte Modelle haben einen erheblichen Nachteil: Damit sie über eine sinnvolle Aussagekraft verfügen, muss das Modell der direkten Umgebung des Agenten über eine hohe örtliche Auflösung verfügen (human centric view). Dies führt zu langen Simulationszeiten und in der Regel sehr komplexen Modellen. Um dem zu begegnen, wird in dieser Arbeit zusätzlich die Verwendung strukturvariabler Modellierung in der Gebäudesimulation betrachtet und bewertet. Die Methode wird unter Verwendung schon existierender Werkzeuge und einer nicht-trivialen Umgebung evaluiert. Hierbei wird zur Abbildung des physiologischen Körpers des Nutzers ein Zwei-Knoten-Modell verwendet. Die Umgebung wird durch drei miteinander verbundene Räume abgebildet, welche in Form von 3D-Modellen verwendet werden. Der Nutzer wird hier verschiedenen Umgebungsbedingungen ausgesetzt. Die Zielsetzung des Nutzers wird in Abhängigkeit des thermischen Wohlbefindens formuliert. Es wird insbesondere gezeigt, dass AMADAN als übergeordnetes Framework verwendet werden kann, um unterschiedliche Komponenten zur Darstellung von Nutzerverhalten in der thermischen Gebäudesimulation miteinander interagieren zu lassen. Es wird weiterhin gezeigt, dass mit DYNIBLT ein Lernprozess abgebildet wird. Hierfür werden mehrere Simulationen unter gleichen Raumbedingungen mit gleicher Zielsetzung für einen Nutzer gestartet und das Verhalten der Nutzer betrachtet. Sowohl die Beobachtung, dass in der überwiegenden Mehrheit der Simulationen der Nutzer den gesetzten Zielzustand erreicht, als auch dass hierfür unterschiedliche Wege gewählt werden, wird als Indikator für ein auf Lernen basiertes Verhalten gewertet.…
• The focus in this work is on the derivation of two methods: 1. the construction of DYNIBLT, an extended IBLT method that focuses on the consideration of dynamic users, i.e users changing their position in a building. 2. the construction of AMADAN, an agent-based modeling approach to represent user behavior in the context of building simulation, which is based on the DYNIBLT–method. The core of the AMADAN–method is the interpretation of buildings and users as strictly separate components, which can interact with each other via interfaces The user himself is also considered component by component: the user’s physiology, the ability to make decisions, and the storage of events are modeled separately from each other. The interfaces of the individual components are designed in such a way that they correspond to a (rudimentary) depiction of real processes. Agent-based models have one major drawback: to be reasonably meaningful, the model of the agent’s immediate environment must have a high local resolution (human centricThe focus in this work is on the derivation of two methods: 1. the construction of DYNIBLT, an extended IBLT method that focuses on the consideration of dynamic users, i.e users changing their position in a building. 2. the construction of AMADAN, an agent-based modeling approach to represent user behavior in the context of building simulation, which is based on the DYNIBLT–method. The core of the AMADAN–method is the interpretation of buildings and users as strictly separate components, which can interact with each other via interfaces The user himself is also considered component by component: the user’s physiology, the ability to make decisions, and the storage of events are modeled separately from each other. The interfaces of the individual components are designed in such a way that they correspond to a (rudimentary) depiction of real processes. Agent-based models have one major drawback: to be reasonably meaningful, the model of the agent’s immediate environment must have a high local resolution (human centric view). This leads to long simulation times and usually very complex models. In order to respond to this, the application of variable structure modeling in building simulation is additionally considered and evaluated. The method is evaluated using existing tools and a non-trivial setting. In this case, a two-node model is used to model the physiological body of the user. The environment depicted as three interconnected rooms, which are used in the form of 3D models. The user is exposed to different environmental conditions here. The purpose of the user is formulated depending on the thermal well-being. In particular, it is shown that AMADAN can be used as a superordinate framework to interact with different components to represent user behavior in thermal building simulation. It is further shown that a learning process is modeled with DYNIBLT. For this purpose, several simulations under the same room conditions with the same objective for a user are started and the behavior of the users is considered. Both the observation that in the great majority of the simulations the user reaches the set target state and that different paths are chosen for this is regarded as an indicator for a behavior based on learning.…