@masterthesis{Witzig, type = {Bachelor Thesis}, author = {Witzig, Jakob}, title = {Effiziente Reoptimierung in Branch\&Bound-Verfahren f{\"u}r die Steuerung von Aufz{\"u}gen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-42210}, school = {Zuse Institute Berlin (ZIB)}, pages = {111}, abstract = {Heutzutage ist eine Vielzahl der mehrst{\"o}ckigen Geb{\"a}ude mit Personenaufzugsgruppen ausgestattet. Uns wohl bekannt sind die sogenannten konventionellen Systeme. Bei diesen Systemen bet{\"a}tigt jeder ankommende Passagier eine der beiden Richtungstasten und teilt dem dahinterstehenden Steuerungsalgorithmus seine gew{\"u}nschte Startetage und Fahrtrichtung mit. Betreten wird der zuerst auf der Startetage ankommende Aufzug mit gleicher Fahrtrichtung und ausreichend Kapazit{\"a}t. Die entsprechende Zieletage wird dem System erst nach dem Betreten der Fahrgastkabine mitgeteilt. Neben diesen konventionellen Systemen gibt es Aufzugsgruppen mit Zielrufsteuerung. Die Besonderheit eines zielrufgesteuerten Systems ist, dass ein ankommender Passagier bereits auf der Startetage seine gew{\"u}nschte Zieletage angibt und eine R{\"u}ckmeldung vom System erh{\"a}lt, welchen Aufzug er nutzen soll. Diese Zuweisung durch das System hat das Ziel, die Warte- und Reisezeiten der Passagiere zu minimieren. Ein wesentlicher Faktor bei der Berechnung warte- und reisezeitminimaler Fahrpl{\"a}ne ist das momentane Verkehrsmuster. Eine Einteilung der Verkehrsszenarien l{\"a}sst sich am besten bei B{\"u}rogeb{\"a}uden vornehmen. So ist es typisch f{\"u}r die Morgenstunden, dass jeder Passagier auf einer Zugangsebene seine Fahrt beginnt und alle Passagiere die gleiche Fahrtrichtung haben. Unter einer Zugangsebene ist z. B. der Haupteingang oder ein Parkdeck zu verstehen. Ein weiterer wesentlicher Punkt bei Zielrufsystemen ist die Art der Zuweisung der Passagiere durch das System. Zum einen gibt es unmittelbar zuweisende (UZ-) Systeme. In einem UZ-System wird nach jeder Ankunft eines Passagiers eine Momentaufnahme des momentanen Verkehrs erstellt und es findet eine Neuplanung und Zuweisung statt. Eine solche Momentaufnahme werden wir im sp{\"a}teren Verkauf als Schnappschussproblem bezeichnen. Jeder Passagier bekommt im Anschluss an die L{\"o}sung des Schnappschussproblems eine Mitteilung vom System, z. B. {\"u}ber ein Display, welchen Aufzug er benutzen soll. Zum anderen gibt es verz{\"o}gert zuweisende (VZ-) Systeme. In diesen Systemen wird die Erstellung und L{\"o}sung eines Schnappschussproblems bis kurz vor Ankunft eines Aufzuges auf einer Etage verz{\"o}gert. In einem VZ-System teilt das System allen wartenden Passagieren die geplanten Zieletagen des ankommenden Aufzugs mit. Jeder Passagier, der einen Ruf get{\"a}tigt hat und zu einer dieser Zieletagen fahren will, kann jetzt diesen Aufzug betreten. Durch die Verz{\"o}gerung muss im Vergleich zu einem UZ-System eine weitaus gr{\"o}ßere Menge von Passagieren zugewiesen werden. Dadurch kann der L{\"o}sungsprozess bedeutend aufw{\"a}ndiger werden. Vorteil eines VZ-Systems ist hingegen der gr{\"o}ßere Freiheitsgrad bei der Optimierung, da aufgrund der sp{\"a}ten Zuweisung die weitere Verkehrsentwicklung mit einbezogen werden kann. VZ-Systeme sind aufgrund des gr{\"o}ßeren Freiheitsgrades interessant f{\"u}r die Praxis ist, wir uns demzufolge in dieser Arbeit mit einer effizienteren L{\"o}sung dieser Art von Schnappschussproblemen befassen. Es gen{\"u}gt dabei den L{\"o}sungsprozess eines Schnappschussproblems zu betrachten. Das Ziel ist eine Reduzierung der ben{\"o}tigten Rechenzeit. Unter Reoptimierung verstehen wir die Konstruktion zul{\"a}ssiger Spalten in den jeweiligen Iterationsrunden der Spaltengenerierung innerhalb eines Schnappschussproblems. Als eine Iterationsrunde bezeichnet wir einer Menge zul{\"a}ssiger Touren mit negativen reduzierten Kosten. Eine effiziente Reoptimierung zeichnet sich durch die Wiederverwendung und Aufbereitung von Informationen aus vorangegangenen Iterationsrunden desselben Schnappschussproblems aus. Zu den wichtigen Informationen geh{\"o}rt der konstruierte Suchbaum der vorherigen Iterationsrunde mit seinen ausgeloteten (abgeschnittenen) Bl{\"a}ttern sowie konstruierten Touren bzw. Spalten, welche in der Iterationsrunde ihrer Konstruktion nicht zur L{\"o}sung des Teilproblems der Spaltengenerierung beitrugen. Eine solche Wiederverwendung und Aufbereitung von Informationen nennen wir Warmstart.}, language = {de} } @misc{OezelKulkarniHasanetal., author = {{\"O}zel, M. Neset and Kulkarni, Abhishek and Hasan, Amr and Brummer, Josephine and Moldenhauer, Marian and Daumann, Ilsa-Maria and Wolfenberg, Heike and Dercksen, Vincent J. and Kiral, F. Ridvan and Weiser, Martin and Prohaska, Steffen and von Kleist, Max and Hiesinger, Peter Robin}, title = {Serial synapse formation through filopodial competition for synaptic seeding factors}, issn = {1438-0064}, doi = {10.1016/j.devcel.2019.06.014}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-74397}, abstract = {Following axon pathfinding, growth cones transition from stochastic filopodial exploration to the formation of a limited number of synapses. How the interplay of filopodia and synapse assembly ensures robust connectivity in the brain has remained a challenging problem. Here, we developed a new 4D analysis method for filopodial dynamics and a data-driven computational model of synapse formation for R7 photoreceptor axons in developing Drosophila brains. Our live data support a 'serial synapse formation' model, where at any time point only a single 'synaptogenic' filopodium suppresses the synaptic competence of other filopodia through competition for synaptic seeding factors. Loss of the synaptic seeding factors Syd-1 and Liprin-α leads to a loss of this suppression, filopodial destabilization and reduced synapse formation, which is sufficient to cause the destabilization of entire axon terminals. Our model provides a filopodial 'winner-takes-all' mechanism that ensures the formation of an appropriate number of synapses.}, language = {en} } @misc{MasingLindnerEbert, author = {Masing, Berenike and Lindner, Niels and Ebert, Patricia}, title = {Forward and Line-Based Cycle Bases for Periodic Timetabling}, issn = {1438-0064}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-89731}, abstract = {The optimization of periodic timetables is an indispensable planning task in public transport. Although the periodic event scheduling problem (PESP) provides an elegant mathematical formulation of the periodic timetabling problem that led to many insights for primal heuristics, it is notoriously hard to solve to optimality. One reason is that for the standard mixed-integer linear programming formulations, linear programming relaxations are weak and the integer variables are of pure technical nature and in general do not correlate with the objective value. While the first problem has been addressed by developing several families of cutting planes, we focus on the second aspect. We discuss integral forward cycle bases as a concept to compute improved dual bounds for PESP instances. To this end, we develop the theory of forward cycle bases on general digraphs. Specifically for the application of timetabling, we devise a generic procedure to construct line-based event-activity networks, and give a simple recipe for an integral forward cycle basis on such networks. Finally, we analyze the 16 railway instances of the benchmark library PESPlib, match them to the line-based structure and use forward cycle bases to compute better dual bounds for 14 out of the 16 instances.}, language = {en} } @misc{RiberaBorrellQuerRichteretal., author = {Ribera Borrell, Enric and Quer, Jannes and Richter, Lorenz and Sch{\"u}tte, Christof}, title = {Improving control based importance sampling strategies for metastable diffusions via adapted metadynamics}, issn = {1438-0064}, abstract = {Sampling rare events in metastable dynamical systems is often a computationally expensive task and one needs to resort to enhanced sampling methods such as importance sampling. Since we can formulate the problem of finding optimal importance sampling controls as a stochastic optimization problem, this then brings additional numerical challenges and the convergence of corresponding algorithms might as well suffer from metastabilty. In this article we address this issue by combining systematic control approaches with the heuristic adaptive metadynamics method. Crucially, we approximate the importance sampling control by a neural network, which makes the algorithm in principle feasible for high dimensional applications. We can numerically demonstrate in relevant metastable problems that our algorithm is more effective than previous attempts and that only the combination of the two approaches leads to a satisfying convergence and therefore to an efficient sampling in certain metastable settings.}, language = {en} } @misc{Paskin, type = {Master Thesis}, author = {Paskin, Martha}, title = {Estimating 3D Shape of the Head Skeleton of Basking Sharks Using Annotated Landmarks on a 2D Image}, abstract = {Basking sharks are thought to be one of the most efficient filter-feeding fish in terms of the throughput of water filtered through their gills. Details about the underlying morphology of their branchial region have not been studied due to various challenges in acquiring real-world data. The present thesis aims to facilitate this, by developing a mathematical shape model which constructs the 3D structure of the head skeleton of a basking shark using annotated landmarks on a single 2D image. This is an ill-posed problem as estimating the depth of a 3D object from a single 2D view is, in general, not possible. To reduce this ambiguity, we create a set of pre-defined training shapes in 3D from CT scans of basking sharks. First, the damaged structures of the sharks in the scans are corrected via solving a set of optimization problems, before using them as accurate 3D representations of the object. Then, two approaches are employed for the 2D-to-3D shape fitting problem-an Active Shape Model approach and a Kendall's Shape Space approach. The former represents a shape as a point on a high-dimensional Euclidean space, whereas the latter represents a shape as an equivalence class of points in this Euclidean space. Kendall's shape space approach is a novel technique that has not yet been applied in this context, and a comprehensive comparison of the two approaches suggests this approach to be superior for the problem at hand. This can be credited to an improved interpolation of the training shapes.}, language = {en} }