InHOSaS ('Integrierte Hybride Optimierung von autonomen Selbst-adaptiven Systemen') ist ein von der DFG gefördertes Forschungsprojekt zwischen der Arbeitsgruppe Intelligente Systeme an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und dem Fachgebiet für Lebensmittelinformatik an der Universität Hohenheim. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines hybriden selbstadaptiven und selbstorganisierenden (SASO) Systems.
SASO Systeme sind meist Systeme-von-Systemen und stellen Ansätze zur Bewältigung der zunehmenden Dynamik heutiger Softwaresysteme dar. Die Koordinierung kann dabei vollständig zentralisiert sein, d. h. von einem einzigen zentralen Planer übernommen werden, oder vollständig dezentralisiert sein, wobei jedes Teilsystem, d. h. jeder Agent, selbst über seine Aktionen entscheidet. Während der zentrale Planer einen Single Point of Failure darstellt, besteht bei selbstständig agierenden Agenten das Risiko von widersprüchlichen Aktionen. Um diesen Problemen zu begegnen, zielt das InHOSaS Projekt darauf ab, eine hybride Architektur zu schaffen, die eine systemweite, zentrale Planung mit vollkommen autonomen Entscheidungen der Agenten kombiniert. Hierbei soll der zentrale Planer anstelle von strikten Befehlen, Empfehlungen in Kombination mit entsprechenden Anreizen an die Agenten senden. Jeder Agent soll dann selbstständig entscheiden können, wie und ob er einen bestimmten Plan umsetzt. Im Gegenzug liefern die Agenten Beobachtungen aus ihrer unmittelbaren Umgebung an den zentralen Planer.
Platooning, das koordinierte Fahren von autonomen Fahrzeugen in Konvois, dient als erster Anwendungsfall des Projekts.
Der Beitrag des Fachgebiets für Lebensmittelinformatik (UHOH) konzentriert sich hierbei auf die Entwicklung des zentralen Planers. Dieser soll mit einer Meta-Anpassungslogik und Mehrzieloptimierungstechniken ausgestattet werden. Gleichzeitig werden durch den Planer zur Verfügung gestellte Anreize und Freiheitsgrade genutzt, um lokale Präferenzen zu berücksichtigen.
