Neuer Konferenzbeitrag auf der IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS) [05.07.21]
Tanja Noack und Christian Krupitzer vom Fachgebiet Lebensmittelinformatik sind Co-Autoren des peer-reviewed Konferenzbeitrags "Towards Situation-Aware Meta-Optimization of Adaptation Planning Strategies" auf der IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS).
Der Experience Report "Towards Situation-Aware Meta-Optimization of Adaptation Planning Strategies" von Veronika Lesch (Universität Würzburg) mit den Co-Autoren Tanja Noack (Fachgebiet Lebensmittelinformatik, Universität Hohenheim), Johannes Hefter (Universität Würzburg), Samuel Kounev (Universität Würzburg) und Christian Krupitzer (Fachgebiet Lebensmittelinformatik, Universität Hohenheim) wurde auf der IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (peer-reviewed) angenommen. Die International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems, die von IEEE gesponsert wird und aus dem Zusammenschluss der IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC, Core-Rating: B) and the IEEE International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems (SASO) hervorging, stellt ein Forum zum Austausch von neuesten Forschungsergebnissen, Ideen und Erfahrungen im Bereich des Autonomic Computing, der Selbst-Adaption und Self-Organization von Software-Systemen dar.
Platooning ist ein vielversprechender Ansatz zur Optimierung der Nutzung der vorhandenen Straßeninfrastruktur durch Fahren in Konvois mit geringen Fahrzeugabständen. Die Koordination von Platooning fördert Vorteile wie die Erhöhung des Straßendurchsatzes und die Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs. In der Literatur existieren verschiedene sogenannte Platooning-Koordinationsstrategien und nach dem No-Free-Lunch-Theorem, hat jede von ihnen individuelle Vor- und Nachteile, so dass sie für unterschiedliche Verkehrslagen anwendbar sind.
In diesem Paper wird ein mehrschichtiges Systemmodell und eine Feedback-Schleife für die Meta-Optimierung von selbstadaptiven Systemen vorgeschlagen. Wir wenden unser Konzept auf die Platooning-Koordination als Fallstudie an und liefern einen Erfahrungsbericht. Die Platooning-Koordinationsstrategie ist austauschbar und ihre Eingabeparameter werden auf die aktuelle Verkehrssituation abgestimmt. Unsere Evaluierungsergebnisse zeigen, dass die Wahl der Platooning-Koordinationsstrategie situationsabhängig ist. Weiterhin ist unsere Meta-Optimierung der Eingabeparameter dieser Strategien für die Verkehrslage vorteilhaft im Vergleich zu einem statischen Ansatz.
Die Publikation ist in der IEEE Xplore Digital Library abrufbar.
