[Back]

C. Rippinger:
"Kalibrierung eines agentenbasierten Influenzamodells";
Supervisor: F. Breitenecker, N. Popper; Institut für Analysis und Scientific Computing, 2016; final examination: 2016-10-20.

Ziel dieser Arbeit ist es, ein agentenbasiertes Influenzamodell, das die Ausbreitung der Grippe innerhalb der österreichischen Bevölkerung simuliert, zu kalibrieren. Dabei wird zuerst auf allgemeine Probleme eingegangen, die bei der Kalibrierung agentenbasierter Modelle auftreten. Dies ist vor allem der Umstand, dass es sich bei agentenbasierter Modellierung um ein Black-Box-Verfahren handelt. Es werden zwei Algorithmen vorgestellt, die zur Kalibrierung herangezogen werden können: das simulated-annealing und ein evolutionärer Algorithmus. Bei beiden werden verschiedene Varianten und Konfigurationen besprochen und, soweit dies bekannt ist, auf das Konvergenzverhalten eingegangen. Die Leistung der beiden Algorithmen wird an kleinen Bespielmodellen getestet und es wird versucht eine geeignete Konfiguration zu bestimmen. Hier wird vor allem die Genauigkeit und die Laufzeit untersucht. Abschließend werden die Algorithmen auf das Influenzamodell angewendet.

http://publik.tuwien.ac.at/files/publik_255931.pdf