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Oberseminar 10.03.2015

Studentenvorträge zu Projekt- und Abschlussarbeiten

14:15h - 15:45h

Raum 057, Oet. 67

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Franz Krottenthaler: HelenaViz - Ein grafischer Eclipse-Editor zur Beschreibung von Ensembles

Bachelorarbeit, betreut von Annabelle Klarl

In der vorliegenden Bachelorarbeit wird HelenaViz, ein grafischer Editor zur Darstellung und Bearbeitung von Ensemblestrukturen mit mehreren Komponenten und Verbindungen dieser entwickelt. Das zugrundeliegende Konzept Helena beschreibt eine Domain Specific Language (DSL), die vorher genannte Ensemblestrukturen in textueller Form repräsentiert und in Java-Code überführt. Diese DSL wurde in XText entwickelt und basiert darausfolgend intern auf dem Eclipse Modeling Framework (EMF) und dessen Model Ecore. Der entworfene grafische Editor soll als Eclipse Plugin der Verständlichkeit und der Erhaltung eines Überblicks gegenüber der textuellen Form dienen, außerdem kann er auch zur Erstellung und Bearbeitung von Diagramme genutzt werden.
Dafür wird zunächst der technische Hintergrund analysiert und die interne Verarbeitung durch EMF und Ecore festgestellt. Um den grafischen Editor auf diesem Hintergrund aufzubauen, werden existierende Frameworks evaluiert und auf ihre Gebräuchlichkeit geprüft. Es werden Vorteile, Nachteile und Probleme der einzelnen Frameworks abgewogen. Daraus geht hervor, dass Sirius am geeignetsten dafür ist und für HelenaViz genutzt wird.
Anschließend wird der grafische Editor anhand eines Sirius Description Modells aufgebaut und auf die interne Realisierung, Ecore, abgebildet. Außerdem werden Funktionen angelegt, die das bearbeiten und erstellen von diesen grafischen Repräsentationen ermöglichen und somit Code-Generierung direkt aus den Diagrammen ermöglichen. Weiterhin wird die Synchronisation aller auf dem Ecore Model aufbauenden Frameworks etabliert und gewährleistet. Zuletzt wird HelenaViz anhand eines gebräuchlichen Beispiels, peer-2-peer network, veranschaulicht.

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Alexander Neitz: Entropy-Based Learning of Relational Action Models with Decision Trees

Bachelorarbeit, betreut von Lenz Belzner

One approach to the development of intelligent autonomous agents is equipping these agents with a model of the environment, allowing them to anticipate the consequences of their actions before actually performing them. This makes it possible to use planning for decision making. If the creation of such a model by human developers is difficult or if the dynamics of the environment are unknown at design time, the agent needs some way of learning a model of the environment automatically.
 
This thesis demonstrates how top-down decision tree learning can be used to induce probabilistic action models of domain dynamics, given a set of past observations. The resulting models can be converted to a set of planning operators in the spirit of action description languages such as PPDDL. They allow for the prediction of the subsequent state of an environment, given the current state and action. The problem of exponential growth of state spaces is tackled by generalizing observations in a relational framework. Nondeterminism is dealt with by generating probability distributions of outcomes at the decision tree leaves. To cope with overfitting, we will have a look at an adjusted entropy estimate which penalizes small sample sizes. An empirical evaluation of the predictive accuracy of these models is provided.
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