search query: @supervisor Hämäläinen, Raimo P. / total: 210
reference: 5 / 210
« previous | next »
Author:Harju, Mikko
Title:Automated Construction of Dynamic Bayesian Networks in Simulation Metamodeling
Dynaamisten Bayes-verkkojen automatisoitu konstruointi simulaatiometamallinnuksessa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2013
Pages:71      Language:   eng
Department/School:Sähkötekniikan korkeakoulu
Main subject:Systeemi- ja operaatiotutkimus   (F3008)
Supervisor:Hämäläinen, Raimo P.
Instructor:Virtanen, Kai
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201308247639
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  5139   | Archive
Keywords:automation
discrete event simulation
dynamic Bayesian networks
simulation
simulation metamodeling
automatisointi
diskreetti tapahtumasimulointi
dynaamiset Bayes-verkot
simulaatiometamallinnus
simulointi
Abstract (eng):This thesis introduces an automated approach for constructing dynamic Bayesian networks (DBNs) in simulation metamodeling.
DBN metamodels permit studies dealing with simulation data produced by discrete event simulation (DES) models.
The new approach allows easier and faster construction of such metamodels without requiring detailed knowledge of the methodology of Bayesian networks.
Deficiencies in previously created DBN metamodels are thus readily corrected by creating new refined models.
This increases the overall accuracy and usability of DBN metamodels.
DES is an event based form of stochastic simulation that enables the study of the time evolution of the variables of the underlying system.
Simulation metamodels are used to investigate the properties of simulation models by describing their behavior in the form of input-output mappings.
In DBN metamodels, a DBN represents the joint probability distribution of the time-dependent variables of a DES model.
The utilization of DBNs in metamodeling, unlike the use of input-output mappings, therefore enables investigations involving time-dependent variables.
Unconditional and conditional time evolutions, i.e., the evolution over time of marginal or conditional probability distributions, can be studied.
This allows for various forms of what-if analysis.
The automated approach to the construction of DBN metamodels presented in this thesis includes design of experiment, preprocessing of the simulation data, selection of the variable specific time instants for the DBN, creation of the DBN, and validation of the DBN.
In addition, this thesis introduces the concept of multiple time scales in DBNs which allows for more accurate DBNs without increasing their size.
An implementation of the approach, a tool for constructing DBN metamodels, is also presented.
Constructing DBN metamodels with the tool verifies the practicality of the automated approach.
The use of the approach and the tool is illustrated by two example simulation studies dealing with air combat and the operation of an air base.
Abstract (fin):Tässä työssä esitellään uusi lähestymistapa dynaamisten Bayes-verkkojen (dynamic Bayesian networks, DBNs) automatisoituun konstruointiin simulaatiometamallinnuksessa.
DBN-metamallien avulla tutkitaan diskreetillä tapahtumasimuloinnilla (discrete event simulation, DES) luotua simulointidataa.
Lähestymistavan avulla kyetään konstruoimaan DBN-metamalleja helposti ja nopeasti tuntematta Bayes-verkkojen toimintaa lähemmin.
Aiemmin konstruoitujen DBN-metamallien mahdollisia puutteita voidaan korjata vaivattomasti luomalla uusia paranneltuja metamalleja.
Tämä menettely parantaa DBN-metamallien tarkkuutta ja käytettävyyttä.
DES on stokastinen simulointimuoto, joka mahdollistaa mallin muuttujien arvojen aikakehityksen tarkastelun.
Simulointimetamalleilla tutkitaan simulointimallien ominaisuuksia kuvaamalla niiden sisäänmenojen ja ulostulojen välistä yhteyttä.
DBN-metamalleissa DBN kuvaa DES-mallin aikariippuvien muuttujien yhteisjakauman, minkä avulla voidaan tarkastella muuttujien reuna- ja ehdollisten todennäköisyysjakaumien aikakehitystä.
Tämä mahdollistaa erilaiset mitä-jos -analyysit, joita ei voida toteuttaa pelkillä sisäänmeno-ulostulokuvauksilla.
Tässä työssä esiteltävä lähestymistapa DBN-metamallien automatisoituun konstruointiin koostuu koesuunnittelusta, simulointidatan esikäsittelystä, muuttujakohtaisten ajanhetkien valinnasta DBN:ää varten, DBN:n luomisesta sekä metamallin validoinnista.
Automatisoidun mallintamislähestymistavan lisäksi tässä työssä esitellään DBN:ien muuttujakohtaiset aikaskaalat, joiden avulla kyetään konstruoimaan tarkempia DBN:iä kasvattamatta niiden kokoa.
Esitettyyn lähestymistapaan perustuen kehitetään DBN-metamallien konstruointityökalu.
Työssä havainnollistetaan esitetyn lähestymistavan ja konstruointityökalun käyttökelpoisuutta kahdella esimerkkitapauksella, jotka liittyvät ilmataistelua ja ilmatukikohdan toimintaa kuvaaviin simulointimalleihin.
ED:2013-12-02
INSSI record number: 48028
+ add basket
« previous | next »
INSSI