Hochschulbibliothekszentrum des Landes Nordrhein-Westfalen
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Self-optimization in distributed manufacturing systems using Modular State-based Stackelberg games
No full textIn this study, we introduce Modular State-based Stackelberg Games (Mod-SbSG), a novel game structure developed for distributed self-learning in modular manufacturing systems. Mod-SbSG enhances cooperative decision-making among self-learning agents within production systems by integrating State-based Potential Games (SbPG) with Stackelberg games. This hierarchical structure assigns more important modules of the manufacturing system a first-mover advantage, while less important modules respond optimally to the leaders’ decisions. This decision-making process differs from typical multi-agent learning algorithms in manufacturing systems, where decisions are made simultaneously. We provide convergence guarantees for the novel game structure and design learning algorithms to account for the hierarchical game structure. We further analyse the effects of single-leader/multiple-follower and multiple-leader/multiple-follower scenarios within a Mod-SbSG. To assess its effectiveness, we implement and test Mod-SbSG in an industrial control setting using two laboratory-scale testbeds featuring sequential and serial parallel processes. The proposed approach delivers promising results compared to the vanilla SbPG, which reduces overflow by 97.1%, and in some cases, prevents overflow entirely. Additionally, it decreases power consumption by 5%–13% while satisfying the production demand, which significantly improves potential (global objective) values
Sicheres Schadstoffmonitoring per UAV in Gefahrenszenarien für Einsatzkräfte (SiSchaMo): Erforschung eines modularen Sensorsystems zur dreidimensionalen Erfassung und Charakterisierung von Gefahrstoffwolken mittels UAV in-situ Messungen ; Abschlussbericht zum Teilvorhaben
No full text27. Juli 2000, 15:03 Uhr. „Und damit kam die Angst, sich als Jüdin oder Jude öffentlich zu bekennen und entsprechend zu leben, auch in unsere Stadt.“ Zur Einleitung
No full text1018 - Verkehrs- und Parkraumordnung der Hochschule Düsseldorf vom 29.07.2025
No full textAufgrund der §§ 2 Abs. 4, 18 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (HG NRW) vom 16.09.2014 (GV. NRW S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen
1030 - Prüfungsordnung für den gemeinsamen Bachelorstudiengang Ton und Bild an der Hochschule Düsseldorf und der Robert Schumann Hochschule Düsseldorf vom 14.10.2025
No full textAufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein- Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) sowie §§ 2 Abs. 4, 56 Abs. 1 des Gesetzes über die Kunsthochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Kunsthochschulgesetz - KunstHG -) vom 13.03.2008 (GV. NRW. S. 195) in den jeweils aktuell gültigen Fassungen haben die Hochschule Düsseldorf und die Robert Schumann Hochschule Düsseldorf einvernehmlich die folgende Prüfungsordnung für den gemeinsamen Bachelorstudiengang Ton und Bild als Satzung erlassen
1000 - Dritte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang „Soziale Arbeit und Pädagogik mit Schwerpunkt Psychosoziale Beratung“ (MaPO PB) an der Hochschule Düsseldorf vom 02.04.2025
No full textAufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen
Entwicklung einer Echtzeit-basierten Recommendation Engine auf Basis eines Stream-Processing Frameworks
No full textDiese Arbeit stellt die Entwicklung einer Echtzeit-basierten Recommendation Engine für ein standortbasiertes soziales Netzwerk vor. Die Architektur kombiniert Kafka und Flink zur Echtzeitverarbeitung von Nutzerinteraktionen und Standortdaten. Zusätzlich wird eine Geodatenbank mit OpenStreetMap-Daten verwendet, um Sehenswürdigkeiten effizient zu verwalten. Die vorgestellte Gesamtarchitektur stellt sicher, dass die Recommendation Engine nicht nur die Vorteile von Echtzeit-Stream-Processing nutzt, sondern auch nahtlos in die Infrastruktur einer mobilen App integriert werden kann. Dies ermöglicht eine flexible und skalierbare Lösung, die leicht an wachsende Nutzerzahlen und Datenmengen angepasst werden kann. Die Empfehlungsgenerierung erfolgt über eine Stream-Processing-Pipeline, die Präferenzen der Nutzer analysiert und personalisierte Vorschläge in Echtzeit bereitstellt. Zur Evaluation wurde ein User-Simulator entwickelt, der verschiedene Nutzungsszenarien abbildet. Die Ergebnisse zeigen, dass das System eine um 10 % höhere Like-Rate im Vergleich zu einem zufallsbasierten Ansatz erreicht und gleichzeitig niedrige Latenzzeiten bei hohem Durchsatz bietet.This thesis presents the development of a real-time based recommendation engine for a location-based social network. The architecture combines Kafka and Flink for real-time processing of user interactions and location data. In addition, a geodatabase with OpenStreetMap data is used to efficiently manage points of interest. The overall architecture presented ensures that the recommendation engine not only utilises the advantages of real-time stream processing, but can also be seamlessly integrated into the infrastructure of a mobile app. This enables a flexible and scalable solution that can be easily adapted to growing user numbers and data volumes. Recommendations are generated via a stream processing pipeline that analyses user preferences and provides personalised suggestions in real time. For evaluation purposes, a user simulator was developed that depicts various usage scenarios. The results show that the system achieves a 10 % higher like rate compared to a randomised approach and at the same time offers low latency times with high throughput