Dissertation
Evolutionäre Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen
Zusammenfassung
Vorgestellt wird eine weltweit neue Methode, Schnittstellen zwischen Menschen und Maschinen für individuelle Bediener anzupassen. Durch Anwenden von Abstraktionen evolutionärer Mechanismen wie Selektion, Rekombination und Mutation in der EOGUI-Methodik (Evolutionary Optimization of Graphical User Interfaces) kann eine rechnergestützte Umsetzung der Methode für Graphische Bedienoberflächen, insbesondere für industrielle Prozesse, bereitgestellt werden. In die Evolutionäre Optimierung fließen sowohl die objektiven, d.h. messbaren Größen wie Auswahlhäufigkeiten und -zeiten, mit ein, als auch das anhand von Online-Fragebögen erfasste subjektive Empfinden der Bediener. Auf diese Weise wird die Visualisierung von Systemen den Bedürfnissen und Präferenzen einzelner Bedienern angepasst. Im Rahmen dieser Arbeit kann der Bediener aus vier Bedienoberflächen unterschiedlicher Abstraktionsgrade für den Beispielprozess MIPS ( MIschungsProzess-Simulation) die Objekte auswählen, die ihn bei der Prozessführung am besten unterstützen. Über den EOGUI-Algorithmus werden diese Objekte ausgewählt, ggf. verändert und in einer neuen, dem Bediener angepassten graphischen Bedienoberfläche zusammengefasst. Unter Verwendung des MIPS-Prozesses wurden Experimente mit der EOGUI-Methodik durchgeführt, um die Anwendbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit der Methode für die Führung industrieller Prozesse zu überprüfen. Anhand der Untersuchungen kann zu großen Teilen gezeigt werden, dass die entwickelte Methodik zur Evolutionären Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen industrielle Prozessvisualisierungen tatsächlich an den einzelnen Bediener anpaßt und die Prozessführung verbessert.
A worldwide new method to adapt interfaces between Humans and Machines for individual users will be presented. Using abstractions of evolutionary mechanisms like selection, recombination, and mutation in the developed EOGUI-Method (Evolutionary Optimization of Graphical User Interfaces) a computer based application of this method can be provided. This new optimization method uses objective, measureable data like assortment frequencies and time, and subjective evaluations of the users from electronic questionaires. By computing this data, visualizations of systems will be adapted to the needs and preferences of the human users. Within this thesis a user can choose his favourite objects out of four interfaces of different abstraction levels. These interfaces show the objects of the example process MIPS (MIxture Process Simulation). The EOGUI-method will be examined in an experiment by using this process. The results of this experiment shows that the new visualization is in fact adapted to the user. Furthermore it describes the improvement in visualizing industrial processes by using the designed evolutionary optimization method.
Förderhinweis
Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG; digitale Publikation mit freundlicher Genehmigung des Logos-Verlages (www.logos-verlag.de), Druckpublikation unter http://www.logos-verlag.de/cgi-bin/engbuchmid?isbn=0860&lng=deu&id=Zitieren
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2006-03-27T07:17:34Z 2006-03-27T07:17:34Z 2011-08-24T12:57:17Z 2005-04 3-8325-0860-0 urn:nbn:de:hebis:34-200603277932 http://hdl.handle.net/123456789/200603277932 Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG; digitale Publikation mit freundlicher Genehmigung des Logos-Verlages (www.logos-verlag.de), Druckpublikation unter http://www.logos-verlag.de/cgi-bin/engbuchmid?isbn=0860&lng=deu&id= 19922990 bytes application/pdf ger Logos Verlag Berlin Urheberrechtlich geschützt https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ Evolutionäre Optimierung Mensch-Maschine-Schnittstellen Mensch-Maschine-Systeme Prozessvisualisierung Kognition Bedienoberflächen Evolutionare computation Prozesssimulation Visualisierung Evolutionärer Algorithmus Graphische Benutzeroberfläche 004 Evolutionäre Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen Dissertation Vorgestellt wird eine weltweit neue Methode, Schnittstellen zwischen Menschen und Maschinen für individuelle Bediener anzupassen. Durch Anwenden von Abstraktionen evolutionärer Mechanismen wie Selektion, Rekombination und Mutation in der EOGUI-Methodik (Evolutionary Optimization of Graphical User Interfaces) kann eine rechnergestützte Umsetzung der Methode für Graphische Bedienoberflächen, insbesondere für industrielle Prozesse, bereitgestellt werden. In die Evolutionäre Optimierung fließen sowohl die objektiven, d.h. messbaren Größen wie Auswahlhäufigkeiten und -zeiten, mit ein, als auch das anhand von Online-Fragebögen erfasste subjektive Empfinden der Bediener. Auf diese Weise wird die Visualisierung von Systemen den Bedürfnissen und Präferenzen einzelner Bedienern angepasst. Im Rahmen dieser Arbeit kann der Bediener aus vier Bedienoberflächen unterschiedlicher Abstraktionsgrade für den Beispielprozess MIPS ( MIschungsProzess-Simulation) die Objekte auswählen, die ihn bei der Prozessführung am besten unterstützen. Über den EOGUI-Algorithmus werden diese Objekte ausgewählt, ggf. verändert und in einer neuen, dem Bediener angepassten graphischen Bedienoberfläche zusammengefasst. Unter Verwendung des MIPS-Prozesses wurden Experimente mit der EOGUI-Methodik durchgeführt, um die Anwendbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit der Methode für die Führung industrieller Prozesse zu überprüfen. Anhand der Untersuchungen kann zu großen Teilen gezeigt werden, dass die entwickelte Methodik zur Evolutionären Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen industrielle Prozessvisualisierungen tatsächlich an den einzelnen Bediener anpaßt und die Prozessführung verbessert. A worldwide new method to adapt interfaces between Humans and Machines for individual users will be presented. Using abstractions of evolutionary mechanisms like selection, recombination, and mutation in the developed EOGUI-Method (Evolutionary Optimization of Graphical User Interfaces) a computer based application of this method can be provided. This new optimization method uses objective, measureable data like assortment frequencies and time, and subjective evaluations of the users from electronic questionaires. By computing this data, visualizations of systems will be adapted to the needs and preferences of the human users. Within this thesis a user can choose his favourite objects out of four interfaces of different abstraction levels. These interfaces show the objects of the example process MIPS (MIxture Process Simulation). The EOGUI-method will be examined in an experiment by using this process. The results of this experiment shows that the new visualization is in fact adapted to the user. Furthermore it describes the improvement in visualizing industrial processes by using the designed evolutionary optimization method. open access Völkel, Andreas Kassel, Universität, FB 15, Maschinenbau, Institut für Mess- und Automatisierungstechnik, Fachgebiet Systemtechnik und Mensch-Maschine-Systeme Johannsen, Gunnar (Prof. Dr.-Ing.) Rheinhard, Adolf (Prof. Dipl.-Ing.) Die Arbeit wurde 2006 mit dem Dissertationspreis des VDI Nordhessen ausgezeichnet. I.2.6 Learning 68T05 Learning and adaptive systems 68T20 Problem solving 2005-02-14
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