TY - THES A1 - Quade, Markus T1 - Symbolic regression for identification, prediction, and control of dynamical systems T1 - Symbolische Regression zur Identifikation, Vorhersage und Regelung dynamischer Systeme N2 - In the present work, we use symbolic regression for automated modeling of dynamical systems. Symbolic regression is a powerful and general method suitable for data-driven identification of mathematical expressions. In particular, the structure and parameters of those expressions are identified simultaneously. We consider two main variants of symbolic regression: sparse regression-based and genetic programming-based symbolic regression. Both are applied to identification, prediction and control of dynamical systems. We introduce a new methodology for the data-driven identification of nonlinear dynamics for systems undergoing abrupt changes. Building on a sparse regression algorithm derived earlier, the model after the change is defined as a minimum update with respect to a reference model of the system identified prior to the change. The technique is successfully exemplified on the chaotic Lorenz system and the van der Pol oscillator. Issues such as computational complexity, robustness against noise and requirements with respect to data volume are investigated. We show how symbolic regression can be used for time series prediction. Again, issues such as robustness against noise and convergence rate are investigated us- ing the harmonic oscillator as a toy problem. In combination with embedding, we demonstrate the prediction of a propagating front in coupled FitzHugh-Nagumo oscillators. Additionally, we show how we can enhance numerical weather predictions to commercially forecast power production of green energy power plants. We employ symbolic regression for synchronization control in coupled van der Pol oscillators. Different coupling topologies are investigated. We address issues such as plausibility and stability of the control laws found. The toolkit has been made open source and is used in turbulence control applications. Genetic programming based symbolic regression is very versatile and can be adapted to many optimization problems. The heuristic-based algorithm allows for cost efficient optimization of complex tasks. We emphasize the ability of symbolic regression to yield white-box models. In contrast to black-box models, such models are accessible and interpretable which allows the usage of established tool chains. N2 - In der vorliegenden Arbeit nutzen wird symbolische Regression zur automatisierten Modellierung dynamischer Systeme. Symbolische Regression ist eine mächtige und vielseitige Methode, welche zur Daten-getriebenen Identifikation von mathematischen Ausdrücken geeignet ist. Insbesondere werden dabei Struktur und Parameter des gesuchten Ausdrucks parallel ermittelt. Zwei Varianten der symbolischen Regression werden im Rahmen dieser Arbeit in Betracht gezogen: sparse regression und symbolischer Regression basierend auf genetischem Programmieren. Beide Verfahren werden für die Identifikation, Vor- hersage und Regelung dynamischer Systeme angewandt. Wir führen eine neue Methodik zur Identifikation von dynamischen Systemen, welche eine spontane Änderung erfahren, ein. Die Änderung eines Modells, wel- ches mit Hilfe von sparse regression gefunden wurde, ist definiert als sparsamste Aktualisierung im Hinblick auf das Modell vor der Änderung. Diese Technik ist beispielhaft am chaotischem Lorenz System und dem van der Pol Oszillator demonstriert. Aspekte wie numerische Komplexität, Robustheit gegenüber Rauschen sowie Anforderungen an Anzahl von Datenpunkten werden untersucht. Wir zeigen wie symbolische Regression zur Zeitreihenvorhersage genutzt wer- den kann. Wir nutzen dem harmonischen Oszillator als Beispielmodell, um Aspekte wie Robustheit gegenüber Rauschen sowie die Konvergenzrate der Optimierung zu untersuchen. Mit Hilfe von Einbettungsverfahren demonstrieren wir die Vorhersage propagierenden Fronten in gekoppelten FitzHugh-Nagumo Oszillatoren. Außerdem betrachten wir die kommerzielle Stromproduktionsvorhersage von erneuerbaren Energien. Wir zeigen wie man diesbezügliche die numerische Wettervorhersage mittels symbolischer Regression verfeinern und zur Stromproduktionsvorhersage anwenden kann. Wir setzen symbolische Regression zur Regelung von Synchronisation in gekoppelten van der Pol Oszillatoren ein. Dabei untersuchen wir verschiedene Topologien und Kopplungen. Wir betrachten Aspekte wie Plausibilität und Stabilität der gefundenen Regelungsgesetze. Die Software wurde veröffentlicht und wird u. a. zur Turbulenzregelung eingesetzt. Symbolische Regression basierend auf genetischem Programmieren ist sehr vielseitig und kann auf viele Optimierungsprobleme übertragen werden. Der auf Heuristik basierenden Algorithmus erlaubt die effiziente Optimierung von komplexen Fragestellungen. Wir betonen die Fähigkeit von symbolischer Regression, sogenannte white-box Modelle zu produzieren. Diese Modelle sind – im Gegensatz zu black-box Modellen – zugänglich und interpretierbar. Dies ermöglicht das weitere Nutzen von etablierten Methodiken. KW - dynamical systems KW - symbolic regression KW - genetic programming KW - identification KW - prediction KW - control KW - Dynamische Systeme KW - Symbolische Regression KW - Genetisches Programmieren KW - Identifikation KW - Vorhersage KW - Regelung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-419790 ER - TY - THES A1 - Krause, Tobias Alexander T1 - Erklärungsfaktoren für die Managementautonomie in kommunalen Mehrheitsbeteiligungen T1 - Determinants of management autonomy in municipally owned companies BT - Eine empirische Studie BT - An empirical study N2 - In den letzten Jahrzehnten ist der Trend der Verselbstständigung in vielen Kommunen zu beobachten. Ein Großteil der öffentlichen Leistungserbringer wird mittlerweile als privatrechtliche Gesellschaften in einem wettbewerbsorientierten Umfeld geführt. Während viele Forscher Ausgliederungen in Form von nachgeordneten Behörden auf Bundesebene untersuchen und diese Reformwelle als einen faktischen Autonomisierungsprozess beschreiben, gibt es nur einige wenige Studien, die sich explizit mit den Autonomisierungstendenzen auf Kommunalebene auseinandersetzen. Daher fehlt es an empirischen Erkenntnissen zur Steuerung der kommunalen Beteiligungen. In dieser Arbeit werden die Steuerungsarrangements deutscher Großstädte erstmals aus Sicht der Gesteuerten beleuchtet. Das Untersuchungsziel der vorliegenden Forschungsarbeit besteht darin, Flexibilisierungstendenzen in mehrheitlich kommunalen Unternehmen zu identifizieren und hierfür Erklärungsfaktoren zu identifizieren. Die Forschungsfrage lautet: Welche instrumentellen und relationalen Faktoren beeinflussen die Managementautonomie in kommunalen Mehrheitsbeteiligungen? Dabei interessiert insbesondere die Einflussnahme der Kommunen auf verschiedene Tätigkeitsbereiche ihrer Ausgliederungen. Über diese unternehmensspezifischen Sachverhalte ist in Deutschland fast nichts und international nur sehr wenig Empirisches bekannt. Zur Beantwortung der Forschungsfrage hat der Autor auf Basis der Transaktionskosten- und der Social-Exchange-Theorie einen Analyserahmen erstellt. Die aufgestellten Hypothesen wurden mit einer großflächigen Umfrage bei 243 Unternehmen in den 39 größten deutschen Städten empirisch getestet. Im Ergebnis zeigen sich mehrere empirische Erkenntnisse: Erstens konnten mittels Faktorenanalyse vier unabhängige Faktoren von Managementautonomie in kommunalen Unternehmen identifiziert werden: Personalautonomie, Generelles Management, Preisautonomie und Strategische Fragen. Während die Kommunen ihren Beteiligungen einen hohen Grad an Personalautonomie zugestehen, unterliegen vor allem strategische Investitionsentscheidungen wie die finanzielle Beteiligung an Tochterfirmen, große Projektvorhaben, Diversifikationsentscheidungen oder Kreditautfnahmen einem starken politischen Einfluss. Zweitens führt eine Rechtsformänderung und die Platzierung in einem Wettbewerbsumfeld (auch bekannt als Corporatisation) vor allem zu einer größeren Flexibilisierung der Personal- und Preispolitik, wirkt sich allerdings wenig auf die weiteren Faktoren der Managementautonomie, Generelles Management und Strategische Entscheidungen, aus. Somit behalten die Kommunen ihre Möglichkeit, auf wichtige Unternehmensfragen der Beteiligung Einfluss zu nehmen, auch im Fall einer Formalprivatisierung bei. Letztlich können zur Erklärung der Autonomiefaktoren transaktionskostenbasierte und relationale Faktoren ergänzend herangezogen werden. In den Transaktionsspezifika wirken vor allem der wahrgenommene Wettbewerb in der Branche, die Messbarkeit der Leistung, Branchenvariablen, die Anzahl der Politiker im Aufsichtsrat und die eingesetzten Steuerungsmechanismen. In den relationalen Faktoren setzen sich die Variablen gegenseitiges Vertrauen, Effektivität der Aufsichtsräte, Informationsaustausch, Rollenkonflikte, Rollenambivalenzen und Geschäftsführererfahrung im Sektor durch. N2 - Striving for efficiency and budget improvements, governments at local, state or federal level in most OECD countries have been delegating service provision to private and nonprofit organizations. On the local level, new types of state owned enterprises operate as private law entities and have become equivalent competitors in increasingly demanding, dynamic environments. Their establishment is commonly referred to as corporatization. So far, there is little empirical knowledge about the governance arrangements with regard to corporatization. Analysing the governance arrangements of municipalities as perceived by 243 steered organizations, the author investigates on the issue of management autonomy. Research is driven by the following research question: Which characteristics of the relationship between state owned enterprises and the government impact the level and type of management autonomy of those enterprises? Based on Transaction Cost and Social Exchange Theory, the author develops an analytical framework and formulates several hypotheses. These hypotheses are tested on a sample of 243 municipally owned enterprises in the 39 biggest German cities. The author arrives at several empirical results: Firstly, different types of autonomy are identified. An exploratory factor analysis reveals four distinct factors termed HRM, General Managerial, Pricing and Strategy Autonomy. While municipal governments concede a reasonably high amount of HRM autonomy to their enterprises, strategic decisions like diversification issues, taking loans or larger investments are subject to political influence. Secondly, corporatization which is the tranfer from public to private law fosters HRM and pricing autonomy in the German sample. However, the author does not detect any significant relationship with trategic and general managerial issues. Lastly, there is evidence for both some of the transaction cost and social exchange driven hypotheses. With regard to transaction characteristics, the study reveals that the perceived degree of competition, the measurability of output, the branch,the number of politicians in the board as well as the applied steering mechanisms covary management autonomy. While relational characteristics like information sharing, board effectiveness, role ambiguity and policy-profession conflict affect management autonomy in a negative way, mutual trust and former CEO experience in a public enterprise correlate positively. KW - öffentliche Unternehmen KW - Autonomie KW - Steuerung KW - kommunale Unternehmen KW - Beteiligungen KW - Social-Exchange-Theorie KW - Transaktionskosten-Theorie KW - Public Corporate Governance KW - Beteiligungssteuerung KW - SOE KW - state owned enterprises KW - governance KW - autonomy KW - management KW - municipal enterprises KW - steering KW - quango KW - corporate governance KW - corporatization KW - agencification KW - social exchange theory KW - transaction cost theory KW - new public management KW - management autonomy KW - control Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-86503 ER -