Search

Ein Framework für die profilbasierte Gruppenbildung in ad hoc Umgebungen

Christian Seitz

Ein Framework für die profilbasierte Gruppenbildung in ad hoc Umgebungen


Die großen Fortschritte im Bereich drahtloser Kommunikationssysteme und mobiler Endgeräte eröffnen neue Anwendungsgebiete. Mit kleinen Geräten wie Notebooks, PDAs und Mobiltelefonen werden zunehmend verteilte, mobile ad hoc Anwendungen entwickelt, die dem Benutzer jederzeit zur Verfügung stehen. Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Formalisierung, Entwicklung und Evaluierung des Frameworks MoPiDiG - Mobile Profile based Distributed Grouping. Kernfunktionalität dieses Frameworks ist die dynamische kontextsensitive Klassifikation von Personen in virtuellen Gruppen in ad hoc Umgebungen. In MoPiDiG ist jeder Benutzer mit einem mobilen Endgerät und einem Benutzerprofil ausgestattet. Während sich die Benutzer bewegen, werden ähnliche Profile gefunden und die Benutzer zu Gruppen zusammengeschlossen. Die Teilnehmer einer Gruppe können miteinander kooperieren oder ein gemeinsames Ziel erreichen.

Im Vergleich zu bereits existierenden Verfahren verzichtet das MoPiDiG Framework auf zentrale Komponenten und ist somit komplett dezentral organisiert. Ferner arbeitet MoPiDiG ohne zusätzliche Ortsinformation. Zum Nachrichtenaustausch wird ausschließlich lokale Kommunikation, wie z. B. WLAN oder Bluetooth, verwendet. Zur Realisierung von MoPiDiG ist die Lösung von vier separaten Kernproblemen notwendig. Auf Grund der Mobilität der MoPiDiG Benutzer kann die Kommunikation zwischen Teilnehmern abbrechen, was den Gruppierungsvorgang erheblich erschwert. Zusätzlich sind Methoden notwendig, die aus einer Menge an Profilen die essentielle Teilmenge zu Gruppen zusammenfasst. Um den Gruppierungsprozess in MoPiDiG zu beschleunigen, sind Optimierungsprozesse notwendig, die mit Hilfe von Heuristiken umgesetzt werden. Zusätzlich wird die Anzahl an Kommunikationspartnern gegebenenfalls mit Hilfe von Segmentierungsmethoden reduziert.

Zur Umsetzung von MoPiDiG wurde eine modulare Architektur entwickelt, die zum einem aus einer domänenunabhängigen Schicht besteht, welche aus Algorithmen und Meta-Modellen besteht. Zum anderen sorgt eine domänenabhängige Schicht dafür, dass MoPiDiG mit möglichst wenig Aufwand an neue Domänen angepasst werden kann. Näher untersucht. Hierbei handelt es sich um dynamisches Taxi-Sharing. Ausgangspunkt für dieses Szenario sind stark frequentierte Orte, wie z. B. ein Bahnhof. Während die Benutzer sich noch im Zug befinden oder bereits im Bahnhofsgebäude aufhalten, wird die Profilinformation ausgetauscht und auf diese Weise versucht, eine oder mehrere Gruppen zu erzeugen. Zu einer Gruppe schließen sich Teilnehmer zusammen, wenn sich eine Nutzenfunktion erhöht. Dies ist der Fall, wenn Personen das gleiche Reiseziel haben, oder ein Weg existiert, der ihre Ziele ohne größere Umwege erreicht. Zur Evaluierung des Frameworks wurde eine Simulationsumgebung für MoPiDiG Anwendung erzeugt. Diese Simulationsumgebung wurde verw endet um Aussagen über die Stabilitätszeit der erzeugten Gruppen, der Skalierbarkeit des Gruppierungsprozesses und die Effizienz der verwendeten Heuristiken machen zu können. Die Ergebnisse zeigen, dass durch Anwendung der Heuristiken die Ausführungszeit des Gruppierungsprozesses derart reduziert wird, dass eine Anwendung auf mobilen Endgeräten möglich ist.