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In this paper, we evaluate the application of Bayesian Optimization (BO) to discrete event simulation (DES) models. In a first step, we create a simple model, for which we know the optimal set of parameter values in advance. We implement the model in SimPy, a framework for DES written in Python. We then interpret the simulation model as a black box function subject to optimization. We show that it is possible to find the optimal set of parameter values using the open source library GPyOpt. To enhance our evaluation, we create a second and more complex model. To better handle the complexity of the model, and to add a visual component, we build the second model in Simio, a commercial off-the-shelf simulation modeling tool. To apply BO to a model in Simio, we use the Simio API to write an extension for optimization plug-ins. This extension encapsulates the logic of the BO algorithm, which we deployed as a web service in the cloud. The fact that simulation models are black box functions with regard to their behavior and the influence of their input parameters makes them an apparent candidate for Bayesian Optimization (BO). Simulation models are multivariable and stochastic, and their behavior is to a large extent unpredictable. In particular, we do not know for sure which input parameters to adjust to maximize (or minimize) the model’s outcome. In addition, the complex models can take a substantial amount of time to run. Bayesian Optimization is a sequential and self-learning algorithm to optimize black box functions similar to as we find them in simulation models: they contain a set of parameters for which we want to identify the optimal set, they are expensive to evaluate, and they exhibit stochastic noise. BO has proven to efficiently optimize black box functions from varius disciplines. Among those, and most notably, it is successfully applied in machine learning algorithms to optimize hyperparameters.

Die Entwicklung von Virtual Realitiy-Technologien spielt im digitalen Zeitalter des 21. Jahrhundert eine immer bedeutendere Rolle und bietet Potential für zahlreiche Branchen. In der Branche des Garten- und Landschaftsbaus lässt sich dies beispielsweise durch die Einbettung von Baummodellen in interaktive Planungsprozesse ableiten, um Fehler und Missverständnisse im Planungsprozess zu vermeiden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in diesem Zuge mit den Möglichkeiten und Potentialen von generierten Echtzeit-Baummodellen auf der Grundlage von terrestrischem Laserscanning. Aufgrund von fehlenden Erfahrungswerten und Messuntersuchungen wird durch diese Arbeit ein optimiertes Standardverfahren für die Baumaufnahme mittels terrestrischem Laserscanning aufgestellt. Dies geschieht auf der Basis von mehreren Baumaufnahmen und Programmuntersuchungen. Das Standardverfahren beinhaltet alle Bearbeitungsschritte von der Aufnahme bis zum Echtzeit-Visualisierungsmodell. In diesem Zuge werden zu erwartende Einschränkungen durch Windeinflüsse, Dateigrößen und verschiedene Vegetationsperioden genauer untersucht. Durch den Wind entstehende Messrauschfehler lassen sich mittels Filtervorgänge reduzieren, jedoch nicht ganzheitlich entfernen. Sowohl das terrestrische Laserscanning als auch die 3D-Visualisierung bieten ein breit gefächertes Grundlagenspektrum, mit dem sich vor der Bearbeitung auseinander gesetzt werden muss. Weiterhin spielen Faktoren der menschlichen Wahrnehmung eine wichtige Rolle, um eine zielgerichtete Visualisierung umzusetzen. Auf der Basis von Probeaufnahmen werden Scaneinstellungsparameter getestet, um Qualitätsmerkmale zu definieren. Weiterhin werden insgesamt 9 auf dem Markt vertretene Weiterverabeitungsprogramme detailliert untersucht und auf Funktionen getestet. In Abhängigkeit von der Baumgröße und Vegetationsperiode ergeben sich unterschiedlich anzuwendende Scaneinstellungen. Aufgrund der besten Ergebniserzielung und geringsten Gesamtzeitaufwendung wird Faro Scene als geeignetes Weiterverarbeitungsprogramm ausgewählt und in das Standardverfahren eingebettet. Da im Zuge einer Vermaschung keine zielführenden Ergebnisse erreicht werden, erfolgt die Darstellung der Baummodelle in Form einer Punktwolkenvisualisierung. Hierzu wird 3ds Max Design mit einem Vray Renderer als geeignetes Programm ausgewählt. Durch den Vergleich mit bestehenden 3D-Gehölzdatenbanken wird die Tauglichkeit der Punktwolkenvisualisierung bekräftigt. Die aus den Probeaufnahmen gewonnenen Erkenntnisse werden für die Aufnahmen weiterer Baummodelle angewendet. Hierzu wird das entwickelte Standardverfahren mit einem Anwendungsbeispiel von 2 Bäumen gleicher Gattung und Art unterschiedlichen Alters durchgeführt.

Zurzeit wird die Digitalisierung in der Baubranche forciert. Im Hochbau ist dabei Building Information Modeling (BIM) als neue Planungsmethode im Vormarsch. In der Landschaftsarchitektur-Branche findet jedoch noch keine systematische Auseinandersetzung mit dieser Thematik statt. Das Ziel ist daher, fundierte Informationen zu erarbeiten, die das Thema Building Information Modeling aus der Perspektive der deutschen Landschaftsarchitektur beleuchten und eine Basis für eine im Berufsfeld zu führende Diskussion legen. Aufbauend auf einer Bestandsaufnahme zu vorliegenden Entwicklungen, Definitionen, Standards und technologischen Grundlagen werden eine Online-Umfrage sowie Experteninterviews mit BIM-Anwendern und Softwareherstellern durchgeführt. Ein BIM-Test-Projekt dient der Prüfung, inwieweit für die Landschaftsarchitektur typische Planungsschritte mit branchentypischer Software BIMgerecht bearbeitet werden können. Die hohe Rücklaufquote der Online-Umfrage, 266 Rückläufer bei 707 kontaktierten Landschaftsarchitekturbüros, bestätigt die Brisanz des Themas. Ca. 80 % der befragten Büros haben noch nie von der Methode gehört oder sich noch nicht damit auseinander gesetzt. Weniger als 4 % sind BIM-Anwender oder planen den Umstieg. Die Auswertung gibt Hinweise auf BIM-hemmende Faktoren, u. a. die vorherrschende 2D-Planung und kleinteilige Bürostruktur, sowie positive und negative Erwartungen der Landschaftsarchitekten an eine BIM-Umstellung. Sowohl aus den Experteninterviews als auch aus der Bearbeitung des Testprojektes ergibt sich, dass erste Softwarelösungen BIM-Prozesse in der Außenanlagenplanung unterstützen. Jedoch fehlen landschaftsarchitektonische Bauteile sowie die Standards, diese in der verbreitet angewandten IFC-Schnittstelle adäquat zu definieren. Insbesondere in der Definition dieser IFC-Klassen und Objekte mit zugehörigen Genauigkeitsstufen in Geometrie und Informationsgehalt ('Levels of Detail' - LOD und 'Levels of Information' - LOI) wird dringender Forschungs- und Entwicklungsbedarf gesehen. Hilfreich wäre eine branchenspezifische BIMArbeitsgruppe. Die Auseinandersetzung mit BIM könnte zur Optimierung der Arbeitsprozesse, Softwarelösungen und Austauschformate beitragen. So wäre eine Angliederung an BIM-Prozesse auch in der Landschaftsarchitektur möglich.

Durch die Verbreitung von VR und den möglichen Potenzialen für die Landschaftsarchitektur, gewinnt die Auseinandersetzung mit der Verwendung als Präsentationsmedium an Relevanz. Aufgrund der geringen Anzahl an Fallstudien zu dieser Thematik, war es das Ziel dieser Arbeit, eine vollständige und praxisnahe VR-Erfahrung anhand eines Beispielprojekts zu erstellen. Hierfür wurde das Wohnbauprojekt „Teilerhöfe“ in Hannover ausgewählt.
Im Rahmen der Arbeit konnte ein Arbeitsablauf für die Erstellung einer VR-Erfahrung aufgestellt und erfolgreich durchgeführt werden. Das Ergebnis bildet eine auf der Unreal Engine basierende virtuelle Echtzeit-Umgebung, die durch ein VR-Headset erkundet werden kann. Trotz einiger notwendiger Kompromisse konnten alle Inhalte des Entwurfs angemessen dargestellt werden. Auf dieser Basis werden mögliche Potenziale und Grenzen für den Einsatz in der Landschaftsarchitektur diskutiert. Hieraus resultiert die Erkenntnis, das VREs einen erheblichen Mehrwert bieten können, aber mit Bedacht eingesetzt werden sollten.


Animal husbandry methods also play an important role in public discussion, as animal welfare is often valued in society by visual perceptions. In this context, there is often an idealized idea of livestock husbandry and nutrition, which is staged by ideal-typical images. In the minds of many citizens, nature-loving images trigger a positive imagination that results from the longings of urban living conditions. Media and stakeholder analyses indicate that the use of straw in livestock husbandry and nutrition also has a positive impact on the welfare of livestock. According to this, straw is preferred by the public for more animal welfare. But what is not considered is the fact that the straw must be of impeccable hygienic quality. Fungal infestation and the formation of mycotoxins in straw can cause diseases in livestock with consequences for animal welfare. The first evaluation of a perfect straw quality also takes place in science through sensory tests, i.e. through smell, grip, colour and impurities. Only in the case of abnormalities in the sensory tests are further examinations indicated, such as microbiological examination procedures. The hygienic properties of straw were examined on the basis of these assessment criteria. In addition to the microbiological-hygienic tests, the sensors of the straw were also tested. The results show that there are no abnormalities in the sensory examination of the hygiene status. This was to observe an impeccable hygiene status. However, the microbiological-hygienic investigations showed that the straw had microbiological as well as mycotoxin loads above the orientation values. This can have negative health effects, such as diseases for farm animals. The scientific results led to the conclusion: The public discussion about animal welfare, which is often conducted primarily on the basis of visual impressions, could gain in scientific resilience if it includes objective results such as microbiological analyses in addition to images in order to evaluate animal welfare in livestock farming