Publication - The feasibility of gaze tracking for “mind reading” during searchA. LE
We perform thousands of visual searches every day, for example, when selecting items in a grocery store or when looking for a specific icon in a computer display. During search, our attention and gaze are guided toward visual features similar to those in the search target. This guidance makes it possible to infer information about the target from a searcher’s eye movements. The availability of compelling inferential algorithms could initiate a new generation of smart, gaze-controlled interfaces that deduce from their users’ eye movements the visual information for which they are looking. Here we address two fundamental questions: What are the most powerful algorithmic principles for this task, and how does their performance depend on the amount of available eye-movement data and the complexity of the target objects? While we choose a random-dot search paradigm for these analyses to eliminate contextual influences on search, the proposed techniques can be applied to the local feature vectors of any type of display. We present an algorithm that correctly infers the target pattern up to 66 times as often as a previously employed method and promises sufficient power and robustness for interface control. Moreover, the current data suggest a principal limitation of target inference that is crucial for interface design: If the target patterns exceed a certain spatial complexity level, only a subpattern tends to guide the observers' eye movements, which drastically impairs target inference.
Master Thesis - Algorithm for pattern recognitionA. LE
A lot of different works were published which examine basic search task where a user has to find a given object inside some picture or other object. During this task the subject’s eye movement are recorded and later on analyzed for a better understanding of a human’s brain and the corresponding eye movements to a given task. In such search tasks like ”find-the-object” the question arises if it is possible to determine what a subject is looking for just by considering the given eye movement data, without knowing what he/she is looking for.
In this work an eye tracking experiment was introduced and conducted. The experiment presented different random-dot pictures to the subjects, consisting of squares in different colors. In these pictures the task was to find a pattern with a size of 3x3 squares. For the first part of the experiment, the used squares were in black and white, in the second part gray was added as an additional color. During each experiment the eye movements were recorded.
Special software was developed and introduced to convert and analyze the recorded eye movement data, to apply an algorithm and generate reports that summarize the results of the analyzed data and the applied algorithm.
A discussion of these reports shows that the developed algorithm works well for 2 colors and different square sizes used for search pictures and target pat- terns. For 3 colors it is shown that the patterns which the subjects are searching for are too complex for a holistic search in the pictures - the algorithm gives poor results. Evidences are given to explain this results.
Publication - The feasibility of gaze tracking for “mind reading” during searchA. LE
We perform thousands of visual searches every day, for example, when selecting items in a grocery store or when looking for a specific icon in a computer display. During search, our attention and gaze are guided toward visual features similar to those in the search target. This guidance makes it possible to infer information about the target from a searcher’s eye movements. The availability of compelling inferential algorithms could initiate a new generation of smart, gaze-controlled interfaces that deduce from their users’ eye movements the visual information for which they are looking. Here we address two fundamental questions: What are the most powerful algorithmic principles for this task, and how does their performance depend on the amount of available eye-movement data and the complexity of the target objects? While we choose a random-dot search paradigm for these analyses to eliminate contextual influences on search, the proposed techniques can be applied to the local feature vectors of any type of display. We present an algorithm that correctly infers the target pattern up to 66 times as often as a previously employed method and promises sufficient power and robustness for interface control. Moreover, the current data suggest a principal limitation of target inference that is crucial for interface design: If the target patterns exceed a certain spatial complexity level, only a subpattern tends to guide the observers' eye movements, which drastically impairs target inference.
Master Thesis - Algorithm for pattern recognitionA. LE
A lot of different works were published which examine basic search task where a user has to find a given object inside some picture or other object. During this task the subject’s eye movement are recorded and later on analyzed for a better understanding of a human’s brain and the corresponding eye movements to a given task. In such search tasks like ”find-the-object” the question arises if it is possible to determine what a subject is looking for just by considering the given eye movement data, without knowing what he/she is looking for.
In this work an eye tracking experiment was introduced and conducted. The experiment presented different random-dot pictures to the subjects, consisting of squares in different colors. In these pictures the task was to find a pattern with a size of 3x3 squares. For the first part of the experiment, the used squares were in black and white, in the second part gray was added as an additional color. During each experiment the eye movements were recorded.
Special software was developed and introduced to convert and analyze the recorded eye movement data, to apply an algorithm and generate reports that summarize the results of the analyzed data and the applied algorithm.
A discussion of these reports shows that the developed algorithm works well for 2 colors and different square sizes used for search pictures and target pat- terns. For 3 colors it is shown that the patterns which the subjects are searching for are too complex for a holistic search in the pictures - the algorithm gives poor results. Evidences are given to explain this results.
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
This article is all about what AI trends will emerge in the field of creative operations in 2024. All the marketers and brand builders should be aware of these trends for their further use and save themselves some time!
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
- Emerging ad formats that are expected to make an impact next year.
Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
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· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
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ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
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A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
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5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
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ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
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Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
2. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Zielsetzung und Projektbeschreibung
Ziel unseres Projektes war die Simulation von zwei aufeinanderfolgenden
Ampelkreuzungen einer Hauptverkehrsstraße:
Für die Autos, die von rechts oben bzw. von links unten kommen, gingen wir von
einer einspurigen Fahrspur aus, bei der aber zu den Ampeln ein
Linksabbiegerstreifen hinzukam. Für die Autos von unten rechts bzw. oben links
nahmen wir nur eine einspurige Fahrspur ohne zusätzlichen Linksabbieger an.
Die Ziele unseres Projektes waren wie folgt:
1) Möglichst reale Nachbildung einer bestehenden Ampelkreuzung
2) Optimierung der Ampelschaltung, sodass die Wartezeiten vor der Ampel
möglichst gering wird
Bei der Umsetzung dieser Ziele traten allerdings größere Probleme auf
1) Zuerst versuchten wir, realistische Werte zu bekommen. Wir setzen uns mit
der Stadt Fulda/Büro Verkehrsplanung/Herrn Thaler in Verbindung. Dieser
sicherte uns mehrmals telefonisch zu, er würde uns Daten aus einer letzten
Verkehrszählung zukommen lassen, was allerdings leider bis heute noch nicht
passiert ist. Somit mussten wir mit angenommenen Werten arbeiten.
Seite 2/14
3. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
2) Anschließend wollten wir die komplette Kreuzung in GPSS/H umsetzen (die
einzelnen Teile des Programms werden noch zu einem späteren Zeitpunkt
näher erläutert). Zuerst programmierten wir die Ampelschaltung, danach
unterteilten wir die Kreuzung wie folgt: oberer, unterer, linker und rechter
Teilabschnitt. Dann programmierten wir den linken, den rechten, den oberen
und hatten auch schon den unteren fertig programmiert, als der Compiler der
GPSS/H Student Version leider die folgende Meldung ausgab:
„STUDENT VERSION IS LIMITED TO 125 BLOCKS
LIMITS OF STUDENT VERSION EXCEEDED – RUN TERMINATED”
Somit mussten wir unser Programm kürzen, unseren Projektentwurf umstellen
und das Gesamtprojekt überarbeiten. (Aus diesem Grund sind in unserem
Programmcode noch Teile enthalten, die wir nur auskommentiert hatten und
eigentlich für den unteren Teil der Kreuzung vorgesehen waren.)
Es ergab sich eine neue Zielsetzung, bedingt aus den Einschränkungen des
Compilers:
1) Nachbildung einer bestehenden T-Kreuzung mit Ampeln (s. Bild)
2) Optimierung der Ampelschaltung, so dass die Wartezeiten vor der Ampel
möglichst gering werden
Durch die genannte Einschränkung stellten wir eine Ampel-T-Kreuzung dar, und
optimierten deren Schaltung. (Im weiteren Verlauf dieses Textes werden zunächst
die Eingangsdaten behandelt, danach die programmtechnische Umsetzung und
dann der eigentliche Kern unseres Projektes, sowie die erhaltenen Simulationsdaten
mit der optimierten Ampelschaltung.)
Seite 3/14
4. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Eingangsdaten und Modellbeschreibung
Autos erreichen die T-Kreuzung von:
- Links alle 12 +/-3 sec.
- Rechts alle 10 +/-2 sec.
- Oben alle 17 +/-4 sec.
Autos, die von links kommen, wollen auch mit einer Wahrscheinlichkeit von 10% links
abbiegen und ordnen sich auf dem Linksabbieger ein.
Autos die von oben kommen, biegen mit einer Wahrscheinlichkeit von 50% rechts
bzw. links ab.
Wenn ein Auto die Kreuzung überqueren will, so dauert dies auch unterschiedlich
lange, je nachdem, ob es grün oder rot hatte. Je Spur kann nur ein Auto auf die
Kreuzung (Linksabbieger haben eine eigene Spur auf der Kreuzung).
Sollte ein Auto in der Schlange vor sich noch mehr als drei weitere Autos haben, so
wird angenommen, es stehe ebenfalls vor einer roten Ampel. Dadurch soll simuliert
werden, dass das Auto, sollte es grün haben und kein weiteres Auto vor sich, ohne
Verzögerung durchfahren, es allerdings erst abbremsen und anfahren muss, wenn
es grün hat aber noch eine Autoschlange vor sich. (Die natürlich eine kumulative Zeit
braucht, sich über die Kreuzung zu bewegen.)
Die Zeiten sind:
- 4 sec. für eine Rote Ampel oder eine Schlange von mehr als drei
Autos
- 1 sec. bei einer grünen Ampel mit einer Schlange von weniger als
drei Autos.
Erscheint 1 sec. bei einer grünen Ampel und einer Schlange von ein oder zwei Autos
auf den ersten Blick noch recht wenig, so muss berücksichtigt werden, dass bei
Überquerung der Ampel die Autos vor dem anfahrenden Auto ebenfalls 1 sec. zum
überqueren brauchen, sodass sich bei einer grünen Ampel und einer Schlange von 2
Autos eine Wartezeit von 3 sec. ergibt.
Zusätzlich gibt es eine zusätzliche Wartezeit für Links- und Rechtsabbieger.
- Rechtsabbieger brauchen 1 sec. länger
- Linksabbieger brauchen 2 sec. länger
Seite 4/14
5. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Die Ampelschaltung, nach welcher die Rot, Grün bzw. Gelb-Phase geschaltet wird,
hatte folgenden Zeiten, mit denen wir zuerst statisch gearbeitet haben, die danach
aber zu Optimierungszwecken dynamisch zur Laufzeit verändert werden können
- Grünphase für die obere Ampel von 50 sec.
- 5 sec. Gelbphase für alle Ampeln
- Grünphase für die linke und rechte Ampel von 60 sec.
- 5 sec. Gelbphase für alle Ampeln
- 20 sec. Grünphase für die Linksabbieger des linken Kreuzungsteil
- 5 sec. Gelbphase für alle Ampeln
Danach beginnt die Schaltung wieder von vorne, sie dauert somit insgesamt 145 sec.
Ist eine Ampel in einer Grünphase, sind alle anderen Ampeln für den Querverkehr
auf rot. In der Gelbphase ist kein Verkehr zugelassen.
Zunächst hatten wir noch mehr Kriterien für eine „normale“ Kreuzung, diese wurden
allerdings für die T-Kreuzung hinfällig.
Da das modellierte System zu Beginn der Simulation noch leer ist und um
Verfälschungen zur vermeiden, gibt es eine sogenannte „Warmlaufphase“, da am
Anfang der Simulation das System noch nicht richtig ausgelastet ist. Dies bedeutet,
dass die Simulation zuerst ein Stunde läuft, dann aber alle bisher gesammelten
Werte verworfen und die Simulation mit dem aktuellen Zustand weiterläuft. Somit
können bessere Durchschnittswerte ermittelt werden.
Im weiteren ließen wir zuerst eine Simulation über 2 Stunden ablaufen, bei der
allerdings die Ampelschaltung nicht verändert wurde. (Name: Gabel1)
Anschließend ließen wir einer weitere Simulation ablaufen, bei der es wieder eine
Stunde Warmlaufphase gab, danach eine Optimierungsphase von 10 Stunden, bei
der die Ampelschaltung optimiert wurde, gefolgt von weiteren 2 Stunden „normale“
Simulation.
Seite 5/14
6. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Beschreibung des Programms:
Beiliegend gibt es zwei Programmteile, Gabel1 und Gabel2. Gabel1 arbeitet mit einer
statischen Ampelschaltung, Gabel2 mit einer zur Laufzeit veränderten Schaltung.
An dieser Stelle wird verzichtet, auf Einzelheiten der Programme einzugehen, da der
Code an sich recht ausführlich kommentiert und mit den obigen Vorwissen relativ
verständlich ist. Es werden hier nur ein paar grundsätzliche Anmerkungen zum
allgemeinen Verständnis gemacht, ohne ins Detail gehen zu wollen.
Jede Transaktion stellt ein Auto dar, welche gleichzeitig in verschiedenen
GENERATE-Blöcken erstellt werden. Jeder dieser Blöcke stellt auch gleichzeitig die
Richtung dar, aus welcher das Auto die T-Kreuzung erreichen soll.
Die Ampelschaltung ist ein eigener Abschnitt mit einem GENERATE und
TERMINATE, wobei hier die Transaktion eine komplette Schaltung aller Ampeln
darstellt. Die Ampeln selber sind als GATEs realisiert worden, sodass bei roter
Ampel die Autos von diesem GATE blockiert werden. Ist das GATE durchlässig, so
müssen die Autos erst eine FACILITIY durchqueren, mit der erreicht werden soll,
dass nur ein Auto pro Spur über die Kreuzung fahren kann. Die Wartezeit in dieser
FACILITY ergibt sich daraus, ob das Auto die Ampel bei grün (und einer Schlange
von weniger als drei Autos) oder bei rot erreicht hat.
Um den zeitlichen Ablauf des Programms besser steuern zu können, gibt es einen
zusätzlichen Block, bestehend aus den folgenden zwei Statements:
GENERATE 60
TERMINATE 1
Dieser Block bewirkt, dass in der START 60-Anweisung 3600 sec., also 1 Stunde
lang simuliert wird.
Die beiden Programme Gabel1 und Gabel2 unterscheiden sich prinzipiell nur in ihren
Control Statements. In Gabel1 sind die Zeiten für die Ampelschaltung festgelegt, in
Gabel2 werden die Zeiten bzw. die Variablen, in denen die Zeiten gespeichert und
abgefragt werden, beim ausführen des Programms verändert. Diese Veränderung
richtet sich nach der durchschnittlichen Wartezeit eines Autos vor einer Ampel: Alle
10 min werden die durchschnittlichen Wartezeiten an dem Ampeln überprüft. Bei
einer hohen Wartezeit kriegt die zu diesem Teil der Kreuzung gehörende
Ampelschaltung eine um 1sec. verlängerte Grünphase; entsprechend wird bei einem
anderen Teil der Kreuzung die Rotphase um 1sec. verlängert.
Nach 10 Std. ist diese Optimierungsphase abgeschlossen, danach werden für 2
Sunden die Ausgangsdaten gesammelt.
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7. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Ausgangsdaten:
Die kompletten GPSS/H Ausgangsdaten sind im Anhang zu finden. In diesem Teil
findet die Analyse und Auswertung dieser Daten statt.
Es folgt eine Auswertung des Programms Gabel1 (feste Schaltung) und Gabel2
(optimiert).
Aus der Simulation Gabel2 ergaben sich zunächst neue Zeiten für die
Ampelschaltung. Diese lauten wie folgt:
- Grünphase für die obere Ampel von 50 sec.
- 5 sec. Gelbphase für alle Ampeln
- Grünphase für die linke und rechte Ampel von 46 sec.
- 5 sec. Gelbphase für alle Ampeln
- 34 sec. Grünphase für die Linksabbieger des linken Kreuzungsteil
- 5 sec. Gelbphase für alle Ampeln
Somit ist die Ampel für Linksabbieger 14 sec. Länger geschaltet, die anderen Ampeln
haben sich ebenfalls stark verändert.
Im folgenden werden immer zwei ähnliche Tabellen untereinander abgebildet –
erstere steht für die vorherige Ampelschaltung, die zweite gibt die veränderten Werte
für die verbesserte Schaltung wieder.
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8. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Folgende Ergebnisse erhielten wir für die Autoschlangen S1, S2, S3 und S4:
Tabelle 1:
Max. Länge Durschn. Totale Anzahl Bei grün Durschn. Durschn. WZ
Anzahl Autos durchgefahrener durchgef. Wartezeit ohne durchegef.
Schlange Autos Autos (in %) pro Auto [sec.] Autos pro Auto
S1 11 4,483 802 99 (12,3%) 40.2 46
S2 5 0,895 99 7(7,1%) 65,1 70
S3 12 5,511 902 67(7,4%) 44 47,5
S4 7 3,007 483 25(5,2%) 44.8 47,2
Max. Länge Durschn. Totale Anzahl Bei grün Durschn. Durschn. WZ
Anzahl Autos durchgefahrener durchgef. Wartezeit ohne durchegef.
Schlange Autos Autos (in %) pro Auto [sec.] Autos pro Auto
S1 9 3,22 548 70(12,8%) 42,3 48,5
S2 3 0,36 50 6(12%) 52 59
S3 11 4,87 728 38(5,2%) 48,1 50,8
S4 7 2,71 420 20(4,8%) 46,5 48,8
Tabelle 1 gibt die eigentlich Auslastung der Kreuzung wieder. Zu jeder Schlange ist
jeweils dargestellt:
- die maximale Länge jeder Autoschlange –
- die durchschnittliche Anzahl an Autos in der Schlange
- die totale Anzahl an Autos, die die Schlange durchlaufen haben
- Anzahl der Autos, die ohne zu warten die Kreuzung passieren
konnten
- Die durchschnittliche Wartezeit, die ein Auto in der Schlange warten
musste, einmal inklusive der Anzahl der bei grün durchgefahrenen
Autos sowie einmal exklusive der Anzahl bei grün durchgefahrenen
Autos.
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9. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Tabelle 2:
Wartezeit-
Intervall S1 S2 S3 S4
0 bis 9.9 7 99 67 25
10 bis 19.9 3 67 68 47
20 bis 29.9 9 54 71 42
30 bis 39.9 6 72 71 42
40 bis 49.9 5 76 72 52
50 bis 59.9 5 94 121 56
60 bis 69.9 7 103 124 50
70 bis 79.9 7 96 128 52
80 bis 89.9 3 99 129 55
mehr als 90 45 36 42 61
Wartezeit-
Intervall S1 S2 S3 S4
0 bis 9.9 6 70 38 20
10 bis 19.9 4 43 51 46
20 bis 29.9 2 43 57 31
30 bis 39.9 1 46 53 36
40 bis 49.9 3 57 75 42
50 bis 59.9 5 48 84 45
60 bis 69.9 5 56 92 46
70 bis 79.9 4 55 83 42
80 bis 89.9 7 54 83 37
mehr als 90 11 75 111 72
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10. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Tabelle 3:
Wartezeit- Wartezeit in %
Intervall S1 S2 S3 S4
0 bis 9.9 7,22% 12,44% 7,50% 5,19%
10 bis 19.9 3,09% 8,42% 7,61% 9,75%
20 bis 29.9 9,28% 6,78% 7,95% 8,71%
30 bis 39.9 6,19% 9,05% 7,95% 8,71%
40 bis 49.9 5,15% 9,55% 8,06% 10,79%
50 bis 59.9 5,15% 11,81% 13,55% 11,62%
60 bis 69.9 7,22% 12,94% 13,89% 10,37%
70 bis 79.9 7,22% 12,06% 14,33% 10,79%
80 bis 89.9 3,09% 12,44% 14,45% 11,41%
mehr als 90 46,39% 4,52% 4,70% 12,66%
Wartezeit- Wartezeit in %
Intervall S1 S2 S3 S4
0 bis 9.9 12,50% 12,80% 5,23% 4,80%
10 bis 19.9 8,33% 7,86% 7,02% 11,03%
20 bis 29.9 4,17% 7,86% 7,84% 7,43%
30 bis 39.9 2,08% 8,41% 7,29% 8,63%
40 bis 49.9 6,25% 10,42% 10,32% 10,07%
50 bis 59.9 10,42% 8,78% 11,55% 10,80%
60 bis 69.9 10,42% 10,24% 12,65% 11,03%
70 bis 79.9 8,33% 10,06% 11,42% 10,07%
80 bis 89.9 14,58% 9,87% 11,42% 8,87%
mehr als 90 22,91% 13,71% 15,27% 17,26%
Tabellen 2 und 3 geben die Verteilung der unterschiedlichen Wartezeit-Intervallen
wieder. In Tabelle 2 wird dabei die Anzahl der Autos angegebenen, die jeweils 0 bis
9,99 sec, 10 bis 19,99 sec usw. warten mussten. In Tabelle 3 sind diese Werte dann
in Prozent angegeben.
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12. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Tabelle 5
Anzahl Autos
in Schlange S1 S2 S3 S4
0 49,0% 20,1% 13,5% 18,8%
1 33,7% 6,9% 6,3% 12,3%
2 11,2% 7,2% 5,8% 17,3%
3 4,1% 8,2% 6,9% 17,5%
4 2,0% 9,5% 7,5% 15,2%
5 11,7% 10,2% 15,2%
6 10,9% 11,4% 3,5%
7 10,9% 10,9%
8 7,1% 11,8%
9 5,4% 10,6%
10 oder mehr 2,1% 5,1%
Anzahl Autos
in Schlange S1 S2 S3 S4
0 72,00% 23,71% 12,89% 20,43%
1 24,00% 11,58% 7,34% 17,31%
2 4,00% 11,95% 7,20% 16,83%
3 12,68% 9,56% 17,55%
4 13,60% 11,91% 16,83%
5 11,76% 11,91% 10,81%
6 9,74% 11,21% 0,24%
7 4,41% 11,77%
8 0,55% 11,91%
9 4,15%
10 oder mehr 0,14%
Tabelle 4 und 5 zeigen die Verteilung der Warteschlangenlängen. So war z.B. die
Warteschlange S1 (linker Teil der Kreuzung, Linksabbiegerspur) mit einer Häufigkeit
von 11,2% 2 Autos lang.
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13. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Grafische Auswertung der Ergebnisse:
Durch die Verbesserung der Ampelschaltung ergibt sich die folgende
durchschnittliche Länge der Warteschlangen:
Anzahl Autos
6
5
4
Durschn. Anzahl
Autos
3 veränderte Werte
2
1
0 Schlange
S1 S2 S3 S4
Insgesamt ist ebenfalls zu erkennen, dass die durchschnittliche Wartezeit vor den
Ampeln durch die Verbesserung gesunken ist. Dies wird auch im folgenden
Diagramm deutlich:
Anzahl Autos
140 S1
120 S2
100 S3
80 S4
60 S1 verändert
40 S2 verändert
S3 verändert
20
S4 verändert
0
90
.9
.9
.9
.9
.9
.9
.9
eh 9.9
9
Wartezeit in sec
9.
19
29
39
49
59
69
79
ls
8
s
ra
s
s
s
s
s
s
s
s
bi
bi
bi
bi
bi
bi
bi
bi
bi
0
10
20
30
40
50
60
70
80
m
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14. Simulation eines Verkehrsnetzes mit GPSS/H
Fazit:
Aufgrund der Beschränkungen der Student Version konnten wir keine zwei
aufeinander folgende Vollkreuzungen erstellen, sondern „nur“ eine T-Kreuzung
simulieren. Doch schon diese T-Kreuzung hatte es in sich – allein die
Programmierung des Algorithmus zur Optimierung der Schaltung war sehr
zeitintensiv und komplex. Wie aus unseren Ergebnissen ersichtlich ist, haben wir die
Kreuzung relativ realitätsnah programmieren können und ebenso realitätsnahe
Ergebnisse erhalten. So zeigen unsere Tabellen und Diagramme, dass eine
Ampelschaltung, wenn sie verbessert wird, noch lange nicht bewirkt, dass Fahrzeuge
jederzeit durchfahren können; nur die Verteilung der durchschnittlichen Wartezeiten
auf die einzelnen Spuren wird „fairer“ – die Wartezeiten für die einzelnen Spuren
werden im Prinzip einfach nur anders verteilt.
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