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Online Publikation - im ZESS - Universität Siegen

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EINLEITUNG 9<br />

Modellbildung (Kap. 3 und Abb. 1.3B) vorgestellt. Kapitel 4 gibt einen Überblick über<br />

die existierenden Softwarewerkzeuge, die ähnliche Bereiche abdecken. Abgeschlossen<br />

wird der Grundlagenteil mit Kapitel 5, das die Resultate des Vorgängerprojekts und<br />

die Ausgangssituation dieser Arbeit vorstellt.<br />

Im zweiten Teil werden die zugrunde liegenden Methoden und die Implemen-<br />

tierung des Softwarewerkzeugs MMT2 behandelt. Eine neue und effektive Vorge-<br />

hensweise ist die softwareseitige Unterstützung von Modellfamilien, die in Kapitel 6<br />

(Abb. 1.3E) an einem Beispiel vorgestellt wird. Kapitel 8 und 9 beschreiben die wich-<br />

tigsten Details der Implementation von MMT2 (Abb. 1.3F) und Kapitel 7 den Aufbau<br />

des XML-basierten Speicherformats (Abb. 1.3D) .<br />

Im dritten Teil dieser Arbeit wird zunächst in Kapitel 10 anhand eines einfachen Bei-<br />

spiels die Benutzung von MMT2 veranschaulicht. Kapitel 11 stellt drei exper<strong>im</strong>entelle<br />

Arbeiten vor, in denen das Softwarewerkzeug unterstützend zum Einsatz kam.<br />

Der vierte Teil dieser Arbeit, Modellsuche, befasst sich <strong>im</strong> Detail mit dem Forma-<br />

lismus der Modellfamilien, der eine der wesentlichen Neuerungen darstellt und den<br />

Modellbildungsprozess in seiner Effektivität maßgeblich unterstützen soll. Dazu wer-<br />

den in Kapitel 12 die Modellfamilien, welche bereits in Kapitel 6 anhand eines Bei-<br />

spiels informal vorgestellt wurden, auf einem höheren Abstraktionsniveau formal de-<br />

finiert. Aufbauend auf diesen Formalismus stellt Kapitel 13 einen Opt<strong>im</strong>ierungsalgo-<br />

rithmus vor, der die Modellfamilien als Grundlage nutzt. In Kapitel 14 wird ein An-<br />

wendungsbeispiel für diesen Algorithmus vorgestellt und diskutiert. Aufgrund des<br />

hohen Rechenleistungsbedarfs wurde MMT2 nicht nur auf Einzelplatzrechnern ein-<br />

gesetzt sondern auch auf Workstation-Clustern, Hochleistungsrechnern und in einer<br />

Grid-Infrastruktur (Kapitel 15).<br />

Im letzten Teil der Arbeit werden in Kapitel 16 die wichtigsten Ergebnisse noch<br />

einmal zusammengefasst, die Resultate diskutiert und ein Ausblick gegeben.<br />

1.6. Exper<strong>im</strong>entelle Modellbildung<br />

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •<br />

Abb. 1.3 diente <strong>im</strong> letzten Abschnitt dazu, die Struktur dieser Arbeit daran zu illustrie-<br />

ren, dass jedes Kapitel einer oder mehrerer Teilabbildungen zugeordnet werden kann.<br />

In erster Linie stellt Abb. 1.3 aber ein Ablaufschema für eine Art der exper<strong>im</strong>entellen<br />

Modellbildung dar, die dieser Arbeit zugrunde liegt. In ähnlicher Form wurde Abb. 1.3<br />

als Poster auf der Tagung Metabolic Engineering V vorgestellt [Haunschild et al., 2004].

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