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Abstract-Band - Fakultät für Informatik, TU Wien - Technische ...

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Institut <strong>für</strong> Analysis und Scientific Computing<br />

Pavol Bauer<br />

Validation and Parallel Implementation of Spatial Agent Contacts at an Agent<br />

Based Simulation of Epidemics on Hexagonal Grids<br />

Studium: Masterstudium Medizinische <strong>Informatik</strong><br />

Betreuer: Ao.Univ.Prof. Dr. Felix Breitenecker<br />

Mathematische Modellierung und Simulation sind wichtige Hilfsmittel in der<br />

Analyse von Epidemieausbreitungen, welche Entscheidungsträgern die<br />

Möglichkeit bieten zukünftige Infektionswellen schneller erkennen und<br />

vorbeugen zu können. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein<br />

Epidemiemodell vorgestellt welches eine synthetische Bevölkerung -<br />

sogenannte Agenten - kreiert, welche einem virtuellen Krankheitserreger<br />

ausgesetzt werden. Die Agenten können mit diesem Erreger angesteckt<br />

werden, die Infektion auf andere Agenten übertragen und nach einer<br />

gewissen Zeitspanne wieder genesen. Die Basis <strong>für</strong> dieses Verhalten stellt ein<br />

Teil des Models dar, welches Agenten einander zuweist und einem möglichen<br />

Kontakt berechnet. Dieses Modul stellt den Hauptaugenmerk der Arbeit dar:<br />

es wird untersucht ob die Kontaktfindung mit statistischen Methoden oder mit<br />

Hilfe eines abstrakten Raumes auf welchem sich die Agenten frei bewegen<br />

und treffen können, simuliert werden kann. Die Struktur des Raumes und die<br />

Bewegung der Agenten sind an den Lattice Gas Cellular Automaton (LGCA)<br />

angelehnt, einer diskreten mathematischen Methode zur Simulation von<br />

natürlicher Bewegung wie sie in unkomprimierten Gasen oder Flüssigkeiten<br />

vorkommt. Da die Simulation einer grossen Bevölkerung mit Hilfe des LGCA<br />

sehr rechenaufwendig ist, ist im Rahmen der Diplomarbeit ebenfalls ein<br />

paralleler Algorithmus entwickelt worden welcher auf der GPU, dem<br />

Hauptprozessor der Grafikkarte, ausgeführt werden kann. Es hat sich gezeigt,<br />

dass diese Rechenarchitektur die vorgestellte Aufgabe bis zu 100-mal<br />

schneller als die CPU verarbeiten kann. Während die Analyse der<br />

Kontaktfindung mögliche Anwendungsfälle der Methoden beleuchtet stellt<br />

die parallele Implementierung eine Möglichkeit dar, zukünftige räumlich<br />

basierte Epidemiesimulationen preisgünstig und zeiteffizient auf<br />

gewöhnlichen Grafikkarten ausführen zu können.<br />

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