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Öffentliche Verwaltung gerät im Zuge komplexer werdender Herausforderungen zunehmend unter Druck. Pandemiebekämpfung, Bewältigung der Klimakrise, demographischer Wandel und Digitalisierung führen perspektivisch sowohl die Gesamtorganisation als auch ihre MitarbeiterInnen an die Grenzen der Belastbarkeit. Darüber hinaus soll der öffentliche Dienst als Innovationstreiber fungieren und im Wettbewerb um die besten MitarbeiterInnen die Nase vorne haben. Das alles vor dem Hintergrund wachsender Aufgaben und begrenzter Budgets. Um möglichst vielen dieser Anforderungen gerecht zu werden, braucht es neue Antworten für die Organisation von Verwaltungseinheiten. Die Stadt Wien erarbeitet im Rahmen des Pilotprojekts “wir-bestimmt-arbeiten“ zukunftsfähige Arbeitsmodelle und entwickelt ihre Unternehmenskultur weiter, verbunden mit dem Ziel, die Zufriedenheit ihrer MitarbeiterInnen zu steigern. In Begleitung des Projekts gibt diese Masterarbeit einen Überblick über aktuelle Theorien in Bezug auf die Steuerung komplexer Systeme, Selbstorganisation, Selbstführung und das normative Management. Die theoretische Zusammenschau wird mit den personalstrategischen Vorgaben und Leitlinien des Magistrats der Stadt Wien verglichen. Die Themenanalyse der ProjektmitarbeiterInnen-Gruppeninterviews ergibt, dass Selbstführung die Motivationslage und Teamkultur verbessert. Wesentliche Bedingung dafür ist, dass Führungskräfte durch Vorbildwirkung und organisatorische Maßnahmen Raum für Selbstorganisation schaffen und in der Transformationsphase intensiv unterstützen. Transparente Kommunikation und die enge Einbindung von Service- und Stabstellen mindert das Konfliktpotenzial. Das im Zuge des Pilotprojekts erworbene Transformationswissen ermöglicht es der Stadt Wien, die weitere Implementierung agiler Teams innerorganisatorisch begleiten zu können. With the rising complexity of the challenges at hand public administration is under increased pressure. Issues like fighting the pandemic and the climate crisis, pressure due to demographic change and digitalization leave the current system of public administration and the civil servants at the brink of collapse. Moreover, public administration is expected to foster innovation and not to lose out in the war for talents – all this against ever growing spending cuts and responsibilities. In order to tackle the issues outlined above the entire structure of public service needs to change. The City of Vienna has started a pilot scheme “wir-bestimmt-arbeiten” to develop and test new ways of working in order to increase workplace satisfaction and to ultimately change the culture of public service to the better. This master thesis supervises the progress of the pilot scheme and in addition gives an overview of the current theories of governance of complex systems, self-organization, self-management and normative management. This overview is matched against the strategic guidelines and standards laid out by the Magistrate of the City of Vienna. The outcome of interviews conducted with the participants of the pilot scheme strongly suggest that self-management will increase motivation and make team-culture better. A requirement for this change to happen is that managers act as role models and actively give their subordinates room for self-organization and to provide guidance throughout the transitional period. Transparent communication and engaging all different organizational bodies – such as service divisions etc. – will minimize conflict. All the information and knowledge gathered through the pilot scheme will enable the City of Vienna to implement agile teams in the time to come. vorgelegt von: Michael Kienesberger Wien, FH Campus Wien, Masterarb., 2021

The trend toward pervasive computing and networked systems has lead to increased complexity and dynamics of today's technical systems. Thus, future systems are expected to be even more complex requiring novel ways to handle such complex networked systems. One approach to solve this problem is to increase the level of self-organization in those systems. Self-organizing systems offer numerous advantages over traditional ones like robustness against a failure of a component and scalability but due to the distributed structure there is no straightforward way to design a self-organizing system. This thesis investigates how evolutionary computation can be applied to find the appropriate micro-level rules of a self-organizing system that provide the desired emergent global behavior for a given system. In particular, we propose a design methodology built on meta-heuristic search that guides the designer throughout the whole engineering process. Additionally, we investigate the evolvability of self-organizing technical systems via several case studies focusing on the effects of certain design decisions explained in the proposed methodology. First, a self-organizing cellular automata model is described that is evolved to present a desired 2D structure. Using this example the connection between problem complexity and evolvability is discussed. Two further studies focus on evolutionary swarm robotics. In the first one, we discuss the effects of various interaction interfaces and their effects on the quality of the evolved solutions. We find that seemingly identical interfaces can produce significantly different group behavior. The second experiment investigates how a self-organizing team of soccer robots can be evolved. Here, we study the effects of different agent controller structures and interface interpretation models. We also describe a novel evolutionary software framework that supports the proposed design methodology and aids engineers and researchers working with self-organizing systems., Der Trend bezüglich Pervasive Computing und vernetzter Systeme hat zur erhöhten Komplexität und Dynamik heutiger technischer Systeme geführt. Künftige Systeme werden voraussichtlich noch komplexer sein, was neue Möglichkeiten erfordert, um solche komplexe vernetzte Systeme zu verar- beiten. Ein möglicher Ansatz um dieses Problem zu lösen besteht in der Erhöhung des Niveaus der Selbstorganisation in diesen Systemen. Selbst-organisierende Systeme bieten zahlreiche Vorteile gegenüber traditionellen Systemen wie Robustheit gegen den Ausfall einer Komponente und Skalierbarkeit, aber aufgrund der verteilten Struktur gibt es keine einfache Möglichkeit ein selbstorganisierendes System zu entwerfen. Diese Arbeit untersucht wie evolutionäre Algorithmen angewendet werden können, um die entsprechenden Mikro-Ebene Regeln eines selbstorganisierendes Systemes zu finden, welche das gewünschte emergent globale Verhalten bietet. Dazu wird eine Design-Methodik für meta-heuristische Suche vorgeschlagen, welche den Designer durch den gesamten Engineering-Prozess führt. Mit Hilfe verschiedener Fallstudien werden die Auswirkungen bestimmter Design-Entscheidungen auf die Entwicklungsfähigkeit von selbstorganisierenden technischen Systemen untersucht. Zuerst wird ein Modell für selbstorganisierende Zellularautomaten beschrieben, das entwickelt wird um eine vorgegebene Struktur zu präsentieren. Mit diesem Beispiel wird die Verbindung zwischen Problemkomplexität und Entwicklungsfähigkeit diskutiert. Zwei weitere Studien konzentrieren sich auf evolutionäre Schwarmrobotik. In der ersten Studie diskutieren wir die Auswirkungen von verschiedenen Interaktionsschnittstellen und ihre Auswirkungen auf die Qualität der entwickelten Lösungen. Die Ergebnisse zeigen dass beinahe identische Schnittstellen ein deutlich unterschiedliches Gruppenverhalten produzieren können. Das zweite Experiment untersucht selbstorganisierendes Team von Fußball-Roboter evolviert werden kann. Hier untersuchen wir die Effekte verschiedener Steuerungsstrukturen von Agenten und verschiedene Interpretationsmodellen von Schnittstellen. Schlussendlich beschreiben wir ein neues Software-Framework, das die vorgeschlagene Entwurfsmethodik implementiert und Ingenieuren und Forschern dabei helfen kann sich mit selbsorganisierenden Systemen zu beschäftigen., István Fehérvári, Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers, Zsfassung in dt. Sprache, Klagenfurt, Alpen-Adria-Univ., Diss., 2013