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Über dieses Buch

Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) lassen sich komplexe Systeme wie Finanzmärkte, Gesellschaften, Infrastrukturnetze, Organisationen oder ähnliches detailliert darstellen und anschließend realitätsnah simulieren. Aufgrund der zentralen Fähigkeit der ABM, das Zusammenspiel einer Vielzahl heterogener Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung recht einfach zu modellieren, können Phänomene auf der Makroebene durch Ereignisse auf der Mikroebene verständlich erklärt, zuverlässig prognostiziert oder auch in experimenteller Weise erkundet werden. Diese computergestützte Methode bietet zahlreiche Vorteile, weshalb sie heutzutage bereits in vielen Anwendungsbereichen erfolgreich eingesetzt wird. So kann beispielsweise, abhängig von der gewählten Modellierungsumgebung bzw. der verwendeten Software, eine grundlegende Einarbeitung ohne größeren Zeitaufwand und vor allem auch ohne entsprechende Programmierkenntnisse autodidaktisch geschehen. Diese interdisziplinär angelegte Einführung ermöglicht einer breiten Zielgruppe einen Einblick in die Grundlagen der ABM.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Zusammenfassung
Ausgehend von den Aussagen von Aristoteles (Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile.) und Alexander von Humboldt (Alles hängt mit allem zusammen.) wird die Notwendigkeit einer Methode sichtbar, mit der komplexe Systeme angemessen behandelt werden können. Vor allem in den Sozialwissenschaften wurden diese beiden Ansätze noch nicht umfassend realisiert bzw. angemessen in die Methodenwelt übernommen.
Silvio Andrae, Patrick Pobuda

Kapitel 2. Welchen Nutzen bietet die agentenbasierte Modellierung?

Zusammenfassung
Die agentenbasierte Modellierung hat das Potential, die Erkenntnisgewinnung in den Sozialwissenschaften durch eine weniger abstrakte und interdisziplinäre bzw. kooperative Vorgehensweise wesentlich voranzubringen. Sie zeichnet sich dabei durch die Charakteristiken Einfachheit, Realitätstreue, Objektivität und Transparenz aus.
Silvio Andrae, Patrick Pobuda

Kapitel 3. Welche Wesensmerkmale erlauben den Erkenntnissprung?

Zusammenfassung
Agentenbasierte Modellierung (ABM) bezeichnet eine computergestützte sowie individuenbasierte Methode, die es ermöglicht, skalierbare Modelle mit einer Vielzahl heterogener Agenten in einer adaptiven Umgebung zu erstellen. Auf diese Weise entstehen dynamische Systeme, in denen Agenten untereinander sowie mit ihrer Umgebung interagieren und situativ-angepasste, eigenständige Entscheidungen treffen. Aus dieser Bottom-up-Perspektive heraus lassen sich emergente Phänomene anschaulich untersuchen oder auch komplexe Sachverhalte allgemeinverständlich bzw. fast schon spielerisch darstellen. Zudem können Experimente in verschiedenen Settings durchgeführt und die Ergebnisse, u. a. auch grafisch, in Echtzeit angezeigt werden. Darüber hinaus können die Resultate im Nachgang mit den bestehenden Toolkits der jeweiligen Fachdisziplin analysiert werden.
Silvio Andrae, Patrick Pobuda

Kapitel 4. Welche Anwendungsbereiche wurden bisher verwirklicht?

Zusammenfassung
Nachdem beschrieben wurde, welche Vorteile die ABM bietet, und beleuchtet wurde, welchen erheblichen Fortschritt diese digitale Methode aufgrund ihrer Vielfältigkeit sowie Verständlichkeit erbringen kann, geht es nun um die Anwendungsbereiche. Im Allgemeinen sind ABMs gut geeignet für Situationen, in denen Interaktionen zwischen Agenten wichtig sind, in denen Heuristiken im Wesentlichen dominieren, in denen die Heterogenität von Agenten relevant ist, in denen Politiken Effekte auf Agentenebene haben, in denen granulare Daten reichlich vorhanden sind und in denen analytische Methoden versagen.
Silvio Andrae, Patrick Pobuda

Kapitel 5. Welche Modellierungswerkzeuge stehen zur Verfügung?

Zusammenfassung
Es existiert eine Vielzahl verschiedener Programmiersprachen sowie Modellierungsumgebungen zur Erstellung eines ABMs und der anschließenden Durchführung der Simulation, welche unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden. Dabei eignen sich besonders integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE), welche in der Regel aus einem Code-Editor, Compiler bzw. Interpreter, Debugger und einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) sowie im ABM-Kontext zusätzlich aus einer entsprechenden Simulationsmaschine bestehen. Diese Programme unterscheiden sich dabei in vielfältiger Weise. Erhebliche Differenzen zwischen den Tools gibt es u. a. bei der Benutzerfreundlichkeit sowie dem erforderlichen Lernaufwand bzw. Wissensstand. Neben verschiedenen Schwierigkeitsniveaus für Nutzer:innen bzgl. Modellierungsaufwand und Programmierkenntnissen unterscheiden sich auch die Anforderungen an die Computertechnik.
Silvio Andrae, Patrick Pobuda

Kapitel 6. Zusammenfassung

Zusammenfassung
Ein agentenbasiertes Modell ist vereinfacht gesagt also nichts anderes als ein Computerprogramm, welches eine künstliche Welt abbildet bzw. eine Kopie der Realität darstellt, in der eine Vielzahl unterschiedlicher Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung interagieren. Diese Agenten können dabei verschiedenste Formen annehmen, die bspw. von Personen über Unternehmen bis hin zu ganzen Gesellschaften reichen. Auch die Umgebungen lassen sich individuell gestalten und im Laufe der Simulation verändern. Mit einem solchen Versuchsaufbau können dann u.a. vielfältige Experimente durchgeführt oder zuverlässige Prognosen erstellt werden.
Silvio Andrae, Patrick Pobuda

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