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Die Multiagentensimulation (MAS) hat sich als essenzielles Werkzeug etabliert, um komplexe Systeme auf Basis individueller Akteure zu modellieren und daraus emergente Phänomene abzuleiten. Sie ermöglicht es Forschern, von persönlichen Entscheidungen bis zu globalen Dynamiken realitätsnahe und flexible Modelle zu erstellen – und ist dabei zugleich angewiesen auf moderne Methoden der Datenintegration und Berechnung.
Stärken der Multiagentensimulation: Heterogenität, Emergenz und Modularität
Die enorme Stärke von MAS liegt in der Abbildung heterogener, autonomer Agenten, die in ihrer Interaktion vielfältige, teils überraschende globale Verhaltensmuster erzeugen. Diese Bottom-up-Perspektive vermeidet stark vereinfachende Homogenitätsannahmen klassischer Makromodelle und erlaubt stattdessen realistische Simulationen von Umfeld, räumlichen Abhängigkeiten und individuellen Verhaltensstrategien.
Zur präzisen Modellierung einzelner Agenten können heute vielfältige Informationsquellen genutzt werden – von direkten Beobachtungen über Sensor- und Tracking-Daten bis hin zu maschinellem Lernen. Diese Datennähe erleichtert Validierung und Parametrisierung und eröffnet zugleich Möglichkeiten, Verhaltensmodelle adaptiv anzupassen.
Die Modularität der MAS-Modelle ermöglicht trotz hoher Komplexität eine iterative Entwicklung: Agentenklassen lassen sich getrennt spezifizieren und so effizient weiterent…