Agent Based Modelling

Einleitend sei aufgeführt, dass sich grundsätzlich vier unterschiedliche Modelltypen voneinander unterscheiden lassen. Die nächste Tabelle liefert diese Unterscheidung.

Daten-Model:

Repräsentation von Messungen und Experimenten.

Qualitatives Model:

Formalisierung von Quantitativen Modellen.

Quantitatives Model:

Verbale oder visuelle Darstellung von Systemprozessen.

Entscheidungsfindungs-Model:

Transformiert Werte und Wissen zu Aktionengrundlagen.

1. Beschreibung von ABM

ABM ist eine relativ neue Modellierungstechnik, welche sich mit der Modellierung von komplexe Systemen bestehend aus Interaktionen und autonomen Agenten (=Akteuren, wie Organismen, Menschen, Unternehmen oder Organisationen) befasst. Alle Agenten können dabei mit vollkommen unterschiedlichen Attributen und Verhaltensmethoden ausgestattet werden. Das Zusammenspiel der Agenten bewirkt das gesamte Systemgeschehen. ABM ist einsetzbar für eine sehr weite Palette unterschiedlicher Anwendungsmöglichkeiten im wissenschafltichen und Policy-strategischem Bereich. Es besteht darüber hinaus die Möglichkeit der Kopplung mit anderen Modellierungsmethoden (insebesondere mit System Dynamics und der Diskreten Event Simulation).

1.1 Gründe ABM einzusetzen (nach Macal und North, 2006)

ABM kann die Komplexität von vielschichtigen Wechselbeziehungen zwischen Agenten simulieren. Mit Hilfe von ABM können unangemessene Annahmen (bspw. homogener Markt und homogene Akteure) durch realistischere Annahmen im Verhalten der Agenten festgelegt werden. Somit kann eine direkte Abhängigkeit zwischen den realen Akteuren und den mit ABM modellierten Agenten hergestellt werden. Auch die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung kommt der Anwendbarkeit von ABM zu Gute. In folgenden Situationen sollte ABM eingesetzt werden:

1.2 Grenzen von ABM (nach Macal und North, 2006)

Zu den Anwendungsgrenzen von ABM zählt, dass es kein anderes eindeutiges Schema gibt bei der exakten Repräsentation des konkreten Modells, als den entsprechenden Software-Code. ABM kann also nicht prägnant in Form von Differenzialgleichungen oder einer statistisches Repräsentation dargestellt werden, dies wirft Fragen der Reproduzierbarkeit und Transferierbarkeit auf.

1.3 Unterscheidung von Agend Based Modelling und System Dynamics

  Agent Based Modelling System Dynamics
Fokus Fokusiert Individuen, welche auf der Basis von einfachen Regeln handeln. Im Fokus stehen zeitliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen. Akteure werden nicht direkt repräsentiert.
Starthandlung Starpunkt ist die Reflektion über Regeln von Agenten und wie diese interagieren. Startpunkt ist zumeist der Entwurf von einem Referenzmodus, um die zu Grunde liegende Feeback-Struktur zu verstehen.
Weiteres Vorgehen Regeln von Agenten werden verändert, um das gesamte Systemverhalten zu verstehen. Das Verhalten von aggregierten Größen wird in einem Wirkungsgefüge modelliert und untersucht.
Schwierigkeiten Schwierig ist es von beobachteten aggregierten komplexen Verhalten auf die Regeln der einzelnen Agenten zu schließen. Schwierigkeiten Verhalten von Agenten zu modellieren, welches auf dem Gedächnis und Lerneffekten dieser aufbaut.

2. Entwurfskonzept (nach Macal und North, 2006)

2.1 Agenten

In ABM können Modelle erstellt werden, in den Agenten als einmalige und autonome Entitäten untereinander und mit der lokalen Umwelt interagieren. Agenten können wandelbar und lernfähig sein. Hierfür können geeignete Übergangsvorraussetzungen modelliert werden. Die Agenten sind somit individuell identifizierbar, räumlich lebend in der modellierten Umwelt, ihrem entsprechenden Verhalten nach Ziel gesteuert und somit selbsttätig. Letzendlich ermöglicht ein indivuelles Agentengedächnis Lernfähigkeit und Flexibilität.

2.2. Umwelt

Agenten agieren in einer Art virtuellen Welt. Hierzu wird ein neutrales, handgemeachtes Medium geformt, welches häufig einen geographischen Raum respräsentiert (z.B. eine Stadt, ein Flighafen oder ein Nationalpark). Auch andere Räume (z.B. ein Wissensraum oder ein Netzwerk) kann modelliert werden, sofern sich Agenten anhand von Koordinaten lokalisieren lassen.

2.3 Entwurfsschritte

  1. Agenten und andere Objekte identifizieren.
  2. Die Umwelt definieren in der die Agenten leben.
  3. Spezifizieren der Attribute und Methoden von Agenten .
  4. Spezifizieren der Methoden, wie Agenten miteinander interagieren.
  5. Implementieren des Models in der verwendeten Software.

3. ABM-Software

Es gibt eine ganze Reihe unterschiedlicher ABM-Software. Folgende Software wird für besonders erwähnenswert erachtet:

AnyLogic ist wohl die ausgereifteste Software mit vielen sehr guten Tutorials. Mit AnyLogic 6 können auch System Dynamics Modelle erstellt werden. Auch die Kopplung von SD und ABM ist möglich. Allerding ist ABM proprietär.

Adaptions Model in AnyLogic als SD und ABM Version (Quelle: Borshchev und Filippop, 2004)

Liste für mögliche ABM-Anwendungen