agentenbasiert

Agentenbasierte Modelle (ABMs) sind Simulationsmodelle, in denen ein System als Menge autonomer, interagierender Agenten abgebildet wird. Jeder Agent besitzt Eigenschaften, Verhaltensregeln und einen lokalen Kontext. Durch einfache lokale Interaktionen können sich komplexe Muster auf Makroebene ergeben, ein Phänomen der Emergenz.

Zu den charakteristischen Merkmalen gehören Heterogenität der Agenten, lokale Interaktionen, adaptive Entscheidungsfindung, verteilte Steuerung und räumliche oder zeitliche Diskretisierung. Die Umwelt wird oft als kartiertes oder belastbares Feld modelliert, in dem Agenten sich bewegen, Ressourcen nutzen oder Hindernissen begegnen.

Anwendungsfelder reichen von Sozialwissenschaften, Epidemiologie, Ökologie bis hin zu Verkehrsplanung und Wirtschaftswissenschaften. Typische Fragestellungen betreffen soziale Dynamiken, Verbreitung von Krankheiten, Habitatnutzungen, Verkehrsstrom oder Markt- und Verhandlungsprozesse, bei denen individuelle Entscheidungen kollektive Muster erzeugen.

Der Arbeitsablauf umfasst: Definieren von Agentenklassen, Zuständen und Regeln; Aufbau einer Umwelt; Festlegung von Interaktionsstrukturen (Nachbarschaften, Netzwerke); Durchführung von Simulationen; Kalibrierung, Validierung und Sensitivitätsanalysen; anschließende Auswertung der Emergenzphänomene und Szenariovergleiche.

Vorteile liegen in der Fähigkeit, Heterogenität, Nichtlinearität und Emergenz abzubilden, sowie in der explorativen Untersuchung dezentraler Prozesse. Herausforderungen sind Validierung, Modellkomplexität, Parameterempfindlichkeit und hoher Rechenaufwand, weshalb Transparenz, Reproduzierbarkeit und Offenheit der Modellimplementierung wichtig sind.

Historisch entstanden ABMs in den Complex-Systems- und Sozialwissenschaften der 1990er Jahre. Plattformen wie NetLogo, Repast und AnyLogic unterstützen die Entwicklung. Agentenbasierte Modelle werden als ergänzende Methode zu aggregierten, analytischen Ansätzen eingesetzt.