bottomupAnsätzen

BottomupAnsätzen beschreiben Ansätze zur Lösung von Problemen, die mit lokalen Bausteinen oder Einzelinteraktionen beginnen und durch ihr Zusammenspiel globale Strukturen erzeugen. Im Gegensatz zu Top-down-Ansätzen, bei denen Ziele vorab festgelegt werden, entsteht Komplexität hier aus einfachen Bausteinen.

Kerndimensionen sind Dezentralität, Emergenz, Modularität und datengetriebene Regelsetzung. Modelle verwenden oft Agenten, Zellen oder Module, die mit einfachen Regeln interagieren. Die globalen Muster ergeben sich aus lokalen Interaktionen und sind nicht direkt aus den Einzelhandlungen vorhersehbar.

Typische Anwendungsfelder reichen von softwaretechnischer Entwicklung (komponentenbasierte oder serviceorientierte Architekturen) und Robotik (verhaltensbasierte Systeme) bis zu sozial- und naturwissenschaftlichen Modellen (agentenbasierte Modellierung, zelluläre Automaten) sowie Lernprozessen in der KI.

Vorteile sind Robustheit, Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit in komplexen Systemen. Nachteile umfassen geringere Vorhersagbarkeit, schwierigere Kontrolle über globale Ergebnisse und potenziell höheren Rechen- oder Datenaufwand für Konvergenz.

Historisch prägen Bottomup-Ansätze vielfältige Disziplinen; Hybridformen, die Bottom-up und Top-down kombinieren, sind verbreitet.