Den Hamburger Kaufmannsspruch „Unser Feld ist die ganze Welt“ bezeichnen GEBHARDT et al. als passendes Motto für die Faszination an der Geographie (GEBHARDT et al. 2007a: 14). Geographen und Geographinnen beschäftigen sich also mit der Welt bzw. betrachten und erforschen Ausschnitte von ihr. Doch wie ist das mit den „Ausschnitten“ der Welt? Lassen sich Ausschnitte überhaupt getrennt voneinander betrachten? Oder stehen sie nicht pausenlos in Wechselwirkung mit ihrer Umwelt? Die Welt ist also ein System mit unzähligen Elementen, die miteinander interagieren. Betrachtet man diese Elemente jedoch genauer, lassen sich weitere Subsysteme erkennen; jeder Organismus ist ein weiteres System und hat wiederum Subsysteme. Diese Systeme haben alle möglichen Größen, Formen und Eigenschaften. Um ein System, bzw. seine Funktionsweise zu verstehen, ist es wichtig, auch die einzelnen Elemente des Systems, deren Eigenschaften und Wirkungsweise zu analysieren. Eine solche Analyse kann auf verschiedene Arten erfolgen. Eine Möglichkeit ist, sich jedes Element genau zu betrachten, um davon auf das ganze System zu schließen. In diesem Fall spricht man von Multi-Agenten-Systemen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Frage, wo und welche Rolle Multi-Agenten-Systeme in der Geographie spielen.
Inhaltsverzeichnis
1 Die Welt: ein System aus vielen Systemen
2 Multi-Agenten-Systeme
2.1 Was ist ein Agent?
2.2 Wie funktioniert ein Multi-Agenten-System?
3 Wo existieren Multi-Agenten-Systeme?
3.1 Natürliche Multi-Agenten-Systeme
3.2 Multi-Agenten-Systeme in der Technik
4 Simulationen von Multi-Agenten-Systemen
5 Beispiele von Multi-Agenten-Systemen in der Geographie
5.1 Beispiel 1: ILUMASS
5.2 Beispiel 2: BOT World
5.3 Beispiel 3: Stau-Simulation
6 Résumé
7 Quellen
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Rolle von Multi-Agenten-Systemen innerhalb der Geographie. Dabei steht die Forschungsfrage im Mittelpunkt, wie individuenbasierte Simulationsmodelle genutzt werden können, um komplexe räumliche Prozesse abzubilden und zu verstehen, die sich einer klassischen Betrachtung als „Blackbox“ entziehen.
- Grundlagen von Multi-Agenten-Systemen und Definition des Agentenbegriffs
- Differenzierung zwischen natürlichen und technischen Systemen
- Methodik der Modellierung und Simulation in der Wissenschaft
- Praktische Anwendungsbeispiele in der Stadt-, Raum- und Verkehrsplanung
Auszug aus dem Buch
2.2 Wie funktioniert ein Multi-Agenten-System?
Traditionellerweise wird beim Analysieren eines Systems und seiner Funktionsweise besonders auf den Anfang und den Schluss geschaut: Wie viel von was muss ich hineingeben um wie viel herauszubekommen? Ein System wird wie eine Art „Blackbox“ behandelt, innen passiert etwas, was man nicht genau weiß, und was auch keine allzu große Rolle spielt. Im Unterschied dazu stehen bei Multi-Agenten-Systemen die einzelnen Agenten und ihre Absichten, Handlungen und Ziele im Vordergrund: Multi-Agenten-Systeme sind individuenbasiert (MANDL 2003:12). Jedes einzelne Element – jeder Agent – und alle seine Variablen, die ihm zu Aktion und Reaktion zur Verfügung stehen, eine Rolle.
Besteht das Multi-Agenten-System aus technisch-intelligenten, kognitiven oder sozialen Agenten, folgen Reaktionen nicht nur auf Aktionen andere Agenten, sondern auch auf Annahmen, wie die anderen Agenten agieren könnten. Dies erklärt RIECK (2006) anhand eines einfachen Beispiels: „Stellen Sie sich vor, Sie spielen Fangen (…) und versuchen gerade, Ihre Mitspielerin zu fangen. Das wäre ganz einfach, wenn sie stehen bliebe. Da sie aber nicht gefangen werden will (…) läuft sie weg und macht es Ihnen damit schwer, Ihr Ziel zu erreichen. Wenn Sie immer nur direkt auf sie zu laufen und dabei so tun als würde sie wie angewurzelt stehen bleiben, ist das sicherlich keine sehr kluge Strategie. Denn Sie wissen: Es ist nicht in dem Interesse Ihrer Gegenspielerin stehen zu bleiben. Daher glauben Sie nicht daran, dass sie es tun wird, passen Ihre Strategie entsprechend an und versuchen, ihr den Weg abzuschneiden, indem Sie an ihr vorbei zielen.“
Zusammenfassung der Kapitel
1 Die Welt: ein System aus vielen Systemen: Einführung in die systemtheoretische Betrachtungsweise geographischer Ausschnitte und die Relevanz der Analyse einzelner Elemente.
2 Multi-Agenten-Systeme: Definition von Agenten sowie Erläuterung der funktionalen Zusammenhänge in individuenbasierten Systemen.
3 Wo existieren Multi-Agenten-Systeme?: Abgrenzung zwischen natürlich vorkommenden Systemen und durch Menschen technisch erschaffenen Modellen.
4 Simulationen von Multi-Agenten-Systemen: Erörterung der methodischen Notwendigkeit und Vorgehensweise bei Computersimulationen, wenn das echte System nicht direkt beobachtbar ist.
5 Beispiele von Multi-Agenten-Systemen in der Geographie: Darstellung konkreter Anwendungsfälle wie ILUMASS, BOT World und Stau-Simulationen für die Stadt- und Raumplanung.
6 Résumé: Zusammenfassende Bewertung der Potenziale und aktuellen Herausforderungen von MAS-Simulationen in der geographischen Forschung und Lehre.
7 Quellen: Auflistung der im Text verwendeten Literatur und Internetquellen.
Schlüsselwörter
Multi-Agenten-Systeme, Geographie, Simulation, Modellierung, Agent, Individuenbasiertes Modell, Systemanalyse, Stadtplanung, Verkehrsplanung, BOT World, ILUMASS, Stausimulation, Spieltheorie, Computermodelle.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der theoretischen Einordnung und praktischen Anwendung von Multi-Agenten-Systemen innerhalb der geographischen Forschung.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Schwerpunkte liegen auf der Funktionsweise von Agenten, der Methodik wissenschaftlicher Simulationen und konkreten Anwendungsbeispielen in der Raum- und Stadtplanung.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es zu ergründen, welche Rolle Multi-Agenten-Systeme spielen und wie sie helfen können, komplexe geographische Prozesse wirklichkeitsnah abzubilden.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse und die Darstellung systemtheoretischer sowie modellbasierter Simulationsansätze.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die Definition von Agenten, vergleicht natürliche mit technischen Systemen und stellt spezifische Simulationsmodelle vor.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind Multi-Agenten-Systeme, Simulation, Geographie und individuenbasierte Modellierung.
Warum wird in der Simulation ein „Katalog von Entscheidungsmöglichkeiten“ benötigt?
Da Simulationen „künstliche“ Abbilder der Realität sind, müssen alle möglichen Verhaltensweisen der Agenten vorab definiert werden, damit das Modell funktioniert.
Welche Rolle spielt die Spieltheorie in diesem Kontext?
Die Spieltheorie hilft zu verstehen, wie Agenten ihr Verhalten basierend auf Annahmen über die Handlungen anderer Agenten strategisch anpassen.
Wie unterscheidet sich die „Blackbox“-Betrachtung von der MAS-Perspektive?
Während die Blackbox-Sicht nur Input und Output betrachtet, analysiert die MAS-Perspektive die individuellen Handlungen und Ziele der Akteure innerhalb eines Systems.
Welches Fazit zieht die Autorin bezüglich der Nutzung von MAS?
Die Möglichkeiten sind vielfältig und vielversprechend, jedoch wird die Verbreitung aktuell noch durch mangelnde Benutzerfreundlichkeit einiger Computermodelle gebremst.
- Arbeit zitieren
- Judith Bernet (Autor:in), 2009, Welche Rolle spielen Multi-Agenten-Systeme in der Geographie?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/153718
