Agent-Based Modelling (ABM) – auf Deutsch agentenbasiertes Modellieren – ist eine Simulationsmethode, bei der das Verhalten eines Systems durch die Interaktion einzelner autonomer „Agenten“ modelliert wird. Jeder Agent handelt nach einfachen Regeln, trifft eigene Entscheidungen und beeinflusst damit andere Agenten sowie das Gesamtsystem. ABM wird genutzt, um komplexe Phänomene in Bereichen wie Wirtschaft, Biologie, Soziologie, Verkehrsplanung oder Epidemiologie zu analysieren – also überall dort, wo das Verhalten vieler Einheiten das Systemverhalten bestimmt.
Warum: Die Bedeutung von Agent-Based Modelling
ABM ist wichtig, weil es dynamische, nicht-lineare Systeme realitätsnah simulieren kann. Im Gegensatz zu klassischen, top-down gesteuerten Modellen erlaubt ABM einen bottom-up-Ansatz, der komplexe Systeme aus dem Verhalten ihrer Einzelteile erklärt.
Zentrale Vorteile:
- Individuelle Entscheidungen verstehen: ABM erlaubt es, individuelles Verhalten (z. B. Konsumenten, Zellen, Verkehrsteilnehmer) abzubilden.
- Systemverhalten emergent erklären: Gesamtphänomene wie Marktzyklen, Epidemien oder Staus entstehen aus der Summe lokaler Interaktionen.
- Was-wäre-wenn-Szenarien testen: Politische Maßnahmen, Regeländerungen oder Umweltfaktoren lassen sich gezielt simulieren.
- Intuitive Visualisierung: ABM-Modelle lassen sich visuell darstellen, z. B. in 2D- oder 3D-Umgebungen.
Kurz: ABM eignet sich besonders gut, um Systeme zu analysieren, bei denen das Ganze mehr ist als die Summe seiner Teile.
Wie: Aufbau und Funktionsweise von Agent-Based Modelling
Beim ABM wird ein System aus vielen einzelnen Agenten aufgebaut. Jeder Agent ist eine eigenständige Einheit mit bestimmten Eigenschaften und Verhaltensregeln.
Typischer Modellaufbau:
- Definition der Agenten
– Eigenschaften: z. B. Alter, Status, Standort
– Regeln: z. B. Bewegung, Entscheidung, Interaktion - Definition der Umgebung
– Räumlich (z. B. Gitter, Karte) oder logisch (z. B. soziales Netzwerk) - Festlegung von Interaktionen
– Agent–Agent (z. B. Kommunikation, Wettbewerb)
– Agent–Umgebung (z. B. Ressourcenverbrauch) - Simulationslauf über viele Zeitschritte
– Beobachtung, wie sich das Gesamtsystem im Zeitverlauf entwickelt
Technologien und Tools:
- NetLogo – besonders beliebt für Bildungs- und Forschungszwecke
- Repast, AnyLogic, Mesa (Python) – für komplexere Anwendungen
- Python, Java, C++ – zur individuellen Modellprogrammierung
Was: Merkmale und Anwendungsbeispiele von ABM
Typische Merkmale von ABM:
- Dezentralität: Keine zentrale Steuerung, sondern lokale Entscheidungsfindung.
- Heterogenität: Jeder Agent kann unterschiedliche Eigenschaften und Regeln besitzen.
- Emergenz: Komplexes Systemverhalten ergibt sich aus einfachen Einzelinteraktionen.
- Nichtlinearität: Kleine Änderungen bei Agenten können große Auswirkungen haben.
Beispiele aus der Praxis:
| Anwendungsfeld | Beispiel |
|---|---|
| Epidemiologie | Simulation der Ausbreitung von Krankheiten (z. B. COVID-19) |
| Stadt- & Verkehrsplanung | Modellierung von Stauverhalten oder Fußgängerströmen |
| Wirtschaft | Analyse von Märkten, Konsumverhalten oder Preisbildung |
| Ökologie | Simulation von Tierpopulationen und Umweltverhalten |
| Sozialforschung | Untersuchung von Meinungsbildung oder Migrationsverhalten |
Fazit zu Agent-Based Modelling
Agent-Based Modelling ist eine leistungsstarke Methode zur Simulation komplexer, adaptiver Systeme. Es erlaubt, das Verhalten individueller Einheiten und ihre Auswirkungen auf das Gesamtsystem realistisch abzubilden – mit hoher Anwendbarkeit in Wissenschaft, Wirtschaft und Politik.
In einer Welt zunehmender Komplexität und Unsicherheit bietet ABM einen wertvollen Zugang zur Analyse von „Was-wäre-wenn“-Fragen, zur Entscheidungsunterstützung und zur Entwicklung robuster Strategien.
Gleichzeitig erfordert der Einsatz von ABM klare Modellannahmen, gute Daten und methodische Sorgfalt, um valide und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzielen.
