Einf  ührung in Geographische Informationssysteme WS 08/09 Judith Bernet  

INHALTSVERZEICHNIS

1  Die Welt: ein System aus vielen Systemen.  3

2  Multi-Agenten-Systeme  3

2.1  Was ist ein Agent?  4

2.2  Wie funktioniert ein Multi-Agenten-System?  6

3  Wo existieren Multi-Agenten-Systeme?  7

3.1  Natürliche Multi-Agenten-Systeme.  7

3.2  Multi-Agenten-Systeme in der Technik  8

4  Simulationen von Multi-Agenten-Systemen  8

5  Beispiele von Multi-Agenten-Systemen in der Geographie  10

5.1  Beispiel 1: ILUMASS  11

5.2  Beispiel 2: BOT World  11

5.3  Beispiel 3: Stau-Simulation  12

6  Résumé  13

7  Quellen  13

2

Einführung in Geographische Informationssysteme | WS 08/09 Judith Bernet

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.

Das folgende Kapitel widmet sich der Frage, was ein Multi-Agenten-System genau ist und welche Besonderheiten es hat. Zu diesem Zweck sollen an dieser Stelle zuerst der Begriff „System“ definiert werden. Nach LESER ist ein System „eine Menge von Elementen und eine Menge von Relationen, die zwischen diesen Elementen bestehen (…).“ (LESER ¹³ 2005: 927)

Einführung in Geographische Informationssysteme | WS 08/09 Judith Bernet

2.1 Was ist ein Agent?

Das Wort Agent leitet sich von dem lateinischen agens, was soviel wie „handelnde Kraft“ oder „das Treibende“ heißt (SIEKMANN/FISCHER). Im Englischen werden auch neben agent manchmal auch die Begriffe node oder problem solver benutzt. (SIEKMANN/FISCHER). Nach KOCH und MANDL ist ein Agent „ein mit bestimmten Eigenschaften, Fähigkeiten, Einschränkungen, Charakteristika, kurz: Regeln ausgestattetes ‚Etwas’, das mit anderen Agenten und mit seiner Umwelt kommuniziert.“ (KOCH/MANDL 2003: 1). Nach MANDL (2003: 13) sind Agenten „physische oder virtuelle Einheiten, die 1. in einer natürlichen oder künstlichen Umwelt agieren, 2. mit anderen Agenten kommunizieren, 3. durch Tendenzen geleitet werden (Ziele (…)) 4. eigene Ressourcen besitzen, 5. die Umwelt (eingeschränkt) wahrnehmen, 6. Fertigkeiten besitzen und Dienste anbieten 7. sich reproduzieren können und 8. individuelles Verhalten zeigen (…)“ (MANDL 2003: 13)

SIEKMANN und FISCHER unterscheiden folgende Arten von Agenten (siehe Abb. 2):

Primitiver Agent: kann wahrnehmen und reagieren

Technischer Agent: allgemeine Bezeichnung für programmgesteuerte Systeme, z.B. Roboter, Werkzeugmaschinen.

Technisch-intelligenter Agent: kann Schlussfolgerungen ziehen, sich in seiner Umwelt flexibel verhalten und gestellte Aufgaben flexibel bearbeiten. Kognitiver Agent: besitzt die Fähigkeit zur Reflexion und die Möglichkeit zu lernen.

Sozialer Agent: kennt soziale Regeln, nach denen er das eigene Handeln und das der anderen Agenten bewerten kann. (SIEKMANN/FISCHER)

Einführung in Geographische Informationssysteme | WS 08/09 Judith Bernet

Damit Agenten untereinander kommunizieren können, muss die Vorraussetzung erfüllt sein, dass sie die gleiche „Sprache“ benutzen, mit gemeinsamen „Begriffen“, die für alle Beteiligten die gleiche Bedeutung haben (SIEKMANN/FISCHER).

Ein Agent kommuniziert bzw. interagiert mit seiner Umwelt und den anderen Agenten mit Hilfe seiner Sensoren und Effektoren. Mit den Sensoren nimmt er seine Umwelt wahr, registriert andere Agenten und deren Handlungen. Mit den Effektoren wiederum agiert er, reagiert auf seine Umwelt und andere Agenten (siehe Abb. 3). Jedoch ist die Reaktion eines Agenten auf seine Umwelt nicht immer gleich bzw. berechenbar. Je komplexer der Agent ist, desto größer ist der „Pool“ der möglichen Reaktionen, und desto komplizierter ist es, diesen Pool zu erfassen oder zu definieren. So werden bei einem einfachen (technischen) Agent die möglichen Aktionen bzw. Reaktionen einfach vom Erbauer festlegt. Z.B.: Ein Agent kann auf die Weise A und B agieren, andere Agenten reagieren auf A mit Reaktion C und auf B mit Reaktion D. Sobald es aber mehrere Möglichkeiten gibt, z.B. ein Agent kann auf eine Aktion A mit Reaktion B oder C reagieren, wird es komplizierter: Wovon hängt es genau ab, für welche Reaktion er sich entscheidet?

Bei einem technischen Agenten in einem programmierten System (siehe Kapitel 3.2.) werden die möglichen Aktionen und alle möglicherweise folgenden Reaktionen vorher definiert und dann dementsprechend programmiert. Sie sind daher erfassbar und nachvollziehbar. Wie verhält es sich jedoch bei Individuen, bei kognitiven und sozialen Agenten? Hier können wir keine „Liste“ aller möglichen Aktionen/Reaktionen erstellen, da wir sie bzw. vor allem die Gründe, die zu der einen oder der anderen Reaktion führen gar nicht kennen (siehe Abb. 3). Die Feststellung, dass wir nicht alle Variablen kennen, ist besonders bei der Simulation von Systemen bzw. bei der Erstellung von Modellen extrem wichtig. Darauf soll im Kapitel 4 näher eingegangen werden.