Die vorliegende Arbeit vermittelt einen Überblick über die Anwendungsbereiche von Modellen, die auf einem Agentensystem aufbauen. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt dabei auf der Darstellung der Vielseitigkeit von Agentenmodellen und deren Bedeutung für die Wirtschaftswissenschaften. Es werden konkrete Modelle vorgestellt, um verschiedene Anwendungsmöglichkeiten darzustellen. Mit Hilfe der betrachteten Systeme werden insbesondere die Möglichkeiten und Vorteile der Verwendung von Agentenmodellen aufgezeigt.
Der Begriff des Agenten ist nicht eindeutig definiert. Eine Verwendung findet sich im täglichen Gebrauch wieder, mit der Bedeutung eines "`Beauftragten"'. In den Wirtschaftswissenschaften wird der Begriff im Zusammenhang mit der Principal-Agent-Theorie verwendet, wobei hier der Agent der Unterstellte ist, der Informationen und Charaktereigenschaften zurück hält (vgl. Ickerott, 2007, S. 12f.). Die für diese Arbeit relevante Definition eines Agenten ist auf Wooldridge u. Jennings (1995) zurückzuführen, die charakteristische Verhaltensweisen eines Agenten zusammenfassen. Die vier Hauptmerkmale dabei sind, dass Agenten:
• ohne Einfluss von Außen agieren können (Autonomie),
• über eine Sprache verfügen, mittels derer sie mit anderen Agenten oder mit der Außenwelt kommunizieren können (soziale Fähigkeiten),
• auf Ereignisse und Entwicklungen reagieren können (Reaktionsfähigkeit),
• durch eigene Ziele selbst die Initiative ergreifen können (Proaktivität).
In der Literatur finden sich weitere Eigenschaften von Agenten, wie zum Beispiel rationales Handeln, Intelligenz, die Fähigkeit Schlussfolgerungen zu ziehen und Lernfähigkeit (vgl. Ickerott, 2007, S. 16ff.).
Zunächst werden Grundlagen und die Anfänge der Modellierung auf Agentenebene in den Sozialwissenschaften aufgezeigt (Kapitel 2). Anschließend folgt eine Betrachtung von Agentensystemen in ausgewählten Bereichen der Wirtschaftswissenschaften (Kapitel 3). Bei der Auswahl der Modelle im dritten Kapitel wurden nur solche berücksichtigt, bei denen Austauschbeziehungen innerhalb des Systems, also ohne äußerliche Einwirkungen, bestehen und verändert werden (endogene Interaktionen). Durch die Modellierung von endogenen Interaktionen kann sichergestellt werden, dass neue Verbindungen zwischen den Agenten geknüpft werden und dadurch eine realitätsnähere Abbildung erreicht wird, da Beziehungen schneller erneuert werden (vgl. Vriend, 2006, S. 1049).
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen und Anfänge der agentenbasierten Modellierung
2.1 Klassifizierung nach Nwana
2.2 Das Modell von Schelling
2.3 Weitere Entwicklungen in den Sozialwissenschaften
3 Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften
3.1 Das Gefangenendilemma
3.2 Modellierung von Märkten
3.2.1 Aktien- und Devisenmärkte
3.2.2 Güter- und Dienstleistungsmärkte
3.3 Modelle auf Unternehmensebene
3.3.1 Supply Chain Management
3.3.2 Agentensysteme auf Produktionsebene
4 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit vermittelt einen Überblick über die Anwendungsbereiche von agentenbasierten Modellen und deren Bedeutung für die Wirtschaftswissenschaften. Dabei wird untersucht, wie durch die Modellierung endogener Interaktionen realitätsnähere Abbildungen von komplexen ökonomischen Prozessen, Märkten und unternehmerischen Lieferketten erreicht werden können.
- Grundlagen und Klassifizierung von Agentenmodellen
- Modellierung von Marktmechanismen und Preisen
- Untersuchung von Unternehmens- und Produktionsprozessen
- Analyse des Einflusses von endogenen Interaktionen
- Eignung und Grenzen agentenbasierter Simulationen
Auszug aus dem Buch
3.2.1 Aktien- und Devisenmärkte
Auch im Bereich der Aktien- und Devisenmärkte, also beim Handel mit Geschäftsanteilen und Währungen, wurden agentenbasierte Modelle entwickelt, um das Geschehen dieser Märkte abzubilden. Sowohl Landes u. Loistl (1992) als auch Palmer et al. (1994) definieren zunächst einen Markt, ordnen dann den Agenten Verhaltensstrategien und Eigenschaften zu und lassen sie schließlich agieren.
Der Markt wird bei Landes u. Loistl (1992, S. 212f.) durch den Marktzustand z definiert. Die Variablen des Zustandes zu einem bestimmten Zeitpunkt sind unter anderem die aktuell und in der Vergangenheit gebotenen Preise und Mengen, Trends der Preise und Mengen und die Erwartungen der Agenten über die Entwicklung von Preisen und Mengen.
Auf dem Markt existieren Marktteilnehmer mit unterschiedlichen Präferenzen. Sie versuchen ihren Nutzen μ zu maximieren, wobei sie in jeder Entscheidungsrunde eine von vier möglichen Aktionen ausführen können. Entweder können sie die Höhe ihrer Gebote und Anfragen anpassen, wenn sich ihre Erwartungen über die Preise durch Beobachtung des Marktes geändert haben.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Arbeit führt in die Thematik der agentenbasierten Modellierung ein und definiert die zentralen Merkmale von Agenten wie Autonomie und Proaktivität.
2 Grundlagen und Anfänge der agentenbasierten Modellierung: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Basismodelle, wie die Klassifizierung nach Nwana und das Segregationsmodell von Schelling.
3 Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften: Hier werden diverse agentenbasierte Modelle auf deren Anwendbarkeit in Märkten und auf Unternehmensebene analysiert, wobei der Fokus auf endogenen Interaktionen liegt.
4 Fazit und Ausblick: Das abschließende Kapitel bewertet die Eignung der Methode für komplexe wirtschaftliche Sachverhalte und identifiziert künftige Forschungspotenziale.
Schlüsselwörter
Agentenbasierte Modellierung, Wirtschaftswissenschaften, endogene Interaktionen, Smart Agents, Collaborative Agents, Marktmodellierung, Supply Chain Management, Produktionssteuerung, Simulation, Nutzenmaximierung, Entscheidungsregeln, Agentensysteme, Systemdynamik, Bullwhip-Effekt, Klassifizierung nach Nwana.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit untersucht den Einsatz und die Vielseitigkeit von agentenbasierten Modellen in wirtschaftswissenschaftlichen Kontexten.
Welche sind die zentralen Themenfelder?
Die Themen umfassen soziale Interaktionsmodelle, Marktmechanismen wie Aktien- und Gütermärkte sowie Prozesse innerhalb von Unternehmen wie dem Supply Chain Management.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es aufzuzeigen, wie durch die Modellierung von endogenen Interaktionen realitätsnähere Simulationen von Systemen möglich sind.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Es handelt sich um eine theoretische Analyse und Literaturstudie zu existierenden agentenbasierten Simulationsmodellen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil analysiert konkrete Anwendungsbeispiele, angefangen bei spieltheoretischen Modellen bis hin zu komplexen betrieblichen Produktionsplanungen.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Wichtige Begriffe sind Agentenbasierte Modellierung, endogene Interaktionen, Smart Agents und wirtschaftswissenschaftliche Simulationen.
Welche Bedeutung hat die Klassifizierung nach Nwana für die Arbeit?
Sie dient als Analyseinstrument, um die Komplexität der untersuchten Agentensysteme hinsichtlich Autonomie, Interaktion und Lernfähigkeit einzuordnen.
Warum spielt die Modellierung endogener Interaktionen eine so große Rolle?
Sie ermöglicht eine realitätsnähere Abbildung, da Beziehungen zwischen Agenten innerhalb des Systems dynamisch entstehen und nicht durch exogene Vorgaben erzwungen werden.
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- Stefan Strunck (Author), 2008, Agentenbasierte Modellierung von endogenen Interaktionen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/93380
