Agenten-basierte Simulation

Die Agenten-basierte Simulation ist eine individuenbasierte Methode der computergestützten Modellbildung und Simulation, die im Laufe der letzten 30 bis 40 Jahre aus verschiedenen Disziplinen wie Chaos-Theorie, Spieltheorie, künstlicher Intelligenz, komplexen Systemen, Multi-Agenten-Systemen, evolutionärer Programmierung und zellulären Automaten hervorgegangen ist.

Heute etabliert sich das vom Santa Fe Institut in den USA entwickelte Modellparadigma der Complex Adaptive Systems (CAS) bzw. Complexity Science als mächtiges Modellierungswerkzeug zur Analyse komplex-dynamischer Systeme und zur Vorhersage deren Verhaltens. Beispiele der Anwendung finden sich inzwischen bei der Modellierung von Aktien- und Finanzmärkten, von Märkten mit Wettbewerb von Ameisenkolonien, bei der Gehirnforschung oder der Analysen des Immunsystems. Es wird als das Paradigma betrachtet, welches aufgrund des Versagens der Standardwerkzeuge der Makroökonomie bei der Finanzkrise eine völlig neue Sicht von Marktdynamik erlaubt. Bei der ganzheitlichen Sicht auf ein komplex-dynamisches System sind dabei die Hauptkriterien Evolution, Emergenz neuer Muster, Adaption, Selbstorganisation und Komplexität.


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Charakterisierung komplex-dynamischer Systeme (Quelle: New England Complex Systems Institute)


Methodik

Der Modellierungsansatz bei der Agenten-basierten Simulation setzt auf kleinen Einheiten (Agenten) und deren Entscheidungs- oder Handlungsmöglichkeiten auf. Das System-Verhalten resultiert aus dem Verhalten der einzelnen Agenten untereinander und mit ihrer Umwelt. Wenn es dabei zu Effekten auf der Systemebene kommt, die nicht unmittelbar aus den Entscheidungsalgorithmen der Individuen ableitbar sind, spricht man von Emergenz, also dem Hervortreten neuer Strukturen und Muster – das Mikro-Verhalten der Individuen bestimmt das Makro-Verhalten des Systems. Zusätzlich können den Agenten Fähigkeiten wie Adaption, Lernen und Erinnerung einprogrammiert werden. Agenten können dabei Marktteilnehmer globaler Märkte oder Menschen in sozialen Netzwerken oder in Kauf- und Krisensituationen sein.


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Darstellung eines Modells zur Populationsdynamik

 

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Agentenbasiertes Modell eines sozialen Netzwerkes (Quelle: Argonne National Laboratory)


Klassische Fragestellungen des Executive Management

Typische Fragestellungen des Executive Managements, die mit der Methodik Agenten-basierter Simulation in praxisbezogenem unternehmerischem Kontext adressiert werden, sind zum Beispiel:

  • Szenarien-Analysen und –technik für Marktdynamik inklusive Kundenverhaltens und Kaufentscheidungen
  • Nachhaltigkeitsbetrachtungen zur Absicherung von EBIT-Steigerung
  • Strategische Unternehmensplanung
  • Strategisches Asset Management
  • Unterstützung von Entscheidungsprozessen im strategischen und operativen Management und zur Darstellung und Optimierung von Prozessabläufen im Bereich Qualitätsmanagement
  • Risk Assessment
  • Innovations- und Produktionsmanagement

Typische Anwendungsfelder von Agenten-basierter Simulation

Zu den typischen Anwendungsfeldern von Agenten-basierter Simulation gehören heute zum Beispiel:

  • Makroökonomie
  • Finanz- und Energiemärkte
  • Markt- und Strategie-Simulation
  • Ökologische Systeme und Umwelt
  • Gesundheitswesen
  • Verteidigung
  • Stadt- und Populations-Dynamik, Epidemiologie
  • Politische Systeme und soziale Netzwerke
  • Sozialwissenschaft
  • Supply Chain Management und Produktionssysteme


GLEAMviz - The Global Epidemic and Mobility Model from FuturICT.

Vorteile von Management Flug Simulatoren

Simulationsmodelle, die auf der Methodik von Agenten-basierter Simulation gründen, geben dem Executive Management in den sich dynamisierenden Märkten der Zukunft folgende Vorteile in die Hand:

  • Prognose zukünftigen Kundenverhaltens und seiner Kaufentscheidungen
  • Analyse von neuen Produkten und Marken in etablierten oder neuen Märkten
  • hochkomplexe Entscheidungssituationen für Branchen- oder Marktentwicklung ganzheitlich erfassen und transparent darstellen
  • unterschiedliche Vorstellungen verschiedener Entscheider offenlegen und Missverständnisse vermeiden
  • Unternehmensszenarien für Märkte, Kunden und Mitbewerber entwickeln und simulieren, um die Unsicherheit über die Zukunft greifbar zu machen
  • Identifizierung der Stellhebel zur wertsteigernden Unternehmensführung angesichts hoher Unsicherheit und Risiken
  • Strategiealternativen modellieren und per Simulation testen, bevor sie umgesetzt werden
  • Bewertung von nachhaltigen Unternehmensstrategien im Kontext von Innovation und Technologiebrüchen, und diese in Wettbewerbssituationen
  • Implementierung eines Frühwarnsystems, um Marktveränderungen, Marktposition, strategische Entscheidungen und operative Maßnahmen in Echtzeit zu überwachen
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