@phdthesis{KuhnAndriotti2009, author = {Kuhn Andriotti, Gustavo}, title = {Prospect Theory Multi-Agent Based Simulations for Non-Rational Route Choice Decision Making Modelling}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-40483}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2009}, abstract = {Simulations (MASim) and non-rational behaviour. This non-rational behaviour is here based on the Prospect Theory [KT79] (PT), which is compared to the rational behaviour in the Expected Utility Theory [vNM07] (EUT). This model was used to design a modified Q-Learning [Wat89, WD92] algorithm. The PT based Q-Learning was then integrated into a proposed agent architecture. Because much attention is given to a limited interpretation of Simon's definition of bounded-rationality, this interpretation is broadened here. Both theories, rationality and the non-rationality, are compared and the discordance in their results discussed. The main contribution of this work is to show that an alternative is available to the EUT that is more suitable for human decision-makers modelling. The evidences show that rationality is not appropriated for modelling persons. Therefore, instead of fine-tuning the existent model the use of another one is proposed and evaluated. To tackle this, the route choice problem was adopted to perform the experiments. To evaluate the proposed model three traffic scenarios are simulated and their results analysed.}, subject = {Mehragentensystem}, language = {en} } @phdthesis{Herrler2007, author = {Herrler, Rainer}, title = {Agentenbasierte Simulation zur Ablaufoptimierung in Krankenh{\"a}usern und anderen verteilten, dynamischen Umgebungen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-24483}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2007}, abstract = {Verteilte dynamische Systeme unter lokalen und globalen Gesichtspunkten zu optimieren ist eine schwierige Aufgabe. Zwar sind grunds{\"a}tzliche Auswirkungen einzelner Maßnahmen h{\"a}ufig bekannt, durch widerstrebende Ziele, Wechselwirkungen zwischen Prozessen und Nebenwirkungen von Maßnahmen ist ein analytisches Vorgehen bei der Optimierung nicht m{\"o}glich. Besonders schwierig wird es, wenn lokale Einheiten einerseits ihre Ziele und Autonomie behalten sollen, aber durch zentrale Vorgaben bzw. Anreize so gesteuert werden sollen, dass ein {\"u}bergeordnetes Ziel erreicht wird. Ein praktisches Beispiel dieses allgemeinen Optimierungsproblems findet sich im Gesundheitswesen. Das Management von modernen Kliniken ist stets mit dem Problem konfrontiert, die Qualit{\"a}t der Pflege zu gew{\"a}hrleisten und gleichzeitig kosteneffizient zu arbeiten. Hier gilt es unter gegeben Rahmenbedingungen und bei Respektierung der Autonomie der Funktionseinheiten, Optimierungsmaßnahmen zu finden und durchzuf{\"u}hren. Vorhandene Werkzeuge zur Simulation und Modellierung bieten f{\"u}r diese Aufgabe keine ausreichend guten Vorgehensmodelle und Modellierungsmechanismen. Die agentenbasierte Simulation erm{\"o}glicht die Abbildung solcher Systeme und die Durchf{\"u}hrung von Simulationsexperimenten zur Bewertung einzelner Maßnahmen. Es werden L{\"o}sungswege und Werkzeuge vorgestellt und evaluiert, die den Benutzer bei der Formalisierung des Wissens und der Modellierung solch komplexer Szenarien unterst{\"u}tzen und ein systematisches Vorgehen zur Optimierung erm{\"o}glichen.}, subject = {Simulation}, language = {de} } @phdthesis{Kluegl2000, author = {Kl{\"u}gl, Franziska}, title = {Aktivit{\"a}tsbasierte Verhaltensmodellierung und ihre Unterst{\"u}tzung bei Multiagentensimulationen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-2874}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2000}, abstract = {Durch Zusammenf{\"u}hrung traditioneller Methoden zur individuenbasierten Simulation und dem Konzept der Multiagentensysteme steht mit der Multiagentensimulation eine Methodik zur Verf{\"u}gung, die es erm{\"o}glicht, sowohl technisch als auch konzeptionell eine neue Ebene an Detaillierung bei Modellbildung und Simulation zu erreichen. Ein Modell beruht dabei auf dem Konzept einer Gesellschaft: Es besteht aus einer Menge interagierender, aber in ihren Entscheidungen autonomen Einheiten, den Agenten. Diese {\"a}ndern durch ihre Aktionen ihre Umwelt und reagieren ebenso auf die f{\"u}r sie wahrnehmbaren {\"A}nderungen in der Umwelt. Durch die Simulation jedes Agenten zusammen mit der Umwelt, in der er "lebt", wird die Dynamik im Gesamtsystem beobachtbar. In der vorliegenden Dissertation wurde ein Repr{\"a}sentationsschema f{\"u}r Multiagentensimulationen entwickelt werden, das es Fachexperten, wie zum Beispiel Biologen, erm{\"o}glicht, selbst{\"a}ndig ohne traditionelles Programmieren Multiagentenmodelle zu implementieren und mit diesen Experimente durchzuf{\"u}hren. Dieses deklarative Schema beruht auf zwei Basiskonzepten: Der K{\"o}rper eines Agenten besteht aus Zustandsvariablen. Das Verhalten des Agenten kann mit Regeln beschrieben werden. Ausgehend davon werden verschiedene Strukturierungsans{\"a}tze behandelt. Das wichtigste Konzept ist das der "Aktivit{\"a}t", einer Art "Verhaltenszustand": W{\"a}hrend der Agent in einer Aktivit{\"a}t A verweilt, f{\"u}hrt er die zugeh{\"o}rigen Aktionen aus und dies solange, bis eine Regel feuert, die diese Aktivit{\"a}t beendet und eine neue Aktivit{\"a}t ausw{\"a}hlt. Durch Indizierung dieser Regeln bei den zugeh{\"o}rigen Aktivit{\"a}ten und Einf{\"u}hrung von abstrakten Aktivit{\"a}ten entsteht ein Schema f{\"u}r eine vielf{\"a}ltig strukturierbare Verhaltensbeschreibung. Zu diesem Schema wurde ein Interpreter entwickelt, der ein derartig repr{\"a}sentiertes Modell ausf{\"u}hrt und so Simulationsexperimente mit dem Multiagentenmodell erlaubt. Auf dieser Basis wurde die Modellierungs- und Experimentierumgebung SeSAm ("Shell f{\"u}r Simulierte Agentensysteme") entwickelt. Sie verwendet vorhandene Konzepte aus dem visuellen Programmieren. Mit dieser Umgebung wurden Anwendungsmodelle aus verschiedenen Dom{\"a}nen realisiert: Neben abstrakten Spielbeispielen waren dies vor allem Fragestellungen zu sozialen Insekten, z.B. zum Verhalten von Ameisen, Bienen oder der Interaktion zwischen Bienenv{\"o}lkern und Milbenpopulationen.}, subject = {Agent }, language = {de} }