@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 <Informatik>},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Schenk2006,
  author    = {Schenk, Tilman A.},
  title     = {Multiagentensysteme zur Simulation von Konsumentenentscheidungen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-22157},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {St{\"a}dte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Fl{\"a}chen- und Produktivit{\"a}tsanspr{\"u}che der Unternehmen eher erf{\"u}llen, w{\"a}hrend andererseits B{\"u}rger, Politik und etablierter Handel ein Aussterben der Innenst{\"a}dte bef{\"u}rchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzusch{\"a}tzen, wird zunehmend komplexer. Daf{\"u}r sind ebenso eine st{\"a}rkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilit{\"a}t gegen{\"u}ber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen k{\"o}nnen einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftstr{\"o}me durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschl{\"u}ssen zu Naturgesetzen oder nutzentheoretischen Annahmen beruhten. In dieser Arbeit wird daf{\"u}r erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher pr{\"a}sentieren lassen. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es dar{\"u}ber hinaus erm{\"o}glichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einw{\"a}nden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. F{\"u}r das Forschungsprojekt konnten f{\"u}r einen Untersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umea) individuenbezogene Einwohnerdaten verf{\"u}gbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verf{\"u}gbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Gesch{\"a}ftskartierung) stellten sie die Eingabegr{\"o}ßen f{\"u}r ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsst{\"a}ttenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abh{\"a}ngigkeiten zwischen sozio{\"o}konomischen Daten und Konsumpr{\"a}ferenzen bez{\"u}glich einzelner Gesch{\"a}ftsattribute (Preisniveau, Produktqualit{\"a}t, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden f{\"u}r die Gesch{\"a}fte erhoben. Somit k{\"o}nnen Kaufkraftstr{\"o}me zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Gesch{\"a}ftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Gesch{\"a}fte durch die Agenten dargestellt werden. Da auf der Angebotsseite die Ums{\"a}tze der Gesch{\"a}fte ebenso bekannt sind, k{\"o}nnen die Summen der von den Agenten dort allozierten Kaufkraftbetr{\"a}ge mit denselbigen verglichen werden. Dies erlaubt die Quantifizierung einer Sch{\"a}tzg{\"u}te f{\"u}r die Gesch{\"a}ftsums{\"a}tze mittels eines G{\"u}temaßes. F{\"u}r die Gesch{\"a}fte der gesamten Region konnten G{\"u}temaßwerte bis 0,7 erreicht werden, f{\"u}r einzelne Betriebsformate auch {\"u}ber 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich h{\"o}heren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenst{\"u}cke, hohe Prognosequalit{\"a}ten f{\"u}r Umsatzsch{\"a}tzungen von Standorten erreicht werden k{\"o}nnen. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die M{\"o}glichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivit{\"a}ten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Gesch{\"a}ft Bestandteil des Modells ist, k{\"o}nnen auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufw{\"a}nde in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen gekn{\"u}pft, da sie erstmals erm{\"o}glichen, gesellschaftliche Ph{\"a}nomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorg{\"a}nge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bev{\"o}lkerungsprognose, des Verkehrs und der innerst{\"a}dtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma f{\"u}r die Raum- und Fachplanung.},
  subject      = {Umea},
  language  = {de}
}
@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{Oeffner2008,
  author    = {Oeffner, Marc},
  title     = {AGENT-BASED KEYNESIAN MACROECONOMICS - An Evolutionary Model Embedded in an Agent-Based Computer Simulation},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-39277},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Subject of the present study is the agent-based computer simulation of Agent Island. Agent Island is a macroeconomic model, which belongs to the field of monetary theory. Agent-based modeling is an innovative tool that made much progress in other scientific fields like medicine or logistics. In economics this tool is quite new, and in monetary theory to this date virtual no agent-based simulation model has been developed. It is therefore the topic of this study to close this gap to some extend. Hence, the model integrates in a straightforward way next to the common private sectors (i.e. households, consumer goods firms and capital goods firms) and as an innovation a banking system, a central bank and a monetary circuit. Thereby, the central bank controls the business cycle via an interest rate policy; the according mechanism builds on the seminal idea of Knut Wicksell (natural rate of interest vs. money rate of interest). In addition, the model contains also many Keynesian features and a flow-of-funds accounting system in the tradition of Wolfgang St{\"u}tzel. Importantly, one objective of the study is the validation of Agent Island, which means that the individual agents (i.e. their rules, variables and parameters) are adjusted in such a way that on the aggregate level certain phenomena emerge. The crucial aspect of the modeling and the validation is therefore the relation between the micro and macro level: Every phenomenon on the aggregate level (e.g. some stylized facts of the business cycle, the monetary transmission mechanism, the Phillips curve relationship, the Keynesian paradox of thrift or the course of the business cycle) emerges out of individual actions and interactions of the many thousand agents on Agent Island. In contrast to models comprising a representative agent, we do not apply a modeling on the aggregate level; and in contrast to orthodox GE models, true interaction between heterogeneous agents takes place (e.g. by face-to-face-trading).},
  subject      = {Mehragentensystem},
  language  = {en}
}
@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{Wongkaew2015,
  author    = {Wongkaew, Suttida},
  title     = {On the control through leadership of multi-agent systems},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-120914},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2015},
  abstract  = {The investigation of interacting multi-agent models is a new field of mathematical research with application to the study of behavior in groups of animals or community of people. One interesting feature of multi-agent systems is collective behavior. From the mathematical point of view, one of the challenging issues considering with these dynamical models is development of control mechanisms that are able to influence the time evolution of these systems. In this thesis, we focus on the study of controllability, stabilization and optimal control problems for multi-agent systems considering three models as follows: The first one is the Hegselmann Krause opinion formation (HK) model. The HK dynamics describes how individuals' opinions are changed by the interaction with others taking place in a bounded domain of confidence. The study of this model focuses on determining feedback controls in order to drive the agents' opinions to reach a desired agreement. The second model is the Heider social balance (HB) model. The HB dynamics explains the evolution of relationships in a social network. One purpose of studying this system is the construction of control function in oder to steer the relationship to reach a friendship state. The third model that we discuss is a flocking model describing collective motion observed in biological systems. The flocking model under consideration includes self-propelling, friction, attraction, repulsion, and alignment features. We investigate a control for steering the flocking system to track a desired trajectory. Common to all these systems is our strategy to add a leader agent that interacts with all other members of the system and includes the control mechanism. Our control through leadership approach is developed using classical theoretical control methods and a model predictive control (MPC) scheme. To apply the former method, for each model the stability of the corresponding linearized system near consensus is investigated. Further, local controllability is examined. However, only in the Hegselmann-Krause opinion formation model, the feedback control is determined in order to steer agents' opinions to globally converge to a desired agreement. The MPC approach is an optimal control strategy based on numerical optimization. To apply the MPC scheme, optimal control problems for each model are formulated where the objective functions are different depending on the desired objective of the problem. The first-oder necessary optimality conditions for each problem are presented. Moreover for the numerical treatment, a sequence of open-loop discrete optimality systems is solved by accurate Runge-Kutta schemes, and in the optimization procedure, a nonlinear conjugate gradient solver is implemented. Finally, numerical experiments are performed to investigate the properties of the multi-agent models and demonstrate the ability of the proposed control strategies to drive multi-agent systems to attain a desired consensus and to track a given trajectory.},
  subject      = {Mehragentensystem},
  language  = {en}
}
@book{Steiger2017,
  author    = {Steiger, Markus},
  title     = {Multiagentensysteme zur Simulation von Konsumentenverhalten - Untersuchung individuenbasierter Simulationsszenarien zur strategischen Standortplanung im Einzelhandel},
  publisher = {Verlag MetaGIS Fachbuch},
  address   = {Mannheim},
  isbn      = {978-3-936438-93-2},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-180782},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  pages     = {xvii, 216 Seiten},
  year      = {2017},
  abstract  = {Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung liegt der Fokus auf der {\"U}berpr{\"u}fung und Weiterentwicklung der Methode der Multiagentensysteme f{\"u}r die Prognosezwecke im Einzelhandel. Die konkrete Zielsetzung der Arbeit ist der Entwurf eines integrativen Systems zur Simulation m{\"o}glicher Zukunftsszenarien des (r{\"a}umlichen) Konsumentenverhaltens. Mit Hilfe einer agentenbasierten Modellierung ist es m{\"o}glich die bisher vorherrschenden Top-Down Ans{\"a}tze flexibel in ein Bottom-Up Modell zu integrieren. Die wichtigsten strukturpr{\"a}genden Impulse im Einzelhandelssystem und somit auch auf die Konsumenten gehen aktuell von der Digitalisierung des Verkaufsvorgangs aus. Hierbei wird der „Raum-Zeit-K{\"a}fig" der Kunden ausgeweitet und bestimmte Zw{\"a}nge der r{\"a}umlichen und zeitlichen Bindung innerhalb des Kaufprozesses entfallen. Die klassische zeitliche Abfolge des Einkaufsverhaltens wird aufgel{\"o}st; Information findet vermehrt digital statt. Vielmehr steht der Produktnutzen im Mittelpunkt, und zugeh{\"o}rige Dienstleistungen wie Information, Service und Logistik werden flexibel kombiniert. Vor diesem Hintergrund stellt die agentenbasierte Simulation einen dynamischen Ansatzpunkt dar, in dem eine Reihe der Defizite tradierter, statischer Methoden Ber{\"u}cksichtigung findet und sich vielf{\"a}ltige Einsatzm{\"o}glichkeiten f{\"u}r die Analyse der Wechselwirkungen zwischen Konsumentenverhalten und r{\"a}umlichen Einzelhandelsstrukturen ergeben. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung des Einkaufsprozesses und den daraus entstehenden Informationen zum Konsumentenverhalten in Kombination mit immer komplexeren Fragestellungen ist in den kommenden Jahren eine verst{\"a}rkte Dynamik bei der Anwendungsh{\"a}ufigkeit von Multiagentensimulationen in Einzelhandelsunternehmen zu erwarten.},
  subject      = {Einzelhandel},
  language  = {de}
}