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Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein Aussterben der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen oder nutzentheoretischen Annahmen beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren 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 darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. Für das Forschungsprojekt konnten für einen Untersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umea) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden. Da auf der Angebotsseite die Umsätze der Geschäfte ebenso bekannt sind, können die Summen der von den Agenten dort allozierten Kaufkraftbeträge mit denselbigen verglichen werden. Dies erlaubt die Quantifizierung einer Schätzgüte für die Geschäftsumsätze mittels eines Gütemaßes. Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge 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 Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung.
Die vorliegende Arbeit ist in zwei Teile gegliedert, von denen der erste Teil den theoretischen Hintergrund und empirische Befunde zum Thema „Komplexes Problemlösen“ behandelt. Der zweite Teil beinhaltet Methodik und Ergebnisse der durchgeführten Untersuchung. Nach der Einleitung in Kapitel 1 werden in Kapitel 2 die „Grundkonzepte des Komplexen Problemlösens“ vorgestellt, wobei mit der Abgrenzung des Bereichs „Komplexes Problemlösen“ begonnen wird. Anschließend werden die Eigenschaften von komplexen Systemen und deren Anforderungen an Problemlöser beschrieben, wobei die Taxonomie1 von Dörner et al. (1994) zugrunde gelegt wird. In Kapitel 3 werden Modelle der Wissensrepräsentation und des Problemlösens vorgestellt. Dabei wird der Begriff der „Strategie“ diskutiert und im Zusammenhang mit verschiedenen allgemeinen Modellen des Problemlösens erläutert. Kapitel 4 behandelt das Konzept „Delegation“. Delegation wird in dieser Arbeit als Methode verwendet, um Versuchspersonen zur Formalisierung ihrer Strategien zu bewegen, wobei sie die Ausführung der Strategien gleichzeitig beobachten können. Es werden vor allem Befunde aus der Organisationspsychologie und Unternehmensführung berichtet und die Anwendung von Delegation in der Interaktion zwischen Mensch und künstlichem Agent erörtert. In Kapitel 5 werden Waldbrandsimulationen behandelt. Diese zählen zu den klassischen Simulationen, die zur Untersuchung von Komplexem Problemlösen verwendet werden. Zuerst wird auf computergestützte Simulation im Allgemeinen eingegangen, wobei Unterschiede zu traditionellen Untersuchungsmethoden angesprochen werden. Dabei wird auch die Bedeutung der Multiagentensimulation für die Komplexe Problemlöseforschung hervorgehoben. Anschließend wird Feuerverhalten und Feuerbekämpfung als Vorbild für Waldbrandsimulationen erläutert. Dadurch können sowohl Anhaltspunkte zur Beurteilung der Plausibilität als auch für die Implementierung einer Waldbrandsimulation gewonnen werden. Im Anschluss daran werden drei bekannte Beispiele für Waldbrandsimulationen vorgestellt, wobei auch auf domänen- bzw. simulationsspezifische Strategien eingegangen wird. In Kapitel 6 wird ein Überblick über verschiedene empirische Befunde aus dem Bereich des Komplexen Problemlösens gegeben. Diese betreffen sowohl Eigenschaften von komplexen Systemen als auch Merkmale des Problemlösers. In Kapitel 7 werden die wichtigsten Kritikpunkte und Probleme, mit denen die Komplexe Problemlöseforschung zu kämpfen hat, zusammengefasst. Die konkreten Fragestellungen der Untersuchung werden in Kapitel 8 vorgestellt, wobei Kapitel 9 und 10 erläutern, mit welcher Methodik diese Fragen untersucht werden. In diesem Zusammenhang wird auch die Simulationsumgebung SeSAm vorgestellt. Im folgenden Kapitel 11 wird auf die Eigenschaften der implementierten Waldbrandsimulation eingegangen. Kapitel 12 beschreibt den Aufbau und Ablauf der Untersuchung, mit der die Daten gewonnen werden, die in Kapitel 13 berichtet werden. Eine Diskussion der Befunde im Hinblick auf die Fragestellungen und ihre Bedeutung für die zukünftige Forschung erfolgt in Kapitel 14.
Aktivitätsbasierte Verhaltensmodellierung und ihre Unterstützung bei Multiagentensimulationen
(2000)
Durch Zusammenführung traditioneller Methoden zur individuenbasierten Simulation und dem Konzept der Multiagentensysteme steht mit der Multiagentensimulation eine Methodik zur Verfügung, die es ermöglicht, 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 ändern durch ihre Aktionen ihre Umwelt und reagieren ebenso auf die für sie wahrnehmbaren Änderungen 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 Repräsentationsschema für Multiagentensimulationen entwickelt werden, das es Fachexperten, wie zum Beispiel Biologen, ermöglicht, selbständig ohne traditionelles Programmieren Multiagentenmodelle zu implementieren und mit diesen Experimente durchzuführen. Dieses deklarative Schema beruht auf zwei Basiskonzepten: Der Körper eines Agenten besteht aus Zustandsvariablen. Das Verhalten des Agenten kann mit Regeln beschrieben werden. Ausgehend davon werden verschiedene Strukturierungsansätze behandelt. Das wichtigste Konzept ist das der "Aktivität", einer Art "Verhaltenszustand": Während der Agent in einer Aktivität A verweilt, führt er die zugehörigen Aktionen aus und dies solange, bis eine Regel feuert, die diese Aktivität beendet und eine neue Aktivität auswählt. Durch Indizierung dieser Regeln bei den zugehörigen Aktivitäten und Einführung von abstrakten Aktivitäten entsteht ein Schema für eine vielfältig strukturierbare Verhaltensbeschreibung. Zu diesem Schema wurde ein Interpreter entwickelt, der ein derartig repräsentiertes Modell ausführt und so Simulationsexperimente mit dem Multiagentenmodell erlaubt. Auf dieser Basis wurde die Modellierungs- und Experimentierumgebung SeSAm ("Shell für Simulierte Agentensysteme") entwickelt. Sie verwendet vorhandene Konzepte aus dem visuellen Programmieren. Mit dieser Umgebung wurden Anwendungsmodelle aus verschiedenen Domänen realisiert: Neben abstrakten Spielbeispielen waren dies vor allem Fragestellungen zu sozialen Insekten, z.B. zum Verhalten von Ameisen, Bienen oder der Interaktion zwischen Bienenvölkern und Milbenpopulationen.