Agent-Based Modelling and Simulation (ABMS)

Agent-based Modelling und Simulation (ABMS) ermöglicht es komplexe Systeme sowie verteilt ablaufende Prozesse zu simulieren. Dieser sogenannte Digitale Zwilling ermöglicht es, KI-Verfahren zum Erlernen von Systemverhalten und zur Optimierung des Systemverhaltens einzusetzen. Im DVA-Seminar werden ABMS- und KI-Inhalte (speziell Reinforcement Learning und genetische Algorithmen) in Theorie und Praxis erarbeitet.

Wir wollen gemeinsam Einblicke in die Themen (1) Theorie der Simulation, (2) Theorie der Software-Agenten, (3) Theorie der agenten-basierten Simulation bekommen. Zusätzlich wollen wir uns verschiedene Software- und Simulationsumgebungen ansehen, die es uns ermöglichen Systeme auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu simulieren. Dazu werden praktische Workshops vorbereitet und durchgeführt, die es uns ermöglichen die verschiedenen Werkzeuge zu “begreifen”.

Die mit ABMS erstellten Modelle und Simulationen sollen uns weiterhin als Grundlage für Reinforcement-Learning-Verfahren dienen, um das Verhalten der Agenten in den jeweiligen Situationen zu optimieren, wie z. B. menschliches Verhalten unter urbanen Stressfaktoren [3].

Seminar

Die in den Vorträgen und Workshops vorgestellten Inhalte werden in Form von Jupyter-Notebooks gesammelt. Aus den Notebooks der Teilnehmenden wird am Ende der Veranstaltung ein gemeinsamer Veranstaltungsband (als Jupyter Book) erstellt. Eine Vorlage für die Beiträge wird zur Verfügung gestellt. Um eine größtmögliche Wiederverwendbarkeit der Inhalte sicherzustellen, sollen die Notebooks in englischer Sprache erstellt werden. Die Vortragssprache kann, je nach Bedarf, davon abweichen.

Literatur

[1]C. Macal und M. North, „Tutorial on Agent-based Modeling and Simulation“, gehalten auf der Proceedings - Winter Simulation Conference, Jan. 2005, S. 2–15. doi: 10.1109/WSC.2005.1574234.

[2]„AnyLogic“, Wikipedia. 6. Juni 2023. Zugegriffen: 16. August 2023. [Online]. Verfügbar unter: https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=AnyLogic&oldid=234370776

[3]L. Yang, P. Hoffmann, J. Scheffran, S. Rühe, J. Fischereit, und I. Gasser, „An Agent-Based Modeling Framework for Simulating Human Exposure to Environmental Stresses in Urban Areas“, Urban Science, Bd. 2, Nr. 2, S. 36, Apr. 2018, doi: 10.3390/urbansci2020036.