Agentenbasierter Ansatz

Obgleich verschiedene Definitionen zur agentenbasierten Modellierung (ABM) in der Literatur existieren, ist die agentenbasierte Modellierung aus Praxissicht des Anwenders als dezentralisierter, individualzentrierter (im Gegensatz zum systembasierten) Ansatz für den Modellentwurf geprägt. Im Entwurfsprozess eines agentenbasierten Modells identifiziert der Modellentwickler die aktiven Entitäten, also die Agenten (das können Personen, Unternehmen, Projekte, Vermögen, Fahrzeuge, Städte, Tiere, Schiffe, Produkte, etc. sein), spezifiziert ihr Verhalten (Hauptantreiber, Reaktionen, Gedächtnis, Zustände, …), bringt sie in eine definierte Umgebung, richtet unter Umständen Kommunikationsverbindungen ein und führt schließlich Simulationsläufe durch. Das globale Systemverhalten prägt sich dann als Resultat der Interaktion vieler verschiedener individueller Verhaltensmuster aus. AnyLogic unterstützt die agentenbasierte Modellierung (genauso wie die ereignisdiskrete und systemdynamische Modellierung) und versetzt Sie in die Lage, diesen Ansatz mit den anderen Modellierungsansätzen zu kombinieren.

Agentenbasierte Modellierung ist eine neue Betrachtungsweise Ihres Unernehmens

Agent Based ModelingDie traditionellen Modellierungsansätze betrachten die Angestellten, Projekte, Produkte, Kunden, Partner, usw. eines Unternehmens entweder als aggregierte Durchschnitsquantitäten oder als passive Entitäten / Ressourcen eines Prozesses. Systemdynamische Modelle zum Beispiel bestehen aus vielen Voraussetzungen wie „ wir haben 120 Angestellte bei R&D, sie können ungefähr 20 neue Produkte im Jahr ausführen“, oder „wir haben einen Fuhrpark von 1200 Lastwagen, diese können soviel Frachtgut versetzen und 5% davon müssen jährlich ersetzt werden“. Bei dem prozessorientierten (auch als ereignisdiskreter bekannt) Ansatz würden Sie Ihr Unternehmen als eine Anzahl von Prozessen betrachten, wie z.B.: „ein Kunde ruft bei einem Kundendienst an, das wird erst von einem Operator vom Typ A behandelt, was durchschnittlich 2 Minuten beträgt, danach müssen 20% der Anrufe an ... weitergeleitet werden“. Diese Ansätze sind tatsächlich leistungsfähiger als die „ auf Kalkulationstabellen orientierte Modellierung“, können die Dynamik der Organisation, Liniaritätsabweichungen erfassen, aber sie ignorieren die Tatsache, dass all diese Menschen, Produkte, Projekte, Betriebsanlagen, Bestände usw. verschieden sind, ihre Geschichte, Absichten, Wünsche, individuellen Eigenschaften und außerdem komplexe Beziehungen zueinander haben. Menschen, zum Beispiel, können verschiedene Erwartungen was ihr Einkommen und ihre Karriere betrifft haben, können in unterschiedlichen Teams eine wesentlich verschiedene Produktivität aufweisen, R&D Projekte interagieren und konkurrieren und können von einander abhängig sein, Flugzeuge haben ihre individuellen und strengen Wartungspläne, deren Kombination zu Problemen mit der Flottenverfügbarkeit führen könnte, ein Kunde kann sich mit seiner Familie beraten bevor er seine Kaufentscheidung trifft usw. Der agentenbasierte Ansatz ist nicht an solche Beschränkungen gebunden, da er darauf hinweist, dass der Modellierer direkt auf individuelle Objekte in und rund um Ihr Unternehmen, auf ihr individulles Verhalten und ihre Kommunikation fokusiert. Das agentenbasierte Modell ist eigentlich ein Set von interaggierender aktiven Objekten, die Objekte und Beziehungen der wirklichen Welt wiedergeben und ist somit einen natürlichen Fortschritt im Verständnis und in der Verwaltung der Komplxität der aktuellen Geschäfts- und Gesellschaftssysteme darstellen.

Agentenbasierte Modellierung macht Ihre (momentan ungenutzten) Daten leistungsfähig

Heutzutage haben Unternehmen und staatliche Organisationen eine Unmenge von wertvollen Daten in ihren CRM, ERP, HR - Datenbanken angesammelt, die sehr gering ausgewertet werden. Agentenbasierte Modellierung ist die natürliche Möglichkeit diese Daten wirksam einzusetzen und sie zu verwerten. Solange agentenbasierte Modelle wesentlich individuenbezogen sind, können sie mit Agenten bevölkert werden, deren Eigenschaften real sind und zum Beispiel direkt von einem CRM System (falls wir den Markt modellieren) oder von einer ERP/HR Datenbank, falls wir die Dynamik des Personalbestandes eines Unternehmens modellieren, gelesen werden. Dies bietet Ihnen eine einfache (a), sehr genaue (b), immer fortschrittliche Möglichkeit zur Modellierung, Voraussage, zum Vergleich von Situationen und zur Optimierung der Strategien.

Anwendungen der agentenbasierten Modellierung

Ein gutes Anwendungsbeispiel der ABM ist im Bereich des Konsumgütermarktes. In diesen hochdynamischen, komepetitiven und komplexen Absatzbereichen (Telekommunikation, Versicherungen, Leasing, Gesundheit, usw) wird die Wahl des Verbrauchers von einer Anzahl von individuellen Eigenschaften, der wesenhaften Dynamik des Verbrauchers, den Auftragplänen, von externen Einflüssen bestimmt, die am besten durch das agentenbasierte Modellierungsparadigma erfasst werden können, vor allem aufgrund der hohen Verfügbarkeit von individualzentrierten Daten durch den CRM (Customer Relationships Management) Systemen, die zum Parametrisieren des Agenten verhilft.

Ein weiteres traditionelles Beispiel wäre die Epidemiologie. In diesem Fall sind die Agenten Menschen, die für eine Krankheit anfällig, von ihr infiziert, genesen, gegen sie immun usw. sein können. Die ABM ermöglicht, dass diese sozialen Netzwerke, die Verbindungen zwischen den Menschen, ihre Heterogenität explizite erfasst werden und somit kann die Ausbreitungsrate der Krankheit besser vorhergesehen werden.

Trotzdem sollte die ABM nicht als eine, nur auf breite Massen von Menschen anwendbare, Analysemethode angesehen werden. Es gibt Fälle von Problemstellungen bei Fertigungsprozessen, Logistik, Lieferketten oder Unternehmensprozessen wo ABM die leistungsfähigste Lösung ist. Das Verhalten einer komplexen Maschine zum Beispiel, welche interne Zustände, inhärente Zeitvorgaben, verschiedene Reaktionen in unterschiedlichen Betriebarten usw. hat, kann effizient durch ein separates Objekt (Agent) abgebildet werden, das ein Zustandsdiagramm beinhaltet, welches mit dem Fertigungsprozessfluss in Zusammenhang gebracht werden könnte. Die Teilnehmer der Lieferkette (Unternehmen – Hersteller, Großhändler, Einzelhändler) haben ihre eigenen Ziele und Regeln und können selbstverständlich als Agenten dargestellt werden. Agenten können sogar Projekte oder Produkte innerhalb eines Unternehmens sein, interne Zustände und Dynamik besitzen, sich als Unternehmensressourcen erweisen.

Siehe AnyLogic agentenbasierte Modellierungsapplets in der Online Modell - Galerie.

AnyLogic Unterstützung für agentenbasierte Modellierung

Die in der Praxis eingesetzte, agentenbasierte Modelle sind sehr mannigfaltig, daher wäre es fast unmöglich eine allgemeine „Agent Based Library“ zu entwickeln und die Tätigkeit des Modells auf eine Anzahl von drag-and-drop Operationen einzuschränken. Trotzdem sind einige wiederverwendbare "Gestaltungsmuster" ("design patterns") vorhanden die den Entwurf eines agentenbasierten Modells vereinfachen, die von AnyLogic direct unterstützt werden. Diese Muster sind enthalten in:

  • Modellbauweise
  • Agenten - Synchronisierung ("Schritte")
  • Raum (kontinuierlich oder diskontinuierlich), Mobilität und räumliche Animation
  • Beziehungen (Netzwerke, z.B. soziale Netzwerke) und Kommunikation zwischen Agenten
  • Dynamische Gestaltung und Vernichtung der Agenten