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Agentenbasierte Modellierung konzentriert sich auf die einzelnen aktiven Komponenten eines Systems. Dies ist ein Gegensatz sowohl zum abstrakteren Systemdynamikansatz (system dynamics approach) als auch zur ereignisorientierten Methode (discrete event method) , deren Fokus auf Prozessen liegt.
In agentenbasierten Simulationen müssen aktive Einheiten, auch Agenten genannt, identifiziert und ihr Verhalten definiert werden. Bei Agenten kann es sich um Personen, Haushalte, Fahrzeuge, Ausrüstungsgegenstände oder sogar Produkte und Firmen handeln – was auch immer relevant für das System ist. Verbindungen zwischen ihnen werden aufgebaut, Umgebungsvariablen gesetzt und Simulationen ausgeführt. Die globale Dynamik des Systems entsteht dann aus den Interaktionen von vielen einzelnen Verhaltensweisen.
AnyLogic kombiniert agentenbasierte und ereignisorientierte Simulation sowie Systemdynamikmodellierung in einer professionellen Plattform für effiziente, kompromisslose Ergebnisse.
Agentenbasierte Modellierung ist eine neue Art, sich ihre Organisation anzusehen
Traditionelle Modellierungsansätze behandeln Firmenangestellte, Kunden, Einrichtungen und Ausrüstungsgegenstände als einheitliche Gruppen, passive Einheiten oder lediglich als Ressourcen in einem Prozess.
Systemdynamikmodelle beispielsweise enthalten notwendigerweise Annahmen wie „wir haben 120 Angestellte im Bereich Forschung und Entwicklung, die ungefähr 20 neue Produkte pro Jahr entwerfen können“ oder „wir haben eine Flotte von 1200 Lastkraftwagen mit einer definierten monatlichen Lieferkapazität und 5% von ihnen müssen jedes Jahr ersetzt werden“.
Währenddessen betrachten ereignisorientierte Modelle Organisationen als eine Anzahl von Prozessen, wie z. B. „ein Kunde ruft ein Call-Center an, der Anruf wird zunächst von einem Telefonist des Typs A bedient, dies benötigt durchschnittlich 2 Minuten, dann müssen 20% der Anrufe weitergeleitet werden an…“.
Diese Ansätze sind mächtiger als Modellierungen die auf einer Tabellenkalkulation beruhen. Sie können die Dynamik von Organisationen und Nichtlinearitäten erfassen, aber sie ignorieren die einzigartige Zusammensetzung und komplexen Beziehungen einzelner Einheiten. Beispiele wären ein Kunde, der sich möglicherweise mit seiner Familie berät, bevor er eine Kaufentscheidung trifft oder die Verfügbarkeit eines einzelnen Flugzeugs, die von strengen Flottenwartungsplänen abhängt.
Der agentenbasierte Ansatz ist frei von diesen Limitierungen, weil der Fokus direkt auf den einzelnen Objekten, ihrem Verhalten und ihren Interaktionen liegt. Im Grunde genommen handelt es sich bei einem agentenbasierten Modell um eine Menge interagierender Objekte, die Beziehungen in der realen Welt widerspiegelt. Das Ergebnis macht agentenbasierte Modellierung zu einem natürlichen Schritt vorwärts beim Verstehen und der Handhabung der Komplexität heutiger Geschäfts- und Gesellschaftssysteme.
Big Data mit agentenbasierter Modellierung zum Einsatz bringen
Heutige Firmen und Regierungsorganisationen haben große Datenmengen in ihren CRM-, ERP- und HR-Systemen und anderen Datenbanken gesammelt. Agentenbasierte Modellierung ist eine mächtige Methode, um diese Daten zum Einsatz zu bringen. Ein agentenbasiertes Modell, das Individuen aufweist, kann reale personalisierte Eigenschaften und Verhaltensweisen, wie Gewohnheiten von Verbrauchern, Ausfälle von Ausrüstungsgegenständen, das Timing von Geschäftsprozessen und gesundheitsbezogene Daten, direkt aus diesen Datenbanken lesen. Als Ergebnis wird eine Strategieoptimierung möglich, indem ein einfacher, präziser und moderner Weg zur Verfügung gestellt wird, der die Modellierung, Vorhersage und den Vergleich von Szenarien erlaubt.
Agentenbasierte Modellierung und Multimethodenmodellierung
AnyLogic ist die einzige professionelle Software für den Aufbau von agentenbasierten Modellen mit industriellen Anforderungen. Darüber hinaus können für eine vollständige, kompromisslose Modellierung agentenbasierte Modelle mit ereignisorientierten Elementen oder Systemdynamikelementen kombiniert werden. Dies kann bei Lagerhäusern beobachtet werden, die extern im Rahmen der Lieferkette als Agenten modelliert werden, für deren interne Beschreibung jedoch ereignisorientierte Modellierung verwendet wird. Ein weiteres Beispiel wäre das individuelle Verhalten eines Kunden in einem Marktmodell, das durch Systemdynamiklogik ausgelöst wird.
