ABM-Workshop 2019: Call for Papers

Wirtschaftswissenschaftler organisieren zum sechsten Mal den Workshop zur agentenbasierten Modellierung am Graduiertenkolleg

Auch den diesjährigen ABM-Workshop am 17. und 18. Juni 2019 hat das Organisationsteam um  Dr. Daniel Westmattelmann, Antragsteller Prof. Dr. Gerhard Schewe und Marius Sprenger von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät wieder bestens besetzt. Mit dabei sind erneut der ABM-Experte und internationale Mentor des Graduiertenkollegs Prof. Dr. William Rand (North Carolina State University, USA) sowie der Informatiker und ABM-Methodenforscher Dr. László Gulyas (Ungarn). Interessierte Doktorandinnen und Doktoranden können sich bis zum 10. Mai 2019 für eine Teilnahme bewerben. Weitere Informationen gibt es hier.

Zur ABM-Methode:
Agent-based Modeling (ABM) ist eine nicht-standardisierte Methode der computergestützten Modellbildung, wobei ein System erschaffen wird, das aus mehreren Akteuren mit autonomer Entscheidungsfähigkeit besteht, den sogenannten "Agenten". Diese Methode findet aktuell immer mehr Anwendung und wird – neben den Methoden der Argumentation und Formalisierung – auch als "third way of doing science" bezeichnet. Durch die Anwendung der computergestützten ABM-Methode können nicht-lineare Zusammenhänge sowie erheblich größere Datenmengen verarbeitet werden. Den einzelnen Agenten oder ganzen Agentengruppen können verschiedene Eigenschaften zugeordnet werden, wodurch sich heterogene Verhaltensweisen abbilden lassen. Iterative und zum Teil auf wettkampfberuhende Interaktionen zwischen den Agenten, die mithilfe von ABM simuliert werden, basieren in der Regel auf komplexen mathematischen Verfahren wie neuronalen Netzen oder evolutionären Algorithmen, um Lern- und Adaptionsprozesse möglichst realitätsnah darstellen zu können. Jeder Agent bewertet dabei seine Situation und trifft daraufhin individuell Entscheidungen auf der Mikro-Ebene. Auf der Makro-Ebene resultiert das Systemverhalten aus dem interaktiven Verhalten der einzelnen Agenten, wodurch es zu Emergenzen kommen kann, indem sich ein Systemverhalten herausbildet, das nicht direkt aus den Entscheidungsalgorithmen der Agenten ableitbar ist. Ein Anwendungsbeispiel aus dem Bereich der agentenbasierten Modellierung ist die Untersuchung von sozialen Netzwerken.

© morgan888 on pixabay