Die Idee der agentenbasierten Modellierung wurde bereits in einer simplen Form in den späten 1940er geboren, doch auf Grund der sehr rechenintensiven Prozeduren und der mangelnden Rechenleistung konnte sich diese Technik erst in den 1990ern profilieren und in vielen wissenschaftlichen Bereichen langsam Fuß fassen. Heute erfreut sich diese Methode, durch die immer leistungsfähigeren Prozessoren und die verhältnismäßig günstige Anschaffung dieser, sehr großer Beliebtheit um heterogene Systeme zu analysieren. Durch agentenbasierte Simulationen lässt sich das Verständnis gewinnen, wie sich der Einfluss von Mikrolevel-Prozessen auf das Makrolevel-Verhalten auswirkt und somit die Entstehung ökologischer, wirtschaftlicher oder sozialer Mustern bewirkt.<br />Die Vorgehensweise lässt sich wie folgt skizzieren: in einer beliebigen Programmiersprache werden Agenten in Form von Objekten erstellt, welche sich in einer künstlichen Umgebung bewegen können. Mit Hilfe ihrer eigenen Attribute und Methoden können sie miteinander interagieren und somit ihre eigenen Zustände ändern beziehungsweise die Zustände anderer Agenten beeinflussen. Betrachtet man schließlich das System im Ganzen, so können hiermit beispielsweise Strömungen oder Entstehungen von Verhaltensmustern beobachtet werden.<br />Die Umsetzung eines theoretischen Modells zu einer agentenbasierten Computersimulation bedarf allerdings einiger Schritte, welche jeweils Fehler mit sich bringen können. Bereits ein Missverstehen des Modells selbst, ein Missinterpretieren von Werten oder auch ein Logikfehler während der Implementierung in der jeweiligen Programmiersprache lassen eine gültige Abbildung nicht mehr zu. Sollten auch die Ergebnisse der Simulation in etwa mit den Erwartungswerten übereinstimmen, bedeutet dies nicht zwingend, dass es sich hierbei um eine korrekte Umsetzung handelt.<br />Genau an diesem Punkt setzt nun die Replikation von Simulationen an:<br />durch wiederholtes Replizieren eines theoretischen Modells in unterschiedlichen Programmiersprachen, sollen Fehler bei der Umsetzung aufgezeigt und in späterer Folge natürlich auch korrigiert werden.<br />Diese Arbeit soll nun theoretische Einzelheiten dieser Schwachstellenanalyse erklären und schließlich anhand einer praktischen Umsetzung des SARS-Modells den Vorgang einer Replikation veranschaulichen. Durch Vergleich der Ergebnisse der erstellten Simulation mit deren der Vorgegebenen, sollen eventuelle Fehler erkannt sowie Erfahrungen und Erkenntnisse gewonnen werden.
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Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers