Spezielle Methoden der Geoinformatik:
Multi-Agenten Systeme
Inhalte des Seminars
Die Methodik von Multi-Agenten Systemen, kurz MAS, begegnet uns in den verschiedensten Bereichen von Computersoftware: Als feindliche Siedler in Computerspielen, als autonom agierende Robotor beim Fußballspielen, bei der dynamische Stauprognose oder beim Abschätzen der besten Aktien-Anlagestrategie, sofern es diese gibt.
MAS simulieren dabei komplexe natürliche oder abstrakte Systeme, indem sie das Verhalten der beteiligten Individuen, der „Agenten“, nachbilden. Durch Interaktionen der Agenten untereinander und mit ihrer Umwelt entsteht die Dynamik des Gesamtsystems aus der Summe der Einzelentscheidungen und Aktionen der individuellen Agenten, wobei viele Phänomene wie Selbstorganisation oder Clusterbildung von selbst entstehen, ohne vorher explizt programmiert worden zu sein. So können zum Beispiel sehr viele Ameisen erfolgreich einen komplexen Ameisenbau inklusive Versorgungssystem errichten, ohne dass die eine einzelne Ameise sich über dieses Gesamtkonstukt im Klaren wäre. MAS stellen somit eine Bottom-Up Methodik dar, die sich von klassischen Top-Down Bewertungsverfahren fundamental unterscheidet.
In dem Seminar werden Sie die theoretischen Grundbausteine und Konzepte für diese künstlichen Lebenswelten kennenlernen. Hierbei werden unter anderen folgenden Themen vorgestellt:
- Abstraktion von Raum und Grundlegende Verhaltensweisen im Raum (z.B. Pathfinding)
- Einführung in die Spieltheorie
- Künstliches Lernen mit Neuronalen Netzwerken
- Künstliche Intelligenz
- Fuzzy Logik
- Simulation von Fahrzeugen und Fußgängern
- Zelluläre Automaten und Agenten
Die Anwendungsmöglichkeiten von Multi-Agenten Systemen werden anhand zahlreicher Beispiele vorgestellt, zum Beispiel:
- Stauentstehung
- Panik- und Evakuierungssimulationen
- Simulation von Fußgängerkomfort
Mit Hilfe des MAS ENVI-met BOTworld werden Sie eine Bewertung des städtischen Mikroklimas und der Benutzung von öffentlichen Räumen auf der Basis von Agentenentscheidungen durchzuführen.