Anwendung Genetischer Algorithmen Auf Handlungsbaeume in Multiagentensystemen Zur Simulation Sozialen Handelns

Anwendung Genetischer Algorithmen Auf Handlungsbaeume in Multiagentensystemen Zur Simulation Sozialen Handelns Synopsis

Die Arbeit untersucht die Entstehung und Veraenderung von Handlungsmustern in sozialen Systemen mit Hilfe von Computersimulationen, und sie basiert auf der Synthese zweier wissenschaftlicher Methoden: den Genetischen Algorithmen und der Theorie der Handlungsbaeume. Genetische Algorithmen entstanden in Anlehnung an biologische Evolutionsmechanismen und lassen sich erfolgreich zur Simulation sozialer Systeme einsetzen. Handlungsbaeume werden in der analytischen Handlungstheorie zur strukturellen Beschreibung von Handlungsraeumen verwendet. Der Theorie der Handlungsbaeume liegt die Beobachtung zugrunde, dass sich gewisse Handlungen durch den Ausdruck indem ordnen lassen. Durch die Anwendung Genetischer Algorithmen auf (codierte) Handlungsbaeume kann ein kognitiv adaequater und intuitiv einfacher Algorithmus erstellt werden, mit dem sich die Veraenderung von Handlungsraeumen und das Lernverhalten von Agenten in natuerlicher Weise beschreiben lassen. Von besonderem Interesse sind in dieser Arbeit Entscheidungshandlungen und oekonomische Handlungstypen wie etwa Kauf, Tausch oder Betrug, deren Attribute durch Binaerfolgen repraesentiert und durch Genetische Algorithmen veraendert wurden. Dadurch koennen Verhaltensaenderungen von Agentenpopulationen in Abhaengigkeit von verschiedenen Bewertungskriterien von Handlungstypen hinsichtlich deren Handlungsresultaten untersucht werden.