Beispiele für Social Simulation. Allgemeine Prinzipien von Agenten und Multiagentensystemen (MAS)

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1 Mit prognoseorientierter Analytik verbessern wir das Ergebnis von Unternehmen in Konsumbranchen Social Simulation mit Multiagentensystemen 1 Inputs 2 Expertise 3 utzen in 5 Bereichen Multi-source modern mit anwendbaren Ergebnissen Klarer Fokus Daten Strategic Predictive Customer Insights Akquisition & Bindung Modellierung und Simulation des realen Kundenverhaltens mit Multiagentensystemen Aleksandar Ivanov Berlin, Experten Crowd Web Innovative Verfahren Orientierung an Top- Management klarer Fokus auf definierte Anwendungsbereiche Service aus einer Hand: Datenbearbeitung, Methodik, Visualisierung Produkt, Portfolio & Preis akurate Bedarfsplanung Standortauswahl & Standortcontrolling Marketing Mix Optimierung Poznan Berlin Boston Analyx 0 Analyx 1 Analyx 2 2 amhafte Branchenführer erzielten mit Analyx nachhaltige Erfolge in diesen 5 speziellen Anwendungsbereichen Bereich Ansatz Referenz Akquisition & Bindung Produkt, Portfolio & Preis Bedarfsplanung Standortwahl & -controlling Marketing Mix Campaign Worx Product Worx Demand Worx Location Worx Promo Worx Leading German apparel retailer Erfolg 18% Reduzierung Kundenkündigung Improved hit rate despite lower market research cost 15 %-Punkte höhere Planungsgenauigkeit; EBIT-Steigerung um mehrere Millionen EUR 9% Erhöhung der Flächenproduktivität 3.5 Millionen EUR EBIT-Effekt (nur Deutschland) BEISPIELE weitere Global White Goods Firm Analyx Standorte in 3 Analytikzentren Analyx US Spike: Advanced market simulation & Complexity science Consulting for US clients Links into MIT and Santa Fe Institute USA Boston Germany Berlin Analyx Germany Spike: Social Forecasting & Social Media predictions Consulting for Western Europe Links into German academia Analyx Poland Spike: Data-driven prediction, Data mining & Econometrics Consulting for Eastern Europe Partnerships with Poland s leading economics and technical universities Poznan Poland Analyx 4 4 Social Simulation simuliert menschliches Verhalten in Gemeinschaften: Märkte, Länder, Kommunen u. v. a. m. Analyx 5 # 1

2 Wie kann man menschliches Verhalten simulieren? Beispiel: Simulation des Telekommunikationsmarkets für die Deutsche Telekom Warum ein Multiagentensystem für diese Fragen?? Was ist wichtiger: Bandbreite oder Preis? Sollten wir Köln mit Glasfaser ausstatten? Wo liegt die Schmerzgrenze beim Kunden? Welchen Marktanteil haben wir in 2014? Komplexer Markt mit vielen Einflussfaktoren Daten, Umfragen und Statistisches Analysen allein reichen nicht Bauchgefühl liegt meist daneben Menschliche Gehirne sind mit der Komplexität überfordert Analyx 6 Analyx 7 Analyx 8 Wie entscheidet sich ein Agent für einen Tarif? Der Output: Marktanteile, Umsätze, Entwicklung der Kundenbasis Beispiel: Simulation des deutschen Arbeitsmarktes für die Bertelsmann Stiftung Start Habe ich V, I oder TV utzung Gespräche mit Freunden Hallo, mein ame ist Agent 1, ich bin 32 Jahre alt, männlich und bin 1&1 Kunde. Ich nutze meine Produkte (Telefon und Internet) täglich 80% 70% 60% achfrageseite Für Dokumentation: Qualifikationsstruktur der Arbeitsnachfrage Gering Angebotsseite 50% Bin ich zufrieden mit V, I, T? V, I und/oder T Tarif ändern ächster Agent Wie lange läuft mein Vertrag noch? 40% 30% 20% 0% Gesamtstellenzahl nach Qualifikationen Mittel Hoch Einzelne Jobs Einzelne Personen Analyx 9 Analyx 10 Analyx 11 # 2

3 Beispiel: Simulation des deutschen Arbeitsmarktes für die Bertelsmann Stiftung Beispiel: Simulation des deutschen Arbeitsmarktes für die Bertelsmann Stiftung Exemplarische Agenten Attribute Alter Geschlecht ationalität Qualifikation Partizipation Erwerbsstatus Besch.-Dauer Prozesse: Dynamik der Attribute Geburt, Altern, Tod Konstant Einbürgerungsentscheidung Bildungsentscheidung Partizipationsentscheidung Job-Such- und Matching-Prozess Job-Beendigungs-Enscheidung Wachsende Berufserfahrung mit zunehmendem Alter 30% 25% 20% 15% 5% 0% Arbeitslosenquote (ILO) für Erwerbspersonen zw , in Prozent Mittel Mittel ALQ Deutsche ALQ Ausländer Analyx 12 Analyx 13 Analyx 14 Was ist ein Agent? Arten von Agenten Ein Agent ist als Programm aufgebaut, wie jedes andere Programm Ein Software-Agent ist ein Computerprogramm, das zu gewissem eigenständigem (autonomem) Verhalten fähig ist. Reaktive Agenten Adaptive Agenten Kognitive Agenten autonom arbeitet unabhängig vo User reaktiv reagiert auf Änderungen der Umgebung robust gegen äußere und innere Störungen adaptiv eigenen Einstellungen (=Parameterwerte) ändern kognitiv Lernen aufgrund getätigter Entscheidungen/Beobachtungen Parameter Alter Geschlecht ationalität Qualifikation Partizipation Prozesse: Methoden, Funktionen Altern Konstant Entscheiden, wann man Einbürgerungsantrag stellt Bildungsentscheidung Partizipationsentscheidung proaktiv führt Aktionen aufgrund eigener Initiative aus Erwerbsstatus Job-Such- und Matching-Prozess Job-Beendigungs-Enscheidung sozial Kommunikation mit anderen Agenten Analyx Quelle: Wikipedia.de 15 Analyx Quelle: Wikipedia.de 16 Analyx 17 # 3

4 F ZE F ZP Reaktiver Agent Kognitiver Agent Was ist ein Multiagentensystem (MAS)? Perception Sensor Komplexe Datenstrukturen Komplexe Funktionen Social Status Cognition Emotion Physis Z S F S Z C G C F C Thinking P C Behaviour E P Actor Ein MAS ist ein System aus mehreren gleichartigen oder unterschiedlich spezialisierten Software-Agenten, die kollektiv agieren miteinander oder gegeneinander. Z: State F: State Transition Function G: Goals P: Action Plans Causal Dependencies Information Flow Analyx Quelle: Wikipedia.de 18 Analyx Schmidt: Modeling Human Behavior 19 Analyx 20 Beispiel für ein MAS: Roboter als Agenten, die mit der physischen Welt und anderen Robotern interagieren können Beispiel für ein MAS: Roboter als Agenten, die mit der physischen Welt und anderen Robotern interagieren können Beispiel für Soziale MAS: Virtuelle Märkte, Unternehmen und Menschen im Computern simulieren Produkte & Preise Marktumgebung: Kommunikationskanäle, Wettbewerber usw. Welche Produkte haben meine Freunde/Familie? Wieviel kann/will ich ausgeben? Will ich etablierten Anbieter oder einen ewcomer testen? Bin ich Intensiv- oder Gelegenheitsnutzer? Simulierte Unternehmen Simulierte intelligente Kunden Analyx 21 Analyx 22 Analyx 23 # 4

5 F ZE F ZP Einordnung von MAS-Simulationen Was braucht man für die Modellierung von sozialen Systemen? Statische Simulation Technik: Objekt-orientierte Programmierung und Frameworks Monte-Carlo-Simulation Dynamische Simulation Kontinuierliche Simulation Diskrete Simulation Hybride Simulation Agententheorie: KI, Kognitivie Architekturen Systemtheorie: Umweltmodelle, Makromodelle Fachwissen: Psychologie, Marketing, BWL, VWL, Soziologie Daten: Befragungen, Ergebnisse psychologischer Experimente, volksw. Daten, Daten über Wettbewerber und Produkte des Markets Datenanalyse: Statistik, Data Mining, Visualisierung Analyx 24 Analyx 25 Analyx 26 Technik: Objekt-orientierte Programmierung und Frameworks, z. B. RePast oder etlogo Agententheorie: BDI-Modell Agententheorie: PECS-Modell - Physical conditions, Emotional state, Cognitive capabilities, Social status Perception Sensor Belief Desire Intention Social Status Cognition Emotion Physis Z C F C Weltwissen Wissensrepräsentation Ziele Handlungsalternativen Plan-Datenbank Funktionen Z S F S G C Thinking P C E P Behaviour Actor Z: State F: State Transition Function G: Goals P: Action Plans Causal Dependencies Information Flow Analyx 27 Analyx 28 Analyx 29 # 5

6 Agententheorie in der Praxis ist viel Papier und der Programm-Code, den man daraus macht Die Erstellung von Social MAS sind interdisziplinäre Großprojekte 1. Ziel des Modells klar definieren 2. Target kennenlernen und erste Modell-Skizzen 3. Detailliertes Paper model und Datenbedarf 4. Fast Prototyping mit sehr groben Daten 5. Datenverfügbarkeit prüfen und Paper model anpassen basierend auf Erkenntnissen des Prototypen und gemäß den Datenrestriktionen 6. Datenerhebung und vorbereitung 7. Datenanalyse 8. Paper model verbessern gemäß den Erkenntnissen aus den Datenanalysen 9. Version 1 des Paper models implementieren und verifizieren 10. Validierung des Modelloutputs 11. Version 2 implementieren Analyx 30 Analyx 31 Analyx 32 Bespiel Deutsche Telekom Target verstehen: Mögliche Bestandteile eines Marktmodells im Telekommunikationsmarkt Datenbedarf -> Datenverfügbarkeit -> Datenbasis Modellierung Datenanalyse Implementierung Individual-Daten Alter Einkommen Preis-Sensitivität Online-Involvement Provider-Präferenz Mobilfunk/Online-Bedarf Marktumfeld Tarife der Anbieter Anbieter-Image Kommunikationskanäle, z. B. Direktmarketing vs. Massenwerbung Konjunkturelle Situation usw. Kognitive Architektur: Wie entscheidet ein Kunde? Wahrnehmung Brand perception Brand image Preiswahrnehmung Selbstbild Alternativen- Auswahl Available Set Awareness Set Evoked Set Consider. Set Preisverarbeitung Entscheidung Gedächtnis Erfahrungen mit Produkten Marken- Erfahrungen Voraussetzung für Lernprozesse Interaktion der simulierten Kunden miteinander Mund-zu-Mund-Propaganda etzwerk-marketing-strategien prüfbar usw. Lernprozesse Zufriedenheit mit aktuellem Tarif Anpassung der Präferenzen bei Unzufriedenheit Evolution des Anbieter-Images Tarifdatenbank DTAG und Hauptwettbewerber (96% des PK-Festnetzmarktes) Alle Haupttarife mit den relevanten Tarifeigenschaften : Grundpreis utzungspreis Bandbreite Tel.-AS. Variante TV-Ausprägung MVLZ Kündigungsfrist Rabatte etc Tarife auf Monatsbasis von 2007 heute Relative und absolute Preisabstände Berücksichtigung der Tarife nach regionaler Verfügbarkeit Kundenbestände u. Wechslerdaten Anzahl der Wechsler pro Monat von Tarif x nach Tarif y auf Bundesebene Kategorisierung nach Art des Wechsels z.b. : Upgrade Downgrade eukunde Churner Kundenbestände zum Ende jeden Monats pro Tarif Berücksichtigung von realen Verfügbarkeiten pro Tarif sogar auf PLZ- Ebene Gesamtumsatz und Umsatz nach Produktklassen Telebasics Home Jährliche, repräsentative Befragung der deutschen Haushalte Soziodemografische Erhebungen: Haushaltsgröße Alter Geschlecht Einkommen Wohnort Bildung Beruf utzungsverhalte n TK-Ausgaben TK-Produkte etc. ~ 320 Attribute pro befragtem Haushalt Marktdaten Demografische und gesamtwirtschaftliche Entwicklung nach regionaler Gliederung (97 Raumeinheiten) Private Konsumausgaben (insb. Medien und Konsum) Mediennutzung nach Alter, Einkommen u.a. Anschlussgrade unterschiedlicher Medien/Technologien Entwicklung Anzahl/Größe Privathaushalte Regionale Marktunterschiede Analyx 33 Analyx 34 Analyx 35 # 6

7 ik 0 k1 i1 k 2 i 2 kj ij ein (eher hoch Involvierte) Wähle aus valid-tarife einen Tarif mittels preisverarbeitung1 Wähle aus valid-tarife mit p-netzusers >= p-netzusers-pref einen Tarif mittels preisverarbeitung2 Wähle aus valid-tarife mit netz = netzpref einen mittels preisverarbeitung2 z5 < p? Ja (Konservative) ein. Ja (eher gering Involvierte) p-netzusers-pref > users-lim netzpref leer? ein (icht-konservative) z6 z6 < 0,5 z6 >= 0,5 Ja. Wähle aus valid-tarife einen Tarif mittels preisverarbeitung2 Wähle aus valid-tarife mit mlz <= maxmlz einen Tarif mittels preisverarbeitung2 Habe ich V,I oder TV Gespräche mit Freunden Bin ich zufrieden mit V, I, T? utzung V, I und/oder T Tarif ändern ex t Consumer ex t Consumer ex t Consumer ex t Consumer U s age = (V oice Usage of Consumer, X%) [ Ca p at 0] T i m e to p a y this time s t ep? D et er mine amount to p a y based on Usage amount Cost Rel eva nce.y i ncome G o tr ough list of friends Ch o ose probabilistically which D ecis ion Attribute to talk about A t t ribute Relevance += (Friend s Rel. old Attr. R el.) * Co nsumer Receptiveness * F riend s Persuas iveness O t h er A t t ributes to talk a b out? B r a nd Per ception += (Friend s B rper c. old BrPer c.) * Co nsumer Receptiveness * F riend s Persuas iveness G o tr ough V, I and T Co n sumer S t i ckines s > S a tisfaction w i t h V, I or T? O t h er A t t ributes to talk a b out? Co n sumer a l low ed to l ea ve? S et Flexibility R el evance = x PlanValue i Satisfacti on Relevance i Deci si onat t ri but e MaxValue i Cr ea te initial Choice Set with a l l plans according to Table 4.1 R em ove all plans not available i n the area of the Cons umer R em ove all plans with brands n o t know n to the Consumer R em ove all plans with Consumer can t a f ford: Cost > X% of Income Create all possible combinations with current plan(s) Consumer is happy with Co n sumer in Ca t egory A? Ch o ose plan(s ) W i t h Utility Method F i nal Choice R ed uce Choice Set w i t h EA B Method G o Shopping Co n sumer ex t Consumer Cr ea te initial Choice Set with a l l plans according to Tanle 1.0 R em ove all plans not available i n the area of the Cons umer R em ove all plans with brands n o t know n to the Consumer R em ove all plans Consumer can t a f ford: Cost > X% of Income Cr ea te all possible combinations w ith cu r r ent plan(s) Consumer is happy with Co n sumer in Ca t egory A? Ch o ss e plan(s) w i t h Utility Method F i nal Choice U s age = (V oice Usage of Consumer, X%) [ Ca p at 0] R ed uce Choice Set w i t h EA B Method P er formance Relevance += Usage*u * I mpact Factor from Graph 1.1 B r a nd Per ception += Usage*v * I mpact Factor from Graph 1.1 T i m e to p a y this time s t ep? D et er mine amount to p a y based on Usage amount Cost Rel eva nce.y i ncome R el ax Cr i t erion over T i ghten Cr i t erion R a nk Decision A ttributes p r o babilistically based o n Relevance values G o through Decis ion A t t ributes by rank E l iminate all plans that d o n t satisfy the Criterion f o r this Decision Attr ibute A n y plans left i n Choice Set? Choose V, I,T combinatio nwith highest Utility : Pla n Va lui e Utility Releva n ce i Deci si onat t ri but e Ma xva lui e A n y Decision A t t ributes left? S i ze of Ch o ice Set < X M a ximum of Ch o ice Set ex t Consumer U s age = (V oice Usage of Consumer, X%) [ Ca p at 0] P er formance Relevance += Usage*u * I mpact Factor from Graph 1.2 B r a nd Per ception += Usage*v * I mpact Factor from Graph 1.2 T i m e to p a y this time s t ep? D et er mine amount to p a y based on Usage amount Cost Rel eva nce.y i ncome Datenanalyse: Vorgehensweise am Beispiel der Kündigungswahrscheinlichkeit eines Kunden (Churn probability) Fast Prototyping eines Agenten basierend auf den ersten Erkenntnissen Prototyp-Agenten in ein MAS mit anderen Agenten und einer Umwelt laufen lassen Benennung der Indikatoren Faktorenanalyse Aufstellung von Hypothesen Regressionsanalyse Kontrolle Soft knowledge aus Erfahrung & Mafo Kaufentscheidung WE Alter>42 UD Einkommen < DA Suche o-name Produkt WE Involvement hoch DA vergleiche Preise Konsistent vernetzte Erkenntnisse aus Daten & Erfahrung Entscheidung Aktualisiere Warenkorb Ja Betrete Supermarkt Laufe durch Regale Impuls Kauf? Entscheidungslogik Start Intelligente Agenten Produkte und Preise Simulierte Wettbewer Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 Faktor 5 Faktor 6 Faktor 7 Faktor 8 Faktor 9 Faktor 10 z Die Churnrate im SP- Layer ist abhängig von bk b x b x... b x -15% 9% 6% utzung WE Intensivnutzung DA Produkterfahrung hoch gewichten WE Monatsrechnung zu hoch DA Zunahme Unzufriedenheit Gedächtnis WE Freunde positive utzungs-erfahrungen DA Marken-Image revidieren Weitere Bereiche ein Preis und Marke wählen Einkaufsliste leer? Gedächtnis Erfahrungen Formung & Evolution des Markenimages Lernen & Adaption Ja Ja ein Suche einen Artikel aus Einkaufsliste Artikel gefunden? ein Unzufriedenheit zu groß? Ja Produktnutzung ächster Agent Analyx 36 Analyx 37 Analyx 38 Ergebnisse des Prototypen mit Realdaten vergleichen Bespiel Deutsche Telekom Entscheidungsprozess eines Agenten Überblick über den Entscheidungsprozess Mikro-Validierung Entscheiden einzelne Agenten richtig? Makro-Validierung Verhält sich das Gesamtsystem richtig? Start Habe ich V, I, T? J Modell- Output utze V, I, T Realdaten Weiterentwicklung der kognitiven Architektur der Agenten Gespräche mit Freunden Bin ich zufrieden mit V, I, T? J euen Tarif wählen V, I, und/oder T ächster Kunde Analyx 39 Analyx 40 Analyx 41 # 7

8 Habe ich V,I oder TV Gespräche mit Freunden Bin ich zufrieden mit V, I, T? utzung V, I und/oder T Tarif ändern Entscheidungspfade Entscheidungspfade des Agentenbasierten Modells Start Habe ich J V, I, T? Agenten in einem MAS mit anderen Agenten und detaillierten Umweltdaten laufen lassen Entscheidungslogik Start Intelligente Agenten Produkte und Preise Simulierte Unternehmen Validierung des Gesamtmodells 1. Mikrovalidierung utze V, I, T Gespräche mit Freunden 2. Makrovalidierung Bin ich zufrieden mit 3. Szenarien und Extremvarianten V, I, T? ächster Agent J euen Tarif wählen V, I, oder T ächster Kunde Input aus Telebasics Home Tarifdatenbank Wechslerdaten Analyx 42 Analyx 43 Analyx 44 Bespiel Deutsche Telekom Tool Anwendung durch das Management der Deutschen Telekom Tarifmaske Executive Summary Wechslermatrix KPI Charts Ergebnisse und Tool Sollten wir den Preis des Call & Surf Comfort um 5 senken? Erkenntnis der Simulation des Dynamischen Marktmodells. Analyx 45 Analyx 46 Analyx 47 # 8

9 Ergebnisse Wechslermatrix Baseline Szenario KPIs Analyx 48 Analyx 49 Analyx 50 Simulation des deutschen Arbeitsmarktes Wie wirkt sich Zuwanderung auf die Beschäftigung aus? Simulation des deutschen Arbeitsmarktes Merkmale eines Agenten Simulierte Zuwanderungs-Szenarien des deutschen Arbeitsmarktes Ausländeranteil bei Personen zw. 0-64, in Prozent 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 0% achfrageseite Für Dokumentation: Qualifikationsstruktur der Arbeitsnachfrage Gesamtstellenzahl nach Qualifikationen Gering Mittel Hoch Einzelne Jobs Angebotsseite Einzelne Personen Reale menschliche Vorbilder für die intelligenten Agenten Attribute Alter Geschlecht ationalität Qualifikation Partizipation Erwerbsstatus Besch.-Dauer Prozesse Geburt, Altern, Tod Konstant Einbürgerungsentscheidung Bildungsentscheidung Partizipationsentscheidung Job-Such- und Matching-Prozess Job-Beendigungs-Enscheidung Wachsende Berufserfahrung mit zunehmendem Alter Festung Europa Bildung Hoch B Bildung Hoch A Maximale Zuw anderung icht-eu Maximale Zuw anderung Bevölkerung konstant halten Deutschland läuft leer Umkehrung Deutschland läuft leer ettozuw anderung ull BASELIE ohne EU12 BASELIE START ,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% Analyx 51 Analyx 52 Analyx 53 # 9

10 Simulierte Zuwanderungs-Szenarien des deutschen Arbeitsmarktes Simulierte Zuwanderungs-Szenarien des deutschen Arbeitsmarktes Baseline-Szenario Migration von Personen im Alter zwischen 0-64, absolut Arbeitslosequote (ALQ), in Prozent Bevölkerungszahl, absolut Festung Europa Bildung Hoch B Bildung Hoch A Maximale Zuw anderung icht-eu Festung Europa Bildung Hoch B Bildung Hoch A Maximale Zuw anderung icht-eu Maximale Zuw anderung Maximale Zuw anderung Bevölkerung konstant halten Deutschland läuft leer Umkehrung Deutschland läuft leer ettozuw anderung ull BASELIE ohne EU12 BASELIE START 2000 Bevölkerung konstant halten Deutschland läuft leer Umkehrung Deutschland läuft leer ettozuw anderung ull BASELIE ohne EU12 BASELIE START ,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% Bevölkerung Erwerbspersonen 15-64, absolut Immigranten Emigranten Arbeitslosequote (ALQ) insgesamt ALQ Deutsche ALQ Ausländer Analyx 54 Analyx 55 Analyx 56 Baseline-Szenario Baseline-Szenario 30% 25% 20% 15% Arbeitslosenquote (ILO) für Erwerbspersonen zw , in Prozent 30% 25% 20% 15% Arbeitslosenquote (ILO) für Erwerbspersonen zw , in Prozent 5% 5% 0% Mittel Mittel % Mittel Mittel ALQ Deutsche ALQ Ausländer ALQ insgesamt ALQ Mittel-Qualifizierte ALQ Gering-Qualifizierte ALQ Hoch-Qualifizierte Analyx 57 Analyx 58 Analyx 59 # 10

11 Social Simulation und MAS im praktischen Alltag Social Simulation und MAS im praktischen Alltag Social Simulation und MAS im praktischen Alltag Wir wissen nicht, wie Menschen wirklich denken Die Datenlage ist viel schlechter als in den aturwissenschaften Experimente sind kaum möglich Zusammenhänge ändern sich ständig, aturgesetze dagegen sind konstant Simulationen sind in der Geschäftswelt wenig verbreitet Simulations-Experten mit zusätzlichem interdisziplinärem Wissen gibt es kaum Wir wissen nicht, wie Menschen wirklich denken 70 Die Datenlage ist viel schlechter als in den aturwissenschaften 60 Experimente sind kaum möglich 50 Zusammenhänge ändern sich ständig, aturgesetze dagegen sind konstant 40 Simulationen sind in der Geschäftswelt wenig verbreitet 30 Simulations-Experten mit zusätzlichem interdisziplinärem Wissen gibt es kaum 20 Wir wissen nicht, wie Menschen wirklich denken Die Datenlage ist viel schlechter als in den aturwissenschaften Experimente sind kaum möglich Zusammenhänge ändern sich ständig, aturgesetze dagegen sind konstant Simulationen sind in der Geschäftswelt wenig verbreitet Simulations-Experten mit zusätzlichem interdisziplinärem Wissen gibt es kaum 10 0 Haben Sie das Licht gesehen? Haben Sie ein Licht gesehen? Analyx 60 Analyx 61 Analyx 62 Weiterführende Infos Einstiegsliteratur: Simulation for the Social Scientist, Troitzsch, Gilbert Journals: Journal of Artificial Societies and Social Simulation Online: Website von Prof. Leigh Tesfatsion Simulationsumgebungen: o RePast Simphony: umfassend, komplex, OpenSource o etlogo: einfach, kostenfrei o Anylogic: umfassend, besser dokumentiert als RePast, kommerziell Analyx 63 # 11

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