Agentenbasierte Modellierung

Kurzbeschriebung

Agentenbasierte Modellierung (Agent-Based Modeling, ABM) ist ein mechanistischer Simulationsansatz, bei dem ein System als Menge autonomer, interagierender Agenten beschrieben wird. Jeder Agent folgt einfachen, lokal definierten Regeln, während das globale Systemverhalten emergent aus den vielen Einzelinteraktionen entsteht.

Agenten können Individuen, Haushalte, Organisationen oder technische Einheiten repräsentieren und besitzen interne Zustände (z. B. Gesundheit, Verhalten, Ressourcen). Interaktionen erfolgen über Kontaktregeln, Netzwerke oder räumliche Umgebungen; Dynamiken können deterministisch oder stochastisch sein.

Formal wird kein geschlossenes Gleichungssystem gelöst; stattdessen wird der Systemzustand iterativ aktualisiert. Zufällige Ereignisse werden häufig über Monte-Carlo-Mechanismen implementiert. Dadurch lassen sich Heterogenität, Nichtlinearität und Rückkopplungen explizit abbilden.

ABM eignet sich besonders zur Untersuchung von Was-wäre-wenn-Szenarien, Verhaltensänderungen und Policy-Interventionen. Die Kehrseite ist der hohe Rechenaufwand sowie die anspruchsvolle Kalibration und Validierung solcher Modelle.

Anwendbarkeit im Gesundheitssektor

Im Gesundheitswesen und Public Health werden agentenbasierte Modelle eingesetzt, um Infektionsdynamiken auf Individualebene zu simulieren, etwa unter Berücksichtigung von Kontaktmustern, Mobilität, Altersstrukturen oder individuellen Verhaltensänderungen. Sie sind besonders geeignet, um nichtlineare Effekte wie Superspreading oder lokale Ausbrüche zu untersuchen.

Darüber hinaus dienen ABMs der politiknahen Entscheidungsunterstützung, z. B. zur Bewertung von Impfstrategien, Test- und Isolationsmaßnahmen oder Schul- und Arbeitsplatzinterventionen. Ihre Stärke liegt in der realitätsnahen Abbildung komplexer Systeme; ihre Ergebnisse sind jedoch stärker annahmenabhängig als bei einfacheren Modellen.

Sonstiges

Sehr flexibel, aber rechenintensiv

Kalibration und Reproduzierbarkeit herausfordernd

Gut kombinierbar mit Metapopulations- und Netzwerkmodellen

Semantik

Wikidata-Identifikator ist: Q753413

Deutsche Wikipediaseite ist: wiki/Agentenbasierte_Modellierung

Englische Wikipediaseite ist: https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_model

Quelle: Bonabeau (2002), Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems

Behandlung von Unsicherheit in den Ergebnissen der Methode ist explizit

Für die Methode benötigte Datenmenge ist mittel;groß„Mittel;groß“ befindet sich nicht in der Liste (Groß, Mittel, Klein) zulässiger Werte für das Attribut „Für die Methode benötigte Datenmenge ist“.

Zweck der Methode ist Simulation;Vorhersage„Simulation;Vorhersage“ befindet sich nicht in der Liste (Voraussage, Inferenz, Simulation, Kausale Analyse) zulässiger Werte für das Attribut „Zweck der Methode ist“.

Methode ist Mitglied der Methodenfamilie Mechanistisch;Simulation;Hybrid„Mechanistisch;Simulation;Hybrid“ befindet sich nicht in der Liste (Mechanistisch, Statistisch, Maschinenlernen, Tiefes Lernen, Hybrid, Kausale Inferenz, Simulation, Operationale Vorhersage, Beschreibende und erkundende Analyse, Praktisches Anwendungskonzept, ...) zulässiger Werte für das Attribut „Methode ist Mitglied der Methodenfamilie“.

Interpretierbarkeit der Ergebnisse der Methode ist mittel

Webseite: https://ccl.northwestern.edu/netlogo/