Agentenbasierte Simulation von Policy-Making

Dieses Projekt entstand aus einer Kooperation zwischen Wirtschaftsuniversität Wien, FAS Research Vienna und Industriepartnern. Ziel war ein dynamisches Simulationsframework für Entscheidungen und Policies in stark interaktiven Systemen.

Ein hybrider Kern (kontinuierlich und diskret) berechnet Interaktionseffekte zwischen heterogenen Akteuren. Nach Kalibrierung mit Lernalgorithmen leben Szenarien in einem Datenmodell. Das kalibrierte System dient dann als Entscheidungsunterstützung für Policy-Interventionen.

Modellstruktur

Merkmale

Agentenbasierte Simulation

Der Kern erfasst die Interaktion zwischen Teilnehmern und externen Steuerungseingaben.

Reverse unsupervised learning

Eine geschlossene Regelschleife lernt kontinuierliche Einflüsse aus einem Strom von Nutzungsdaten und kalibriert das Modell neu.

Kontinuierliche Interaktion

Einfache Steuerungshandgriffe lassen Szenarien live laufen. Die unmittelbare Antwort kommt aus dem trainierten Datenmodell.

Entscheidungsunterstützung

Das kalibrierte System prognostiziert Policy-Interventionen rechtzeitig für den Einsatz. Mobile und Web-Dienste können das Modell aufrufen — Forschungsinstrumentierung, kein Produktpitch.

Beispiel: Netzwerk- und Konsortienbildung

Funded by the EU
FP7 / DG Research & Innovation / RTD-B6-PP-00962-2013

— Research note · Policy- & Konsortienlinie.