Skalierbare agentenbasierte Simulation : Werkzeuge und Techniken zur verteilten Ausführung agentenbasierter Modelle

Abstract Pawlaszczyk, Dirk: Skalierbare agentenbasierte Simulation : Werkzeuge und Techniken zur verteilten Ausführung agentenbasierter Modelle / Dirk Pawlaszczyk Ilmenau : Univ.-Verl. Ilmenau, 2009. - XVI, 327 S. ISBN 978-3-939473-59-6 Research on systems of autonomous agents, called multiagent systems (MAS), has received much interest in the domain of (distributed) artificial intelligence in recent years. MAS are most suitable for the development of distributed applications with uncertain and a dynamically changing environment. Simulation is the imitation of a systems behaviour and structure in an experimental model to reach findings which are transferable to reality. In multiagent-based simulation (MABS) real world systems are modelled using multiple agents. The system emerges by interaction of the individual agents as well as their collective behaviour. Agents send messages with respect to some communication protocol and are disposed at some discrete point in time. In this context a software agent is defined as a program that acts autonomously, communicates with other agents, is goal-oriented (pro-active) and uses explicit knowledge. Agent-based modelling and simulation seems to be the right tool for domains characterized by discrete decisions and distributed local decision makers. MABS is an appropriate method if we wish to understand the evolution of a distributed system, minted with non-linear dynamics. As we wish to resemble this complex real world system, there is an increasing demand to simulate large models, composed with hundreds or even more agents. With growing complexity, the scalability of a simulation environment becomes a crucial measure of its ability to cope with the complexity of the underlying system. To simulate an increasing number of entities, the underlying simulation system needs to be scaleable. Since agent-based simulation moves out of the academic world towards commercial applications it becomes certainly demanding to investigate in scalability issues. The objective of this thesis is to discuss an approach for scalable simulation, which considers the deviations of agent-based simulation approach effectively. Therefore, we outline some commonly used notions of scalability and begin to examine what scalability means within the context of agent-based simulation. Furthermore we introduce the concept of a scalable time management service. With respect to the experimental results it is argued that parallel and distributed simulation can help to ensure scaleable simulation of agent based models.

Zusammenfassung: Simulation stellt eine Analysemethode für viele Anwendungsbereiche zur Verfügung. Im Mittelpunkt der vorliegenden Arbeit steht eine spezielle Simulationsmethode - die Agentenbasierte Simulation (ABS). Im Rahmen der ABS werden Modelle betrachtet, die sich aus Agenten zusammensetzen. Agenten sind in der Lage, ihre Umgebung wahrzunehmen und unter Rückgriff auf lokal hinterlegtes Wissen, Schlüsse über ihre Wahrnehmungen ziehen. Darauf aufbauend wählt ein Agent Aktionen aus, mit denen er seine Umwelt gezielt verändern kann. Neben ihrer Autonomie sind Software-Agenten häufig durch soziale Eigenschaften charakterisiert und der Fähigkeit benachbarte Systeme zu erkennen und mit diesen zu kommunizieren. Agentenbasierte Simulation erlaubt es, das Verhalten komplexer Systeme sowie emergente Phänomene zu studieren. Die Komplexität der mittels Agententechnologie zu lösenden Problemstellungen und die Größe der zu simulierenden Modelle nehmen stetig zu. Auf der anderen Seite wird der Entwicklung von Werkzeugen zur effizienten Durchführung von agentenbasierten Simulationsexperimenten bisher vergleichsweise wenig Beachtung geschenkt. Die verteilte Simulation versucht, unabhängige Ereignisse nebenläufig auszuführen, um so die Simulationsexperimente zu beschleunigen und die Effizienz zu verbessern. Die Ansätze der verteilten Simulation sind jedoch vielfältig. Die Auswahl des richtigen Verfahrens fällt schwer. Die vorliegende Dissertation diskutiert Strategien zur Parallelisierung agentenbasierter Simulation. Ziel der Arbeit ist es, Chancen und Risiken die durch die Verteilung von Agentenmodellen entstehen näher zu untersuchen. Insbesondere werden Möglichkeiten sowie Grenzen der Skalierung dieser Anwendungsklasse analysiert. Hierfür wird zunächst der Begriff der Skalierbarkeit eingeführt. Mit ihrer Hilfe ist es möglich, Aussagen über die Effizienz eines verteilten Systems zu treffen. Die Entwicklung und Erprobung neuer sowie die Untersuchung bestehender Verfahren für die verteilte Simulation und deren Übertragung auf den Bereich der agentenbasierten Simulation bilden weitere Schwerpunkte der Arbeit.

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