GCRI · Systemwissenschaft und Modellierung
Agentenbasierte und Komplexitätsmodelle
Agent-based models represent many individual actors, such as households, firms, vehicles or cells, following rules and interacting, so that system patterns emerge from the bottom up. They suit questions where heterogeneity, adaptation and interaction matter, and they are hard to validate. This page sets out how agent-based and complexity models are built, documented and tested, and what evidence serves the institutions that use them.
Agent-based and complexity models on the record.
Agent-based and complexity models: how the risk develops.
Verhalten, Anpassung und Emergenz in soziotechnischen Systeme. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Heterogeneity matters
Agents differ in resources, behaviour and location. Averages can hide the variation that drives outcomes such as who is harmed by a shock.
Adaptation changes the system
Agents respond to each other and to policy, so the system changes as it is studied, which equation-based models may miss.
Emergence can surprise
Simple rules can produce unexpected collective patterns, such as tipping points or segregation, which are useful but need careful explanation.
Many parameters, little data
Agent-based models often have more parameters than data can constrain, so documentation and pattern-oriented validation are essential.
Gefahren und Exposition in Nordamerika.
Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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Ebenen 3
Gefahren und Exposition für diese Seite
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Anbieter
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Jahrgang
- null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
- Auflösung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-10-14
- Auflösung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken und der Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Anbieter
- NASA LANCE FIRMS
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken und der Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-10-13
- Auflösung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennungen von Hotspots für den angezeigten Tag, einschließlich Gasfackeln und industrieller Wärme; kein bestätigter Brand, kein Vorfallbericht und keine Warnung.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet
- Quelle
- VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenbild
- Neueste beim Build
- 2026-10-14
- Auflösung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
- Quelle
- MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Anbieter
- NASA LP DAAC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
- Neueste beim Build
- 2024-01-01
- Auflösung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 Stufe 3, 8 Tage (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- 8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-09-14
- Auflösung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Hauttemperatur des Bodens aus Satellitendaten über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zuletzt verfügbar
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth
Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Gefahren und Exposition, gerahmt auf Nordamerika.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTQuellen und Lizenzen
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) der NASA, VIIRS-375-m-Produkt aktiver Brände, NASA LANCE; Vektorkacheln über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
- Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
- © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
- Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
- Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
- Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
- Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Optionale Ebenen (11 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
- Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
- Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
- Aktive Brände und thermische Anomalien: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13. Okt. 2026
- Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
- Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sept. 2026
Agent-based models capture behaviour in every domain.
Agent-based studies are designed for the Reihe Methods and Technical. The ODD protocol (2020) and TRACE documentation (2014) make models reviewable.
- ODD-documented models.
- Behaviour datasets.
Bestände, Flüsse, Verzögerungen und eine Kippschwelle.
Zwei Bestände, Druck und Anpassungsfähigkeit, verbunden durch eine verstärkende Wachstumsschleife, eine verzögerte ausgleichende Reaktion und Schäden, wenn der Druck die Kapazität übersteigt; jenseits der Schwelle kann das System kippen. Lehrmodell mit benannten illustrativen Werten, keine Vorhersage. Die Karte auf dieser Seite zeigt Nordamerika; das Modell selbst ist an keinen Ort gebunden.
Steuerung
- Wachstum des Drucks
- 6,0 % pro Jahr
- Wirksamkeit der Kapazität bei der Druckminderung
- 4,0 % pro Jahr
- Investitionsreaktion auf wahrgenommenen Druck
- 20%
- Wahrnehmungsverzögerung
- 4.0 Jahre
- Kippschwelle des Drucks
- 60 Indizes
- Verstärkung jenseits der Schwelle
- 2,0-mal
- Simulierte Jahre
- 50 Jahre
Messwerte
- Spitzendruck
- 113 Index
- Kapazität am Ende
- Index 186
- Jahre über der Schwelle
- 15,8 Jahre
Zahlen, Methoden und Quellen
| Jahr | Druck | Kapazität | Wahrgenommen |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
Methoden
- Systemdynamik Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Kritische Übergänge und Kipppunkte Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Kausalschleifendiagramm Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
- Experimente Labore
- Erstellt in Systemwissenschaft und Modellierung in Foundry
- Getestet am Systemwissenschaft und Modellierung in Universe
- Kodifiziert in Vertrauen, Verifizierung und Assurance in Standards
- Veröffentlicht in Systemwissenschaft und Modellierung in Reports
- Gelehrt in Fakultät für Risikowissenschaft und Methoden in der Akademie
Was gemessen wird und wie gut.
Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| Models documented with the ODD protocol | percent of published models | je Prüfung | Literature review | BEOBACHTET |
| Patterns reproduced in validation | count of target patterns | per model | Validation studies | GESCHÄTZT |
| Parameters calibrated to data | percent of parameters | per model | Model documentation | DEKLARIERT |
| Code published | percent of published models | je Prüfung | Code archives | BEOBACHTET |
| Sensitivitätsanalyse performed | percent of published models | je Prüfung | Literature review | BEOBACHTET |
| Runs per experiment | count of stochastic replicates | per experiment | Model documentation | DEKLARIERT |
Model agent-based and complexity models as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Standards zu Verbund- und Kaskadengefahren: the hazards it names, the Systeme and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System-Builder.
Gefahren
- Natech event
- Chemical spill or leak (nachgelagert ausgelöst)
- Emergency-response overload (nachgelagert ausgelöst)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Systeme und Kopplungen
Steuerung
NS-0Verfassung und GrundsätzeNS-3UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)NS-9Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)NS-11Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)NRS-H61Gefahrenfamilie: kaskadierender Ausfall (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Gefahrenfamilie: systemische Cyberereignisse (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Gefahrenfamilie: Konzentration und Monokultur digitaler Infrastruktur (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Gefahrenfamilie: großräumige Zirkulationsanomalien (NHS-1 atmo.climate-mode)
Beobachtung
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
- Direkte wirtschaftliche Schäden infolge von Katastrophen im Verhältnis zum globalen BIP
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
Beispielgeografie
- Bangladesch: 134 Sechseckzellen
- Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
Woher die Evidenz stammt.
Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| CoMSES Net Computational Model Library | Archive of agent-based models with code and ODD documentation | Open, licence per model |
| ODD protocol publications | Documentation standard for agent-based models | Licence per publication |
| NetLogo and Mesa | Open-source agent-based modelling platforms | Open source, GPL and Apache licences |
| Journal of Artificial Societies and Social Simulation | Peer-reviewed agent-based research | Open access, CC BY |
| Pattern-oriented modelling literature | Validation approaches for complex models | Licence per publication |
How agent-based and complexity models is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Modell, Gleichungen und Annahmen
The model structure used for agent-based and complexity models, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und BewältigungskapazitätEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Annahme | Warum es entsteht | Wie es geprüft wird |
|---|---|---|
| Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängig | Hält das Schadensintegral berechenbar | Mit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen |
| Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linear | Lässt Schocks sich über A ausbreiten | Über den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen |
| Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragen | Lokale Kurven sind selten verfügbar | Anhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt |
- Eingaben
- versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
- Ergebnisse
- Verteilungen, nie einzelne Zahlen
- Code
- mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
- Reproduktion
- gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.
System Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Wer entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Modellers | How to document, calibrate and validate agent-based models | Templates; validation designs |
| Institutions using simulation results | When agent-based results are credible enough to inform decisions | Validation and sensitivity evidence |
| Journals and reviewers | What documentation to require | Documentation evidence |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Agent-based model documentation and review templates
- Pattern-oriented validation designs
- Sensitivity and calibration protocols
- Teaching material on complexity methods
What experts ask about agent-based models.
- Which behaviours and interactions must be represented to capture the phenomenon of interest?
- How are agent rules grounded in evidence rather than assumption?
- How sensitive are emergent results to small changes in rules or parameters?
- How can agent-based models be validated against real-world data?
- When does an agent-based approach add value over simpler models?
How emergence arises.
In complex Systeme, simple local rules can produce large-scale patterns: traffic jams form without a cause at the front; panic buying spreads through observation of others; markets can swing as traders follow trends. These effects arise from interaction, feedback and heterogeneity, which equation-based models that assume average behaviour may miss.
Agents adapt. People change behaviour in response to risk, warnings and the actions of others; firms adjust strategies; institutions change rules. Adaptation can stabilise systems or create new risks, as when protection encourages development in hazard areas.
Complex systems can show tipping points, where small changes cause abrupt shifts, and path dependence, where history constrains future possibilities.
Methoden und ihre Grenzen.
- 01
Agent-based simulation
Computational models of interacting agents, using complex systems methods. Many parameters can be hard to estimate.
- 02
Behavioural data
Surveys, experiments and observations to ground agent rules. Behaviour in crises is hard to observe in advance.
- 03
Pattern-oriented validation
Testing whether models reproduce several observed patterns at once. Matching patterns does not prove mechanisms.
- 04
Sensitivity and ensemble runs
Exploring outcome ranges across rules and parameters, using Informatik resources.
Agent-based models are powerful for exploring mechanisms but difficult to calibrate and validate. Results are presented as explorations, not predictions, unless validation supports more.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01Komplexe Systeme und agentenbasierte ModellierungStandards für agentenbasierte Modelle · Analyse von Rückkopplungen und Kipppunkten · FrühwarnindikatorenHier angewandt
- 02Wahrscheinlichkeit und StatistikBayessche Kalibrierung · Strikt korrekte Bewertung von Vorhersagen · EnsemblestatistikHier angewandt
- 03Unsicherheitsquantifizierung und ModellvalidierungUnsicherheitsbudgets · Surrogatmodelle für aufwendige Simulationen · GlaubwürdigkeitsbewertungHier angewandt
- 04Hochleistungs-, Cloud- und Edge-ComputingEnsembledesign im Rahmen von Budgets · Workflow-Orchestrierung · Reproduzierbare UmgebungenHier angewandt
Where this page’s references lead.
Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Fragen und Antworten.
What is an agent-based model?
What is the ODD protocol?
What is emergence?
Are agent-based models predictive?
Why not use equations?
How are agent rules chosen?
What is a tipping point?
Evidenz von dieser Seite aus beitragen.
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