Anwendung Genetischer Algorithmen Auf Handlungsbaeume in Multiagentensystemen Zur Simulation Sozialen Handelns

Die Arbeit untersucht die Entstehung und Veranderung von Handlungsmustern in sozialen Systemen mit Hilfe von Computersimulationen, und sie basiert auf der Synthese zweier wissenschaftlicher Methoden: den Genetischen Algorithmen und der Theorie der Handlungsbaume. Genetische Algorithmen entstanden in Anlehnung an biologische Evolutionsmechanismen und lassen sich erfolgreich zur Simulation sozialer Systeme einsetzen. Handlungsbaume werden in der analytischen Handlungstheorie zur strukturellen Beschreibung von Handlungsraumen verwendet. Der Theorie der Handlungsbaume liegt die Beobachtung zugrunde, dass sich gewisse Handlungen durch den Ausdruck indem ordnen lassen. Durch die Anwendung Genetischer Algorithmen auf (codierte) Handlungsbaume kann ein kognitiv adaquater und intuitiv einfacher Algorithmus erstellt werden, mit dem sich die Veranderung von Handlungsraumen und das Lernverhalten von Agenten in naturlicher Weise beschreiben lassen. Von besonderem Interesse sind in dieser Arbeit Entscheidungshandlungen und oekonomische Handlungstypen wie etwa Kauf, Tausch oder Betrug, deren Attribute durch Binarfolgen reprasentiert und durch Genetische Algorithmen verandert wurden. Dadurch koennen Verhaltensanderungen von Agentenpopulationen in Abhangigkeit von verschiedenen Bewertungskriterien von Handlungstypen hinsichtlich deren Handlungsresultaten untersucht werden.