Steudle, G., Winkelmann, S., Fürst, S., & Wolf, S. In diesem Artikel werden Speichermechanismen in komplexen soziotechnischen Systemen am Beispiel eines Mobilitätsnachfragemodells untersucht. Wir haben ein groß angelegtes agentenbasiertes Mobilitätsmodell zu einem Markov-Prozess vereinfacht und festgestellt, dass der Mobilitätsentscheidungsprozess nicht-Markovianisch ist. Dies liegt an seiner Abhängigkeit von der Geschichte des Systems, einschließlich der sozialen Struktur und der lokalen Infrastruktur, die sich auf der Grundlage früherer Mobilitätsentscheidungen weiterentwickeln. Um den Prozess Markov-fähig zu machen, erweitern wir den Zustandsraum durch die Einbeziehung von zwei geschichtsabhängigen Komponenten. Obwohl unser Modell eine stark reduzierte Version des Originals ist, bleibt es für die Anwendung üblicher analytischer Methoden zu komplex. Stattdessen verwenden wir Simulationen, um die Funktionalitäten der beiden geschichtsabhängigen Komponenten zu untersuchen. Wir sind der Meinung, dass die Struktur des analysierten stochastischen Prozesses beispielhaft für viele sozio-technische, -ökonomische und -ökologische Systeme ist. Darüber hinaus weist sie Analogien zum Rahmen der erweiterten Evolution auf, der zuvor zur Untersuchung der kulturellen Evolution verwendet wurde.
Zitierhinweis: Steudle, G., Winkelmann, S., Fürst, S., & Wolf, S. (2024). Understanding Memory Mechanisms in Socio-Technical Systems: the Case of an Agent-based Mobility Model.
Working Papers, 2024(1): 1, 1-23. doi:10.17617/2.3562016.
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