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F. Kitzler:
"Analyse von Agentenbasierten Modellen mithilfe von Markovketten";
Supervisor: F. Breitenecker, M. Bicher; Institut für Analysis und Scientific Computing, 2016; final examination: 2016-11-24.

Validierung ist ein wesentlicher Bestandteil des Modellierungskreislaufs von Agentenbasierten Modellen. Wichtige Fragen, die bei der Analyse des Modells auftreten sind etwa: Wie wirken sich Änderungen verschiedener Parameter auf das Ergebnis der Simulation aus? Könnte man das Modell auch auf makroskopischer Ebene beschreiben? Bei stochastischen Agentenbasierten Modellen legt der Zentrale Grenzwertsatz
eine positive Beantwortung letzterer Frage nahe. Der klassische zentrale Grenzwertsatz setzt jedoch die Unabhängigkeit der betrachteten Zufallsgrößen voraus. Nun ist jedoch eine wesentliche Eigenschaft von Agentenbasierten Modellen, die Fähigkeit der Agenten miteinander zu interagieren, was dazu füuhrt, dass Unabhängigkeit nicht mehr gegeben ist. Resultate aus der Markov Theorie gestatten jedoch dieses Problem zu Umgehen. Konzept dieser Technik ist, das Agentenbasierte Modell aggregiert als hochdimensionale Makrov-Kette darzustellen, und mithilfe dieser stochastische Analysen durchführen zu können. Ziel der Arbeit ist es, ausgewählte, bekannte stochatische agentenbasierte Modelle wie mithilfe dieser Technik auf aggergiertem Level zu analysieren und zu klassifizieren."

http://publik.tuwien.ac.at/files/publik_255933.pdf