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Faculty for Biology, Chemistry, and Earth Sciences

Department of Ecological Modelling - Prof. Dr. Michael Hauhs

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Glotzmann, T: Ein agentenbasiertes Simulationssystem zur Entwicklung ökosystemarer Szenarien in strukturierten Umgebungen in Bayreuther Institut für Terrestrische Ökosystemforschung (BITÖK): Bayreuther Forum Ökologie, Selbstverlag, 102, 1-170 (2003)
Key words: Agenten, Multiagentensystem, Simulationssystem, ökosystemare Szenarien, Ursuppe, artificial life
Abstract:
Welchen Einfluß hat das Leben auf die beobachtbaren Größen von Ökosystemen? Wie kann man ihn identifizieren? Läßt sich Leben auf dem Rechner simulieren? Die von Christopher Langton begründete ALife(Künstliches Leben)-Forschungsrichtung beantwortet diese Frage nicht nur positiv, sondern postuliert Substratunabhängigkeit, wonach Leben auch in digitalen Medien (in silico) möglich ist. Im Mittelpunkt steht dabei interaktives Verhalten. Als Brückenschlag zur Ökosystemforschung wurde Ursuppe entwickelt, ein Multiagentensystem, das eine Reihe von ALife-Konzepten wie Evolvierbarkeit, Mobilität und Interaktion der simulierten Individuen (Agenten) realisiert und Bausteine für virtuelle Ökosysteme zur Verfügung stellt. Die Implementierung in Java erlaubt den Entwurf beliebig vernetzter Topologien als Modelle der Umwelt auf einem Netzwerk von Rechnern. Hierarchisch strukturierte Agenten modellieren das Verhalten lebender Individuen. Eine Reihe von Simulationsbeispielen befaßt sich u.a. mit der Kooperation von Individuen, der Anpassung von Populationen an Nährstofflimitationen und dem Einfluß von Katastrophen. Emergentes Verhalten wie Koexistenz, Sukzessionen und evolutionäre Sprünge werden beobachtet. Die Einbettung dieser Ökosysteme in eine abiotische Umwelt wird anhand der Informationsgehalte und Komplexität von Input- und Outputsignalen der wachstums-begrenzenden Nährstoffe untersucht. Beim Vergleich mit Meßdaten aus Wassereinzugsgebieten zeigen sich grundlegende Schwierigkeiten, die charakteristischen Beobachtungen aus Ökosystemen zu rekonstruieren. Ob diese auf prinzipielle Grenzen der Modellierbarkeit hindeuten, bleibt zu klären.
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