Multi-Agenten-Systeme (MAS) sind Softwaresysteme, die aus mehreren autonomen, interagierenden Agenten bestehen. Jeder Agent verfolgt eigene Ziele, kann Entscheidungen treffen und mit anderen Agenten oder der Umgebung kommunizieren. MAS kommen vor allem in komplexen, dynamischen Szenarien zum Einsatz, in denen dezentrale Lösungen effizienter sind als zentrale Steuerungen.

Typen / Arten:

• Kooperative MAS: Agenten arbeiten zusammen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.
• Kompetitive MAS: Agenten konkurrieren um Ressourcen oder Vorteile.
• Hybride MAS: Kombination aus Kooperation und Wettbewerb, z. B. in Wirtschaftssimulationen oder Spielen.
• Mobile Agenten: Agenten, die sich zwischen Netzwerkknoten bewegen können.

 

Beispiele:

• Verkehrs- und Logistiksysteme zur Optimierung von Routen und Lieferketten.
• Roboterschwärme (z. B. Drohnenkooperationen).
• Simulation von Marktmechanismen in der Wirtschaft.
• Intelligente Stromnetze (Smart Grids) mit dezentraler Steuerung.

 

Vorteile:

• Dezentralisierung erhöht die Ausfallsicherheit.
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen.
• Effiziente Ressourcennutzung durch verteilte Entscheidungsprozesse.
• Möglichkeit, komplexe Probleme zu modellieren und zu simulieren.

 

Nachteile:

• Hohe Komplexität in der Entwicklung und Implementierung.
• Schwierige Koordination und Konfliktmanagement zwischen Agenten.
• Leistungseinbußen bei sehr großen Agentenpopulationen.
• Fehlende Standardisierung kann Integration erschweren.

 

Kontroversen / Diskussion:

Kritiker weisen darauf hin, dass MAS-Systeme in der Praxis oft schwieriger zu implementieren sind als theoretisch beschrieben. Außerdem bestehen Bedenken bezüglich Sicherheit und Vorhersagbarkeit, da das Zusammenspiel autonomer Agenten unvorhersehbare Effekte haben kann.

Fazit:

Multi-Agenten-Systeme bieten eine leistungsfähige Methode zur Lösung komplexer, dynamischer Probleme durch dezentrale, autonome Agenten. Trotz Herausforderungen in der Koordination und Implementierung eröffnen sie vielseitige Anwendungsmöglichkeiten in Industrie, Forschung und intelligenten Infrastrukturen.