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Agenten basierte Modellierung zur Bewertung der Resilienz von Städten im Wandel der Zeit

Agenten basierte Modellierung zur Bewertung der Resilienz von Städten im Wandel der Zeit
Ansprechpartner:

Dr. Sadeeb Ottenburger

Projektgruppe:

Unfallfolgen (UNF)/ Accident Management Systems

Einführung

Das Wohl moderner Gesellschaften hängt im hohen Maße von der Funktionsfähigkeit Kritischer Infrastrukturen (KRITIS), wie die Energie- und Wasserversorgung, Transport- und Verteilungssysteme, ab.
Aus diesem Grund ist es wünschenswert ein tiefes Verständnis darüber zu erhalten, wie sich Störungen von KRITIS, z.B. verursacht durch Extremwetterereignisse oder Terroranschläge, auf die Vulnerabilität einer Stadt auswirken – heute und in der Zukunft. Das Aufdecken versteckter oder zunächst unterschätzter Abhängigkeiten könnte dabei helfen, erweiterte Strategien für das Krisenmanagement und Design-Vorlagen für robuste KRITIS-Entwicklungen zu identifizieren.

Für diesen Zweck scheint der agentenbasierte Ansatz, bei dem KRITIS-Einrichtungen oder KRITIS-Komponenten als Agenten modelliert werden, der Vielversprechendste zu sein.

Ziele/Arbeitsschritte

Das Hauptziel ist es, eine auf agentenbasierte Modellierung basierende Simulationssoftware zu entwickeln, welche sowohl als Entscheidungsunterstützung während einer Krise eingesetzt werden kann, aber auch Stadtplaner oder KRITIS-Betreiber dabei unterstützt, zukünftige oder existierende KRITIS im Sinne von Robustheit und Schadensminderung zu designen bzw. zu re-designen.
Die Simulationssoftware sollte folgende Schlüsseleigenschaften enthalten:

  • Flexible Spezifikation von Störszenarien.
  • Flexible Spezifikation von Model-Parametern um Instanzen verschiedener Zukunftstrends zu realisieren.
  • Visualisierung von Größen mit Bezug zur urbanen Resilienz auf der Ebene von KRITIS, KRITIS-Komplexen oder der Stadt.
  • Dynamische Interaktions-Möglichkeiten: Gegenmaßnahmen können während der Laufzeit implementiert und bewertet werden.

Um das Hauptziel zu erreichen, müssen die folgenden Zwischenschritte gemacht werden:

  • KRITIS, wie sie heute existieren, müssen modelliert werden – das beinhaltet auch das Modellieren von Netzwerken und der Umgebung.
  • Die vielversprechendsten Zukunftstrends mit Bezug auf KRITIS müssen identifiziert, bewertet und ggf. modelliert werden z.B. Smart Grid Technologie oder Car Sharing.
  • Ein holistisches Simulations-Framework mit einer Generizität, die dynamische Modell-Parametrisierung, die dynamische Spezifikation von Störszenarien, die dynamische Implementierung von Gegenmaßnahmen erlaubt, und eine breite Palette graphischer Möglichkeiten zur Analyse muss entwickelt werden.