Der Workshop der GMM/ITG/GI-Fachgruppen 3 und 4 „Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen (MBMV2022)" ist ein Forum, um neue Trends, Ergebnisse und aktuelle Fragen auf dem Gebiet der Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen zu diskutieren.
Ursprünglich war für diese 25. Ausgabe ein Treffen in Krefeld geplant, das nun pandemiebedingt durch eine Online-Veranstaltung ersetzt wurde. In vier Sessions werden unterschiedliche Beiträge diskutiert, wobei auch dieses Mal Gastvorträge aus dem industriellen Umfeld das Programm abrunden.
Aktualisiert: 2022-12-09
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Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) lassen sich komplexe Systeme wie Finanzmärkte, Gesellschaften, Infrastrukturnetze, Organisationen oder ähnliches detailliert darstellen und anschließend realitätsnah simulieren. Aufgrund der zentralen Fähigkeit der ABM, das Zusammenspiel einer Vielzahl heterogener Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung recht einfach zu modellieren, können Phänomene auf der Makroebene durch Ereignisse auf der Mikroebene verständlich erklärt, zuverlässig prognostiziert oder auch in experimenteller Weise erkundet werden. Diese computergestützte Methode bietet zahlreiche Vorteile, weshalb sie heutzutage bereits in vielen Anwendungsbereichen erfolgreich eingesetzt wird. So kann beispielsweise, abhängig von der gewählten Modellierungsumgebung bzw. der verwendeten Software, eine grundlegende Einarbeitung ohne größeren Zeitaufwand und vor allem auch ohne entsprechende Programmierkenntnisse autodidaktisch geschehen. Diese interdisziplinär angelegte Einführung ermöglicht einer breiten Zielgruppe einen Einblick in die Grundlagen der ABM.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) lassen sich komplexe Systeme wie Finanzmärkte, Gesellschaften, Infrastrukturnetze, Organisationen oder ähnliches detailliert darstellen und anschließend realitätsnah simulieren. Aufgrund der zentralen Fähigkeit der ABM, das Zusammenspiel einer Vielzahl heterogener Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung recht einfach zu modellieren, können Phänomene auf der Makroebene durch Ereignisse auf der Mikroebene verständlich erklärt, zuverlässig prognostiziert oder auch in experimenteller Weise erkundet werden. Diese computergestützte Methode bietet zahlreiche Vorteile, weshalb sie heutzutage bereits in vielen Anwendungsbereichen erfolgreich eingesetzt wird. So kann beispielsweise, abhängig von der gewählten Modellierungsumgebung bzw. der verwendeten Software, eine grundlegende Einarbeitung ohne größeren Zeitaufwand und vor allem auch ohne entsprechende Programmierkenntnisse autodidaktisch geschehen. Diese interdisziplinär angelegte Einführung ermöglicht einer breiten Zielgruppe einen Einblick in die Grundlagen der ABM.
Aktualisiert: 2023-04-08
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In der Managementpraxis helfen Strategiesimulationen dabei, spieltheoretische Fragestellungen zu beantworten. Dabei wäre es häufig hilfreich, das in der Vergangenheit beobachtete Verhalten eines Akteurs in die Simulation mit einzubeziehen. In der Literatur finden sich allerdings bisher nur wenige Ansätze zur Ableitung von Verhaltensmodellen aus zuvor gesammelten Datenpunkten.
Die vorliegende Arbeit bildet am Beispiel des wiederholten Ultimatumspiel mit fixem Gegner das beobachtete Verhalten in statistischen Verhaltensmodellen ab. Anders als bei den allermeisten bisherigen Experimenten spielen die Teilnehmer in allen Runden gegen denselben Gegner, auch die Rollen der Spieler (Proposer und Responder) werden nicht gewechselt.
Zur Analyse des Verhaltens wurden auf einem experimentbasierten Datensatz für beide Spieler Logit-Regressionsmodelle entwickelt, mit denen bisherige Prognoseergebnisse für den jeweils nächsten Zug deutlich verbessert werden können. Neben der reinen Verhaltensmodellierung können mittels der jeweiligen Modelle einige zuvor aus der Literatur abgeleitete Hypothesen zum Verhalten der Spieler untersucht werden.
Es kann unter anderem gezeigt werden, dass die Entscheidung eines Responders nicht nur von der Höhe eines Gebots abhängt, sondern auch von der Änderung gegenüber dem vorherigen Gebot. Darüber hinaus werden klare Unterschiede im Verhalten zwischen Proposer und Responder herausgearbeitet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Diese Dissertation untersucht menschliches Entscheidungsverhalten und insbesondere die Auswirkungen einer Beschränkung des Entscheidungsspielraums von Individuen. Zunächst widmet sie sich dem ökonomischen Verständnis von Rationalität. Die zentralen Ansätze der Standardtheorie, die Erwartungsnutzentheorie, das Homo Oeconomicus-Modell sowie das Konzept der beschränkten Rationalität werden beleuchtet, abgegrenzt und ihre jeweiligen Grenzen aufgezeigt. Aus den Erkenntnissen werden vier Rationalitätskategorien erarbeitet, denen menschliches Verhalten zugeordnet werden kann.
Im Folgenden wird auf Konzepte menschlicher Motivation und deren Wechselwirkung mit ökonomischen Anreizsystemen eingegangen. Der Fokus liegt dabei auf der Darstellung von “Hidden Costs of Control“ genannten Verdrängungseffekten, die bei Einführung einer direkten Beschränkung des Entscheidungsspielraums zu einem Rückgang der Kooperationsbereitschaft führen. Diese Arbeit erweitert das bisherige Verständnis der Zusammenhänge von Beschränkung, Vertrauen und Verdrängungseffekten mit Hilfe experimenteller Wirtschaftsforschung. So wird der Einfluss positiver sowie negativer indirekter Beschränkung analysiert. Außerdem wird untersucht, ob “Hidden Costs of more Control“ zu beobachten sind, wenn keine Vertrauensalternative existiert, sondern lediglich über die Stärke der Beschränkung entschieden werden kann. In diesem Zusammenhang kann gezeigt werden, dass Vertrauen für die Existenz und Größe auftretender Verdrängungseffekte von besonderer Bedeutung ist.
Aktualisiert: 2021-09-02
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Aktualisiert: 2023-04-04
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In der Managementpraxis helfen Strategiesimulationen dabei, spieltheoretische Fragestellungen zu beantworten. Dabei wäre es häufig hilfreich, das in der Vergangenheit beobachtete Verhalten eines Akteurs in die Simulation mit einzubeziehen. In der Literatur finden sich allerdings bisher nur wenige Ansätze zur Ableitung von Verhaltensmodellen aus zuvor gesammelten Datenpunkten.
Die vorliegende Arbeit bildet am Beispiel des wiederholten Ultimatumspiel mit fixem Gegner das beobachtete Verhalten in statistischen Verhaltensmodellen ab. Anders als bei den allermeisten bisherigen Experimenten spielen die Teilnehmer in allen Runden gegen denselben Gegner, auch die Rollen der Spieler (Proposer und Responder) werden nicht gewechselt.
Zur Analyse des Verhaltens wurden auf einem experimentbasierten Datensatz für beide Spieler Logit-Regressionsmodelle entwickelt, mit denen bisherige Prognoseergebnisse für den jeweils nächsten Zug deutlich verbessert werden können. Neben der reinen Verhaltensmodellierung können mittels der jeweiligen Modelle einige zuvor aus der Literatur abgeleitete Hypothesen zum Verhalten der Spieler untersucht werden.
Es kann unter anderem gezeigt werden, dass die Entscheidung eines Responders nicht nur von der Höhe eines Gebots abhängt, sondern auch von der Änderung gegenüber dem vorherigen Gebot. Darüber hinaus werden klare Unterschiede im Verhalten zwischen Proposer und Responder herausgearbeitet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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