?Der Vorteil intelligenter Softwareagenten, sich auch unter unvollständiger Information optimieren zu können, bleibt vielfach durch strenge Protokolle und Abstimmungsverfahren ungenutzt. Situierte Agenten, die ihre Handlungen konsequent an ihrer Umwelt ausrichten, unterliegen meist einfachen Reiz-Reaktions-Schemata. Ansger Jacob nutzt systematisch ökonomische Theorien zur Gestaltung eines vorausschauenden Agentenmodells, das die Selbstoptimierung intelligenter Softwareagenten auch unter unvollständiger Information ermöglicht. Der einzelne Agent wird in die Lage versetzt, aktiv und gezielt handlungsrelevante Informationen zu erheben und für seine Entscheidungsfindung zu nutzen. Dies ermöglicht die Gestaltung von Informationssystemen der Verteilten Künstlichen Intelligenz in schwach strukturierten Einsatzgebieten, in denen eine vollständige Erhebung der Informationslage nicht stets vorausgesetzt werden kann. Das Agentenmodell überprüft Ansger Jacob in einem Simulationsexperiment unter den Einsatzbedingungen des Verkehrsinfrastrukturbaus.
Dr. Ansger Jacob promovierte bei Univ.-Prof. Dr. Stefan Kirn am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik 2 der Universität Hohenheim. Er ist heute als Business Analyst tätig.
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