Bottom-up Modelle, Soft Computing und komplexe Systeme - Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren - page 17

Bild 1-6 Darstellung der drei Systemebenen
Zusammengefasst lässt sich demnach Folgendes festhalten:
x Methodisch bietet dieser Modellierungsansatz für Forschungen unterschiedlicher diszipli-
närer Fragestellungen den Vorteil, dass man sozusagen unmittelbar an der Ebene des em-
pirisch Beobachtbaren ansetzen kann, was gewöhnlich die lokalen Interaktionen einzelner
Elemente sind;
x theoretisch wird es dadurch möglich, das Verhalten komplexer Systeme mit den darge-
stellten Kategorien komplexer Systemdynamiken zu erklären;
x mathematisch gewinnt man hierdurch die Möglichkeit, die häufig nichtlineare Dynamik
komplexer Systeme in einer sozusagen „reinen“ Form darstellen zu können, was beim tra-
ditionellen top-down Ansatz nicht selten nur approximativ möglich ist (Holland 1998).
Dies wird vor allem bei der Darstellung der Zellularautomaten und Booleschen Netze
deutlich.
Ein theoretisches Verständnis bestimmter Dynamiken gewinnt man dadurch, dass die Regeln,
die das Verhalten der einzelnen Elemente bestimmen, selbst konstitutiv in die formale Analyse
einbezogen werden. M.a.W.: Ein reines top-down Modell kann zweifellos allgemeine Regulari-
täten beschreiben; ein theoretisches Verständnis bestimmter Dynamiken lässt sich nur dadurch
gewinnen, dass man auf die Regeln der Interaktionen rekurriert und diese zu den logischen
Grundlagen der einschlägigen Modelle macht; dies erfordert gewöhnlich ein bottom-up Modell
(Klüver u. a. 2003; Stoica 2004).
Systematisch lassen sich nun die prinzipiellen Möglichkeiten, mit Modellen dieser Art zu ar-
beiten, auf folgende Weise charakterisieren:
Zum einen lassen sich Simulationen des Verhaltens komplexer Systeme durchführen, die ent-
weder dem Ziel der Prognose oder auch der Erklärung des Systemverhaltens dienen. Bei einer
Erklärung des Systemverhaltens gibt es etwas vereinfacht gesagt mehrere Möglichkeiten:
Bekannt sind Anfangs- und Endzustände sowie ggf. bestimmte Zwischenzustände eines Sys-
tems, gefragt ist nach den Regeln bzw. Gesetzmäßigkeiten, die das Verhalten des Systems de-
terminiert haben. Eine Modellierung hätte zuerst mögliche Regeln zu formulieren; in der Simu-
lation wird dann natürlich überprüft, ob das Modellverhalten dem empirisch bekannten Verhal-