Masterarbeit: Migration eines Entscheidungsframeworks nach Python
Hintergrund
LARA (Lightweight Architecture for boundedly Rational Citizen Agents) ist ein komponenten-basiertes Framework zur Modellierung von Agentenentscheidungen zwischen Handlungsoptionen. Es besteht aus Pre- und Postprozessor, Gedächtnis und Handlungswahl. Urpsprünglich in Java entwickelt, soll es nun auch in python-Modellen eingesetzt werden.
Was Sie mitbringen
Fortgeschrittenes Informatikstudium mit guten Programmierkenntnissen in python und/oder Java
Interesse an agentenbasierter Modellierung
Freude und Interesse am Verständnis, an der Implementierung und dem Testen einer Entscheidungskomponente
Selbstständige, strukturierte und gewissenhafte Arbeitsweise
Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Was Sie erwarten dürfen:
Das Fachgebiet „Integrierte Energiesysteme” (INES) erforscht die Transfor-mation von heutigen Energieversorgungssystemen auf drei wesentlichen Themenfeldern, nämlich der Energiewirtschaft und Entscheidungsunter-stützung, der Kommunikation und Koordination sowie der Windenergie.
Im Bereich der Kommunikation und Kommunikation werden agentenbasierte Modelle zur Analyse individueller Investitionsentscheidungen entwickelt und angewandt. Damit können die Einflüsse verschiedener Szenarien wie veränderter politischer Rahmenbedingungen und Maßnahmen auf die Akzeptanz- und Investitionsdynamik individueller Akteure und ihrer Interaktion abgeschätzt werden.
In der Arbeit am Fachgebiet INES profitieren Sie von einer vielschichtigen Expertise des engagierten Teams und haben darüber hinaus Zugang zur Kompetenz des Fraunhofer IEE, mit dem wir eng kooperieren.
Tätigkeiten
Einarbeitung in die Konzeption und Funktion eines Frameworks zur Modellierung von Entscheidungen bei Agenten
Erstellung eines Konzeptes zur Migration und Integration des bestehenden Java-Codes in das in python entwickelte ABM-Framework Mesa und die entsprechende Implementierung
Testen der Implementierung in bestehenden agentenbasierten Modellen
Anpassung der bestehenden Dokumentation