text Applications in Agent-Based Economics

Dissertation aus dem Jahr 2012. Diese beschäftigt sich mit der Anwendung von Reinforcement-Learning Methoden in Multi-agenten basierten Simulationen. Ausserdem wird das prototypische Softwareframework gsim vorgestellt, mit dem diese Methoden in Simulationen angewendet werden können. Als Beispiele werden aus der Spieltheorie Modelle zur statistischen Diskriminierung und Network Formation simuliert und mit experimentellen Ergebnissen verglichen. In einem angewandten Kapitel wird die Anwendung des Frameworks auf einen gesundheitsökonomischen Kontext präsentiert.

text BRA – An algorithm for Simulating Bounded Rational Agents, in: Computational Economics, Volume 39 Issue 1, January 2012, Pages 51-69
Ein Artikel über den zentralen Algorithmus aus der Dissertation.

text Agent Based Simulation for Modelling the Distribution of Online Music, in: First International Conference on Automated Production of Cross Media Content for Multi- Channel Distribution (AXMEDIS’05), IEEE Computer Society Washington, DC, USA, 2005
Konferenzbeitrag von Stephan Schuster und Nigel Gilbert aus dem EU-Forschungsprojekt Simweb (2003-2005), das die Simulation von Geschäftsstrategien als Thema hatte.

text Emerging Artificial Societies Through Learning, in: Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 9, 2006
Artikel, der die wesentlichen Aktivitäten aus dem EU-Forschungsprojekt Newties zusammenfasst. Ziel von Newties war die Entwicklung einer künstlichen Agentengemeinschaft (Artificial Life) auf Basis verschiedener Machine Learning Ansätze. Stephan Schuster arbeitete an diesem Projekt von 2005-2008 mit.

text ODS Explorer
Präsentation des ODS Explorers (2015), einer Anwendung für Extraktion, Aggregation, Berechnung und Darstellung von Daten aus einer ASAM-ODS Ablage.

text Einsatz von ElasticSearch mit ODS
Präsentation einer ElasticSearch-basierten Lösung für das performante Abfragen von ASAM-ODS Daten mittels eines Read/Write Model Pattern im PLCD Projekt bei Bosch Diesel Systems (2013).