Modeling everyday organization. A psychologically based agent model for predicting travel demand.

Die Entscheidungsträger unserer Gesellschaft müssen heutzutage hoch komplexe sozio-technische Systeme managen. Dies ist nach Ansicht der Autorin nur mit Hilfe von Computersimulationsmodellen in Form von Multiagentensystemen möglich, die auf einem psychologisch validen Agentenmodell basieren. Diese These wird in dieser interdisziplinären Dissertation am Beispiel städtischer Mobilität begründet und die Notwendigkeit eines psychologisch basierten Modells der Alltagsorganisation zur Erzeugung der Verkehrsnachfrage hergeleitet. Es wird die Verwendung der PSI-Theorie von Prof. Dr. Dietrich Dörner als psychologische Basis begründet; die Theorie wird entsprechend differenziert, auf Alltagsorganisation angewendet und in Form eines Agentenmodells implementiert. Hiermit ist ein erster Schritt auf dem Weg zu einer anderen Art von Verkehrsnachfragemodellierung getan, die Verkehrsverhalten kausal und psychologisch valide auf individueller Ebene erklärt. Die Zukunft wird zeigen, ob dies hilft, die im Rahmen der klassischen Verkehrsmodellierung auftretenden Erklärungs- und Prognoseprobleme zu lösen, jedoch zeigen die Systemanalyseergebnisse mögliche Quellen für diese Probleme auf, die durch den in dieser Arbeit vorgeschlagenen Ansatz eliminiert werden.Nowadays, decision-makers have to deal with highly complex socio-technical systems. The author argues that these require computer simulation models in the form of multi-agent systems, which are founded on a psychologically valid agent model. In this interdisciplinary thesis, this argument is demonstrated through the example of urban mobility and the necessity to use a psychologically based model is deduced. One of the most appropriate psychological theories is the PSI-theory of Prof. Dietrich Dörner; the theory is differentiated, applied to everyday organization and implemented as an agent model. This is a first step towards another form of travel demand modeling that explains travel behavior causally and psychologically on an individual level. The future will show if this is effective in solving some of the problems that arise in classical travel demand modeling. Some system analysis findings show potential causes of these problems, which are eliminated by the approach presented