SimMarket: Simulation des Abverkaufsverhaltens von Artikeln des Einzelhandels mit orobalbilistischen Agenten

Diese Arbeit ist in den Bereichen Business Intelligence, multiagentenbasierte Simulation und probabilistische Netzwerke angesiedelt. Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems für das Sortimentsmanagement im Einzelhandel, um Optimierung von Preisen, Promotionen und der Sortimentszusammensetzung zu ermöglichen. Es wird gezeigt, wie man mit probabilistischen Agenten das Abverkaufsverhalten von Artikeln im Einzelhandel ex ante simulieren kann. Dazu wurde ein probabilistisches holonisches Multiagentensystem (PH-MAS) entwickelt, bei dem die Wissensbasen der Agenten mittels Data-Mining-Verfahren aus den Realdaten der Händler extrahiert werden. Die gewonnenen Abverkaufsmuster werden in so genannten Verhaltensnetzen kodiert, die eine Simulation der repräsentierten Artikel verwendet werden. Es wird gezeigt, wie der Kern der Verhaltensnetze durch erweiterte Bayes';sche Netze realisiert werden kann. So werden neuen Evidenzarten Soft- und Extrapolationsevidenz eingeführt und in das Simulationssystem integriert. Für die Modellierung und Simulation von globalen Abhängigkeiten zwischen Artikelagenten wird ein Verschmelzungsalgorithmus vorgestellt, der die probabilistischen Verhaltensnetze der Agenten in holonische Metanetze fusioniert. Des Weiteren wird eine mehrdimensionale Simulationssprache (MSL) für beliebige Verhaltensnetze und andere mehrdimensionale Wissensrepräsentationsformen vorgestellt. Schließlich wird eine selbst optimierende Simulationsroutine präsentiert, die beliebige zu simulierende Szenarien Abfolgen von Netzkonfigurationen konvertiert und damit effiziente Simulationen auf der Basis von Verhaltensnetzen ermöglicht. Die entwickelten Technologien wurden vollständig in Agenten des PH-MAS integriert und mit Hilfe des neu entwickelten verteilten Agentenframeworks MASg auf der Basis der .NET-Technologie realisiert. Es wird beschrieben, wie dieses generische Multiagentensystem sukzessiv zu einem umfangreichen Simulationssystem für die Prognose von Artikelabverkaufsverhalten ausgebaut wurde.This work is part of the areas Business Intelligence, multiagent-based simulation and probabilistic networks. The goal of this work is the development of a decision support system for category management in the retail domain for optimizing pricing, promotions and sales mix. I will show how to simulate ex ante the sales behaviour of products with probabilistic agents. The basis of the system is a new developed probabilistic holonic multi-agent system (PH-MAS), where the knowledge bases of the agents are extracted by data mining retailers'; real data. The patterns of sale will be encoded into so-called behaviour networks, which will be used for simulating the represented items. We will see how the core of the behaviour networks is realised with extended Bayesian networks. New kinds of evidences — soft and extrapolation evidences — are introduced and concretised. For modelling and simulating global dependencies between item agents a merging algorithm is presented for fusing the probabilistic behaviour networks of the agents into holonic meta networks. Additionally, I will present a concept of a multi-dimensional simulation language (MSL) for arbitrary behaviour networks and other multi-dimensional knowledge representation formalisms. Finally, a self-optimising simulation routine is presented, which converts arbitrary simulation scenarios into a sequence of network configurations for efficient simulation based on behaviour networks. All developed technologies of this work are integrated into the agents of the PH-MAS, which is realised by using the new developed distributed agent framework MASg and the .NET technology. I will show how this generic multi-agent system is successively expanded to a massive simulation system to forecast the sales behaviour of products

SimMarket : agentenbasierte Simulation menschlichen Kaufverhaltens

Ein Schlüssel zur Optimierung von Geschäftsprozessen im Einzelhandel ist das Wissen über das Kaufverhalten der Kunden. Wer auf dieses Wissen zurückgreifen kann und entsprechend zu operationalisieren weiß, ist in der Lage seine Preise, die Sortimentszusammenstellung und die Promotionsaktivitäten optimaler zu gestalten und kurzfristig auf veränderte Marktsituationen zu reagieren. Wir zeigen, wie das Kaufverhalten der Kunden eines Marktes aus den Daten der Einzelhändler extrahiert und in ein berechenbares Kundenmodell abgebildet werden kann. Dazu wird eine repräsentative Menge von Kunden eines Marktes identifiziert und als Agenten modelliert und diese dann in einem Multiagenten-Systems zur Simulation von zukünftigem Kaufverhalten verwendet. Wir zeigen, wie aus Kundendaten, die mittels Kundenkarten gesammelt wurden, Verhaltensmuster extrahiert und in einem adäquaten Repräsentationsformat abgebildet werden können. Durch Holonenbildung werden die Kundenagenten zu Gruppen zusammengeschlossen, um so Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten als eine Einheit im System zu repräsentieren. Die Artikel eines Marktes werden eben falls als Agenten modelliert lind für die Prognose verwendet. Die beiden Agentengruppen (Käufer bzw. Waren) werden in die Gesamtarchitektur des Warenhaus-Multiagentensystems integriert und für die Simulation von Kundenkaufverhalten verwendet. Der gesamte Ansatz wurde bisher prototypisch implementiert und soll in der nächsten Phase weiter evaluiert und marktreif gemacht werden