Die vorliegende Arbeit untersucht das sogenannte logische Allwissenheitsproblem' (Logical Omniscience Problem) der epistemischen Logik und schlägt einen neuen Ansatz zur Lösung des Problems vor. Die epistemische Logik, die ursprünglich als eine Teildisziplin der philosophischen Logik entwickelt wurde, findet heute Anwendung in so unterschiedlichen Gebieten wie Philosophie, Sprachwissenschaft, Wirtschaftswissenschaft und Informatik. In der Informatik und der Künstlichen Intelligenz ist die epistemische Logik einer der Hauptformalismen zur Wissensrepräsentation und zur Spezifikation von Multiagentensystemen geworden. Allerdings ist es eine sehr umstrittene Frage, ob die epistemische Logik für diese Anwendungen geeignet ist. Kritiker behaupten, daß die epistemische Logik die Begriffe des Wissens und des Glaubens nicht adäquat erfassen kann und folglich für die Repräsentation von Wissen ungeeignet ist. Ihre Behauptung gründet sich auf der Tatsache, daß die meisten Systeme der epistemischen Logik sehr starke Idealisierungen hinsichtlich der logischen Fähigkeiten der epistemischen Subjekte (englisch: agents) machen. Es wird z. B. angenommen, daß die epistemischen Subjekte alle logischen Wahrheiten kennen, oder daß sie alle logischen Konsequenzen einer Aussage kennen, wenn sie diese Aussage glauben. Dieses Problem is als das logische Allwissenheitsproblem' (Logical Omniscience Problem) bekannt. Es gibt in der Literatur eine Reihe von Ansätzen, dieses Problem zu lösen. Fast alle vorgeschlagenen Lösungen verfolgen die Strategie, schwächere modale Systeme zu betrachten. Ich werde zeigen, daß diese Lösungen unbefriedigend sind: in dieser Weise kann logische Allwissenheit vermieden werden, aber viele Intuitionen über die Begriffe Glauben und Wissen gehen verloren. Also können auch die schwächeren epistemischen Systeme die genannten Begriffe nicht adäquat erfassen. Ein anderer Lösungsansatz wird vorgeschlagen. Ich werde argumentieren, daß sich die Hauptprobleme der epistemischen Logik in einem statischen Rahmen nicht lösen lassen. Um diese Probleme zu lösen, müssen wir auch die Denkaktivitäten der epistemischen Subjekte in Betracht ziehen. Zur Modellierung von Wissen (und Glauben) brauchen wir eine dynamische epistemische Logik. Ich werde zeigen, daß Axiome der epistemischen Logik die folgende Form haben muß: wenn alle Prämissen einer gültigen Schlußregel gewußt (geglaubt) werden und wenn das Subjekt die notwendige Folgerung vollzieht, dann weißt (glaubt) es auch die Konklusion. Um diese Idee zu formalisieren, schlage ich vor, die epistemische Logik zu d.h., eine dynamische Komponente in die Sprache einzuführen. An einem Beispiel wird erläutert, wie die Dynamisierung' der epistemischen Logik realisiert werden kann.

Zum Verständnis menschlichen sozialen, administrativen und wirtschaftlichen Verhaltens, das als Spiel bzw. strategische Interaktion aufgefasst werden kann, reichen die rein analytischen Methoden nicht aus. Es ist nötig, Daten menschlichen strategischen Verhaltens zu sammeln. Basierend auf Daten lässt sich solches Verhalten modellieren, simulieren bzw. vorhersagen. Der theoretische Teil der Zielsetzung wird über praxisorientierte Konzeptualisierung strategischer Interaktion realer Agenten - Menschen und Maschinen - und gegenseitige Integration der Konzepte aus Spieltheorie und Multiagentensysteme erreicht, die über die bisherigen Ansätze hinausgehen. Der praktische Teil besteht darin, ein allgemein verwendbares System zu entwerfen, das strategische Interaktionen zwischen realen Agenten mit maximalen wissenschaftlichen Nutzen durchführen kann. Die tatsächliche Implementation ist eines der Ergebnisse der Arbeit. Ähnliche vorhandene Systeme sind GDL-Server (für Maschinen) [Genesereth u.a., 2005] und z-Tree (für Menschen) [Fischbacher, 2007]. Die Arbeit ist in drei Bereiche unterteilt - (1) Entwicklung von Sprachen für die Beschreibung eines Spiels, (2) ein auf diesen Sprachen basierendes Softwaresystem und (3) eine Offline-Analyse der u.a. mit dem System bereits gesammelten Daten als Beitrag zur Möglichkeiten der Verhaltensbeschreibung. Die Innovation dieser Arbeit besteht nicht nur darin ,einzelne Bereiche mit einander zu kombinieren, sondern auch Fortschritte auf jedem Bereich für sich allein zu erreichen. Im Bereich der Spielbeschreibungssprachen, werden zwei Sprachen - PNSI und SIDL - vorgeschlagen, die beide Spiele bei imperfekter Information in diskreter Zeit definieren können. Dies ist ein Fortschritt gegenüber der bisherigen Sprachen wie Gala und GDL. Speziell die auf Petrinetzen basierende Sprache PNSI kann gleichermaßen für Gameserver und für spieltheoretische Algorithmen von z.B. GAMBIT verwendet werden. Das entwickelte System FRAMASI basiert auf JADE [Bellifemine u.a., 2001] und ist den bisherigen Client-Server-Lösungen durch Vorteile der Multiagentensysteme voraus. Mit dem entstandenen System wurde bereits ein Experiment entsprechend den Standards der experimentellen Spieltheorie durchgeführt und somit die Praxistauglichkeit nachgewiesen. Das Experiment hatte als Ziel, Daten zur menschlichen Unvorhersagbarkeit und zur Vorhersagefähigkeit anderer zu liefen. Dafür wurden Varianten von \"Knobeln\" verwendet. Die Daten dieses Experiments sowie eines Experiments einer externen Arbeitsgruppe mit ähnlicher Motivation wurden mit Hilfe von Datamining analysiert. Dabei wurden die in der Literatur berichteten Gesetzmäßigkeiten des Verhaltens nachgewiesen und weitere Gesetzmäßigkeiten entdeckt. / To understand human social, administrative and economic behavior, which can be considered as a game or strategic interaction, the purely analytical methods do not suffice. It is necessary to gather data of human strategic behavior. Based on data, one can model, simulate and predict such behavior. The theoretical part of the objective is achieved using a practice oriented conceptualization of the real agents\' - humans and machines - strategic interaction and mutual integration of the concepts from game theory and multi-agent systems, which go beyond the related work. The practical part is the design of an universally usable system that can perform the strategic interactions between real agents with maximum scientific benefit. The current implementation is one of the results of the work. Similar existing systems are GDL-server (for machines) [Genesereth et al., 2005] and z-Tree (for humans) [Fischbacher, 2007]. The work is divided in three fields - (1) development of languages for the description of a game, (2) a software system based on these languages and (3) an offline analysis of the data already gathered among other things using the system as a contribution to behavior definition facilities. The innovation of this work does not consist only in combining of the several fields to each other, but also in achieving of improvements in every field on its own. In the field of game definition languages, two languages are proposed - PNSI and SIDL, which both can define games of imperfect information in discrete time. It is an improvement comparing with hitherto languages as Gala and GDL. Especially, the Petri net based language PNSI can likewise be used for game servers and game theoretic algorithms like GAMBIT. The developed system FRAMASI is based on JADE [Bellifemine et al., 2001] and is ahead of the hitherto client-server solutions through the advantages of the multi-agent systems. Using the originated system, an experiment has been conducted according to the standards from the experimental game theory, and thus demonstrated the practicability. The experiment had the objective to provide data on the human unpredictability and the ability to predict others. Therefore, variants of Roshambo were used. The data from this experiment and from an experiment of an external workgroup with a similar motivation were analyzed using data mining. As results, the regularities of the behavior reported in literature have been demonstrated and further regularities have been discovered.

Zum Verständnis menschlichen sozialen, administrativen und wirtschaftlichen Verhaltens, das als Spiel bzw. strategische Interaktion aufgefasst werden kann, reichen die rein analytischen Methoden nicht aus. Es ist nötig, Daten menschlichen strategischen Verhaltens zu sammeln. Basierend auf Daten lässt sich solches Verhalten modellieren, simulieren bzw. vorhersagen. Der theoretische Teil der Zielsetzung wird über praxisorientierte Konzeptualisierung strategischer Interaktion realer Agenten - Menschen und Maschinen - und gegenseitige Integration der Konzepte aus Spieltheorie und Multiagentensysteme erreicht, die über die bisherigen Ansätze hinausgehen. Der praktische Teil besteht darin, ein allgemein verwendbares System zu entwerfen, das strategische Interaktionen zwischen realen Agenten mit maximalen wissenschaftlichen Nutzen durchführen kann. Die tatsächliche Implementation ist eines der Ergebnisse der Arbeit. Ähnliche vorhandene Systeme sind GDL-Server (für Maschinen) [Genesereth u.a., 2005] und z-Tree (für Menschen) [Fischbacher, 2007]. Die Arbeit ist in drei Bereiche unterteilt - (1) Entwicklung von Sprachen für die Beschreibung eines Spiels, (2) ein auf diesen Sprachen basierendes Softwaresystem und (3) eine Offline-Analyse der u.a. mit dem System bereits gesammelten Daten als Beitrag zur Möglichkeiten der Verhaltensbeschreibung. Die Innovation dieser Arbeit besteht nicht nur darin ,einzelne Bereiche mit einander zu kombinieren, sondern auch Fortschritte auf jedem Bereich für sich allein zu erreichen. Im Bereich der Spielbeschreibungssprachen, werden zwei Sprachen - PNSI und SIDL - vorgeschlagen, die beide Spiele bei imperfekter Information in diskreter Zeit definieren können. Dies ist ein Fortschritt gegenüber der bisherigen Sprachen wie Gala und GDL. Speziell die auf Petrinetzen basierende Sprache PNSI kann gleichermaßen für Gameserver und für spieltheoretische Algorithmen von z.B. GAMBIT verwendet werden. Das entwickelte System FRAMASI basiert auf JADE [Bellifemine u.a., 2001] und ist den bisherigen Client-Server-Lösungen durch Vorteile der Multiagentensysteme voraus. Mit dem entstandenen System wurde bereits ein Experiment entsprechend den Standards der experimentellen Spieltheorie durchgeführt und somit die Praxistauglichkeit nachgewiesen. Das Experiment hatte als Ziel, Daten zur menschlichen Unvorhersagbarkeit und zur Vorhersagefähigkeit anderer zu liefen. Dafür wurden Varianten von \"Knobeln\" verwendet. Die Daten dieses Experiments sowie eines Experiments einer externen Arbeitsgruppe mit ähnlicher Motivation wurden mit Hilfe von Datamining analysiert. Dabei wurden die in der Literatur berichteten Gesetzmäßigkeiten des Verhaltens nachgewiesen und weitere Gesetzmäßigkeiten entdeckt.:Einführung Grundlagen Verwandte Arbeiten Sprachen für Spielbeschreibung Implementation der Spielinfrastruktur Beschreibung Strategischen Verhaltens Resümee Ergebnisse Ausblick / To understand human social, administrative and economic behavior, which can be considered as a game or strategic interaction, the purely analytical methods do not suffice. It is necessary to gather data of human strategic behavior. Based on data, one can model, simulate and predict such behavior. The theoretical part of the objective is achieved using a practice oriented conceptualization of the real agents\' - humans and machines - strategic interaction and mutual integration of the concepts from game theory and multi-agent systems, which go beyond the related work. The practical part is the design of an universally usable system that can perform the strategic interactions between real agents with maximum scientific benefit. The current implementation is one of the results of the work. Similar existing systems are GDL-server (for machines) [Genesereth et al., 2005] and z-Tree (for humans) [Fischbacher, 2007]. The work is divided in three fields - (1) development of languages for the description of a game, (2) a software system based on these languages and (3) an offline analysis of the data already gathered among other things using the system as a contribution to behavior definition facilities. The innovation of this work does not consist only in combining of the several fields to each other, but also in achieving of improvements in every field on its own. In the field of game definition languages, two languages are proposed - PNSI and SIDL, which both can define games of imperfect information in discrete time. It is an improvement comparing with hitherto languages as Gala and GDL. Especially, the Petri net based language PNSI can likewise be used for game servers and game theoretic algorithms like GAMBIT. The developed system FRAMASI is based on JADE [Bellifemine et al., 2001] and is ahead of the hitherto client-server solutions through the advantages of the multi-agent systems. Using the originated system, an experiment has been conducted according to the standards from the experimental game theory, and thus demonstrated the practicability. The experiment had the objective to provide data on the human unpredictability and the ability to predict others. Therefore, variants of Roshambo were used. The data from this experiment and from an experiment of an external workgroup with a similar motivation were analyzed using data mining. As results, the regularities of the behavior reported in literature have been demonstrated and further regularities have been discovered.:Einführung Grundlagen Verwandte Arbeiten Sprachen für Spielbeschreibung Implementation der Spielinfrastruktur Beschreibung Strategischen Verhaltens Resümee Ergebnisse Ausblick