Metod- och modellutveckling för studier av samhälleliga system

Området har sina rötter i komplexa system med idéer om emergenta fenomen som genereras av underliggande mekanismer. I detta ingår modeller och metoder som utnyttjar inlärning och evolution, liksom modeller som brukar beskrivas som agent-baserade. Det senare innebär att man explicit modellerar aktörers beslutsprocesser och hur dessa beror av andra aktörers beteende och systemets egenskaper.

Delar av forskningen kopplar starkt till energi- och miljöfrågor. Studier av resurs- och energiomsättande system bygger ofta på optimering som metod för att karaktärisera möjliga utvecklingsvägar. Genom en ansats som i stället bygger på agent-baserad modellering är ambitionen att kunna släppa på en del krav på idealitet hos systemet för att få en kompletterande bild av problem och möjligheter i t ex ett energisystems omställning mot förnybar energi.

​Seniora forskare: 
Kristian Lindgren, Claes Andersson, Christian Azar, Daniel Johansson

Nyckelpublikationer:​
Liv Lundberg, Emma Jonson, Kristian Lindgren, David Bryngelsson, Vilhelm Verendel. A cobweb model of land-use competition between food and bioenergy crops, Journal of Economic Dynamics and Control 53, 1-14 (2015).

Kristian Lindgren, Emma Jonson, and Liv Lundberg. Projection of a heterogenous agent-based production economy model to a closed dynamics of aggregate variables,” Advances in Complex Systems 8, 1550012 (2015).

Vilhelm Verendel, Daniel J. A. Johansson, Kristian Lindgren. Strategic reasoning and bargaining in catastrophic climate change games, Nature Climate Change 6 (3), 265-268 (2016).

Emma Jonson, Christian Azar, Kristian Lindgren, Liv Lundberg. Exploring the competition between variable renewable electricity and a carbon-neutral baseload technology, Energy Systems, 1-24 (2018). (doi.org/10.1007/s12667-018-0308-6​)

Publicerad: fr 22 mar 2019.