Der Vorteil intelligenter Softwareagenten, sich auch unter unvollst ndiger Information optimieren zu k nnen, bleibt vielfach durch strenge Protokolle und Abstimmungsverfahren ungenutzt. Situierte Agenten, die ihre Handlungen konsequent an ihrer Umwelt ausrichten, unterliegen meist einfachen Reiz-Reaktions-Schemata. Ansger Jacob nutzt systematisch konomische Theorien zur Gestaltung eines vorausschauenden Agentenmodells, das die Selbstoptimierung intelligenter Softwareagenten auch unter unvollst ndiger Information erm glicht. Der einzelne Agent wird in die Lage versetzt, aktiv und gezielt handlungsrelevante Informationen zu erheben und f r seine Entscheidungsfindung zu nutzen. Dies erm glicht die Gestaltung von Informationssystemen der Verteilten K nstlichen Intelligenz in schwach strukturierten Einsatzgebieten, in denen eine vollst ndige Erhebung der Informationslage nicht stets vorausgesetzt werden kann. Das Agentenmodell berpr ft Ansger Jacob in einem Simulationsexperiment unter den Einsatzbedingungen des Verkehrsinfrastrukturbaus.