Der Nestbau staatenbildender Wespen gilt als ein Beispiel natürlich vorkommmender selbstorganisierender Prozesse.
Das einzelne Individuum arbeitet nach einfachen, genetisch evolvierten lokalen Regeln, die in ihrer Gesamtheit eine
Struktur entstehen lassen, die trotz fehlender zentraler Koordination den Anforderungen von Brutpflege, Vorratshaltung
und Schutz gegen Feinde bei veränderlichen Umweltbedingungen entsprechen. 
Im Rahmen der Arbeit soll ein vom realen Nestbau abstrahiertes Simulationsmodell entwickelt werden, 
welches einen Schwarm adaptiver Agenten als Lernendes Klassifizierendes System implementiert, der eine Struktur aus
hexagonalen Einzelbausteinen zusammensetzen kann.
Das Bauverhalten der Agenten wird dabei durch einfache lokal definierte Regeln (Klassifikatoren) bestimmt, 
welche durch Feedback aus der
Simulationsumgebung an das erwünschte Verhalten angepasst werden.
Hierbei soll es mehrere hierarchisch geordnete Sätze von Klassifikatoren geben, die das Verhalten der Agenten
in unterschiedlichen Phasen der Simulation steuern.
