Alle Entscheidungen werden über die Maximierung von Nutzenfunktionen im rc-Modus oder die automatische Wahl im as-Modus getroffen. Der as-Modus der Handlungswahl wird mittels eines mit einem adaptiven k-means-Clusteralgorithmus gekoppelten Q-Learning-Algorithmus implementiert (Karimpanal und Wilhelm 2017, Wen u.a. 2006). Kann eine neue “Situation” (Vektor aus Umgebungsparametern) nicht eindeutig einem bereits bekannten Cluster zugeordnet werden, wird sie im rc-Modus verarbeitet. Momentane Energie und Involviertheit (Energieinvestition über Zeit) sind bei der Moduswahl jedes Entscheidungsschritts weitere Parameter, was zu realistischen Mustern aktiven und passiven Verhaltens führen sollte.