Hierarchische Planung unter Einsatz neuronaler Netze: illustriert an Untersuchungen zum flexiblen Personalmanagement
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
Physica-Verl.
1993
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| Schriftenreihe: | Schriften zur quantitativen Betriebswirtschaftslehre
Bd. 6 |
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| Beschreibung: | IX, 264 S. graph. Darst. 24 cm |
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|---|---|
| adam_text | VIII Inhaltsverzeichnis
3.5. Hierarchische Koppelung durch Kostenantizipation 93
3.6. Antizipation der Kosten der Aushilfskräfteplanung 96
4. Assoziativspeicherung in Neuronalen Netzen 103
4.1. Empirische Ermittlung einer Funktion zur Kostenantizipation 104
4.1.1. Zur Notwendigkeit der Erklärung empirisch beobachteter
Zusammenhänge 105
4.1.2. Deskriptive Ansätze 106
4.2. Neuronale Feedforward Netze 111
4.2.1. Künstliche Neuronale Netze 112
4.2.2. Das Perceptron 116
4.2.3. Mehrstufige Netze 120
4.2.4. Approximation funktionaler Abhängigkeiten mit dem
Backpropagation Algorithmus 126
4.2.5. Optimierung des Lern Verhaltens Functional Link Nets 132
4.2.6. Feedforward Netze vs. statistische Verfahren 136
4.3. Modellbildung mit Feedforward Netzen aus der Sicht der
Datenverarbeitung 138
4.3.1. Zielorientierte Datenorganisation 139
4.3.2. Assoziativspeicherung 140
4.3.3. Parallel Distributed Processing 143
4.4. Exkurs: Selbstorganisierende Neuronale Netze 145
4.4.1. Neurophysiologische Grundlagen 146
4.4.2. Kohonens Modell selbstorganisierender Karten 147
4.4.3. Lernen im Modell von Kohonen 150
4.4.4. Assoziativspeicherung in selbstorganisierenden Karten 152
5. Hierarchische Personalplanung mit Neuronalen Netzen 161
5 1. Das Personalplanungsproblem 162
5.1.1. Das hierarchische Entscheidungssystem 163
5 1.2. Unsicherheiten im Entscheidungssystem 164
5.1.3. Entkoppelung der Entscheidungsebenen 167
5.2. Springereinsatzplanung 169
5.2.1. Die Perception des physischen Systems im Modell 170
5.2.2. Die Aufgabe der Springereinsatzplanung 173
5 3. Aushi 1 fskräfteplanung 179
5.3.1. Assoziativspeicher 2: Kosten der Springereinsatzplanung 180
Inhaltsverzeichnis
Einleitung und Überblick 1
1. Hierarchische Planung 7
1.1. Der zeitliche Bezug von Entscheidungen 9
1.2. Inhaltliche Beziehungen zwischen Entscheidungen 11
1.3. Aggregation/Disaggregation in der hierarchischen
Produktionsplanung 15
1.4. Der Informationsstand von Entscheidungen 22
1.5. Aggregation unter Unsicherheit 26
1.6. Ein Beispiel zur Produktionsplanung 28
2. Entscheidungsmodelle zur hierarchischen
Personalplanung 37
2.1. Hierarchisches Personalkapazitätsmanagement 38
2.2. Das Personalplanungsproblem 43
2.2.1. Personalbedarfsplanung 44
2.2.2. Aushilfskräfteplanung 50
2.2.3. Das Beispielszenario 54
2.3. Der Aggregationsfehler 59
2.3.1. Reine Top Down Planung auf der Basis aggregierter Prognosen .. 59
2.3.2. Reine Top Down Planung auf der Basis von Wochenprognosen... 63
2.4. Rückgekoppelte Planungssysteme 67
2.4.1. Starre Rückkopplung 68
2.4.2. Flexible Planung 72
2.5. Die Planungsverfahren im Vergleich 77
3. Multipersonelle hierarchische Planungssysteme 83
3.1. Hierarchische Mehrpersonenentscheidungen 84
3.2. Modellbildungsprozeß 87
3.3. Rechentechnisch begründete hierarchische Entscheidungsmodelle. 89
3.4. Die Abbildung hierarchischer Beziehungen im
Entscheidungsmodell 91
Inhaltsverzeichnis IX
5.3.2. Die Aufgabe der Aushilfskräfteplanung 188
5.3.3. Aushilfskräfteplanung unter Verwendung von
Assoziativspeicher 2 190
5.4. Personalbedarfsplanung 194
5.4.1. Assoziativspeicher 1: Kosten der Aushilfskräfteplanung 195
5.4.2. Die Aufgabe der Personalbedarfsplanung 198
5.4.3. Personalbedarfsplanung unter Verwendung von
Assoziativspeicher 1 201
5.5. Exkurs: Erfahrungen beim praktischen Einsatz Neuronaler Netze. 207
5.5.1. Functional Link Netze vs. Backpropagation Netze 208
5.5.2. Wahl der Netzstruktur, Netzparameter und Codierungsvorschrift. 213
6. Neuronale Netze in der Betriebswirtschaftslehre 217
6.1. Optimierung mit parallelen Algorithmen 219
6.2. Nutzung der Assoziativspeichereigenschaften 220
6.2.1. Abgrenzung von normativ beeinflußbaren und deskriptiv zu
erfassenden Systemelementen 221
6.2.2. Prognose 224
6.2.3. Overfitting 226
6.2.4. Übertragung von Expertenwissen auf Neuronale Netze 228
6.2.5. Präferenzinformation in assoziativ gespeicherten
Entscheidungsfunktionen 231
6.3. Integration der Optimierungs und
Assoziativspeichereigenschaften 234
Schlußbemerkung 240
Anhang 243
Literaturverzeichnis 257
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