Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing: Neuronale Netze, Fuzzy-Systeme und Evolutionäre Algorithmen
Gespeichert in:
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Vieweg+Teubner Verlag
1998
|
| Schriftenreihe: | Computational Intelligence
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Beschreibung: | Der Begriff des Soft Computing geht auf Lotfi A. Zadeh, den Begründer der Fuzzy Set-Theorie, zurück und entstammt dem Titel einer gleichnamigen Initiative an der University of California in Berkeley. Der Grundgedanke des Soft Computing besteht darin, Verfahren zu entwickeln, die tolerant sind gegenüber Phänomenen wie Unsicherheit, Unschärfe, unvollständiger Information und extremer Komplexität. Diese Charakteristika sind kennzeichnend für viele Alltagssituationen und Probleme der Praxis. Mit traditionellen exakten Methoden (Hard Computing) lassen sich solche Aufgaben nur schlecht computerunterstützt bearbeiten. Es entstehen oft unnötig komplexe, wenig fehlertolerante und teure Problemlösungen. Der erfolgreiche Ansatz des Soft Computing besteht hingegen in einer (allerdings sehr groben) rechnergestützten Nachahmung natürlicher Vorbilder, wie der biologischen Evolution bzw. der menschlichen Informationsverarbeitung. Dadurch erschließt sich Innovationspotential, das zu Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen nicht nur in der betriebswirtschaftlichen Praxis führen kann. Zu den Kerngebieten von Soft Computing gehören Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Fuzzy Systeme, auf die wir uns im vorliegenden Buch konzentrieren: Künstliche Neuronale Netze sind Systeme, die aus einer großen Zahl untereinander verbundener einfacher Informationsverarbeitungseinheiten bestehen. Ihre Arbeitsweise ist den Neuronen des Gehirns grob nachempfunden. Evolutionäre Algorithmen ahmen auf einer abstrakten Ebene die wesentlichen Mechanismen der natürlichen Evolution des Lebens nach. Fuzzy Systeme dienen unter anderem dazu, menschliche Denkweisen und Erfahrungswissen ädaquat mathematisch darzustellen und rechnergestützt zu verarbeiten. Andere Teilgebiete des Soft Computing sind für die Betriebswirtschaftslehre bislang von geringerer Bedeutung und werden hier vernachlässigt |
| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (XII, 359S. 116 Abb) |
| ISBN: | 9783322868435 9783528055967 |
| DOI: | 10.1007/978-3-322-86843-5 |
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| physical | 1 Online-Ressource (XII, 359S. 116 Abb) |
| psigel | ZDB-2-STI ZDB-2-BAD ZDB-2-STI_Archive ZDB-2-STI_1990/1999 |
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| series2 | Computational Intelligence |
| spelling | Biethahn, Jörg 1942- Verfasser (DE-588)120056097 aut Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing Neuronale Netze, Fuzzy-Systeme und Evolutionäre Algorithmen herausgegeben von Jörg Biethahn, Albrecht Hönerloh, Jochen Kuhl, Marie-Claire Leisewitz, Volker Nissen, Martin Tietze Wiesbaden Vieweg+Teubner Verlag 1998 1 Online-Ressource (XII, 359S. 116 Abb) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Computational Intelligence Der Begriff des Soft Computing geht auf Lotfi A. Zadeh, den Begründer der Fuzzy Set-Theorie, zurück und entstammt dem Titel einer gleichnamigen Initiative an der University of California in Berkeley. Der Grundgedanke des Soft Computing besteht darin, Verfahren zu entwickeln, die tolerant sind gegenüber Phänomenen wie Unsicherheit, Unschärfe, unvollständiger Information und extremer Komplexität. Diese Charakteristika sind kennzeichnend für viele Alltagssituationen und Probleme der Praxis. Mit traditionellen exakten Methoden (Hard Computing) lassen sich solche Aufgaben nur schlecht computerunterstützt bearbeiten. Es entstehen oft unnötig komplexe, wenig fehlertolerante und teure Problemlösungen. Der erfolgreiche Ansatz des Soft Computing besteht hingegen in einer (allerdings sehr groben) rechnergestützten Nachahmung natürlicher Vorbilder, wie der biologischen Evolution bzw. der menschlichen Informationsverarbeitung. Dadurch erschließt sich Innovationspotential, das zu Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen nicht nur in der betriebswirtschaftlichen Praxis führen kann. Zu den Kerngebieten von Soft Computing gehören Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Fuzzy Systeme, auf die wir uns im vorliegenden Buch konzentrieren: Künstliche Neuronale Netze sind Systeme, die aus einer großen Zahl untereinander verbundener einfacher Informationsverarbeitungseinheiten bestehen. Ihre Arbeitsweise ist den Neuronen des Gehirns grob nachempfunden. Evolutionäre Algorithmen ahmen auf einer abstrakten Ebene die wesentlichen Mechanismen der natürlichen Evolution des Lebens nach. Fuzzy Systeme dienen unter anderem dazu, menschliche Denkweisen und Erfahrungswissen ädaquat mathematisch darzustellen und rechnergestützt zu verarbeiten. Andere Teilgebiete des Soft Computing sind für die Betriebswirtschaftslehre bislang von geringerer Bedeutung und werden hier vernachlässigt Engineering Engineering, general Ingenieurwissenschaften Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Evolutionärer Algorithmus (DE-588)4366912-8 gnd rswk-swf Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 gnd rswk-swf Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd rswk-swf Soft Computing (DE-588)4455833-8 gnd rswk-swf 1\p (DE-588)4143413-4 Aufsatzsammlung gnd-content Unternehmen (DE-588)4061963-1 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s 2\p DE-604 Soft Computing (DE-588)4455833-8 s 3\p DE-604 Evolutionärer Algorithmus (DE-588)4366912-8 s 4\p DE-604 Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 s 5\p DE-604 Hönerloh, Albrecht Sonstige oth Kuhl, Jochen Sonstige oth Leisewitz, Marie-Claire Sonstige oth Nissen, Volker 1965- Sonstige (DE-588)130220884 oth Tietze, Martin Sonstige oth https://doi.org/10.1007/978-3-322-86843-5 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 3\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 4\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 5\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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