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Effectuation entwickeln: Ein auf Reinforcement Learning aufbauender agentenbasierter Modellierungsbeitrag zur Formalisierung unternehmerischen Verhaltens

Autor Martin Sterzel
de Limba Germană Paperback – 17 noi 2022
In diesem Open-Access-Buch wird ein Rahmenwerk entwickelt, das simulationsbezogene Untersuchungen von Effetcuation ermöglicht und gleichzeitig die Grundlage für die Entwicklung von gründungsunterstützenden Entscheidungssystemen schafft. Es wird diskutiert, inwieweit effektuatives Lernen modelliert und algorithmisch interpretiert werden kann. Auf Basis der Vorstellung und kritischen Evaluierung aktueller Simulationsmodelle, die Effectuation abbilden, wird mit Hilfe von Methoden agentenbasierter Modellierung und des Reinforcement Learnings ein aggregiertes Modell entwickelt, das effektuatives Verhalten im Rahmen einer prototypischen Gründungssituation ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass ein entrepreneurialer Agent in der Lage ist, effektuatives Verhalten zu erlernen. Leistungsunterschiede während des Lernens ergeben sich bei Veränderung seiner Umgebung. Der Erfolg des Agenten ist abhängig von der Verbindlichkeit potentieller Partner und Kunden. Weiterhin lässt sich ein Lernerfolg feststellen, wenn der Agent das Affordable-Loss-Prinzip in Verbindung mit marktkonformem Verhalten anwendet. Mit dem entwickelten Modell können künftig, unter Einbeziehung des Entscheidungsverhaltens eines realen Entrepreneurs, weitere Untersuchungen zum effektuativen Lernverhalten durchgeführt werden.
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Specificații

ISBN-13: 9783658392505
ISBN-10: 3658392509
Ilustrații: XXIX, 159 S. 39 Abb., 30 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.24 kg
Ediția:1. Aufl. 2023
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Gabler
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

1 Einleitung.- 2 Aspekte entscheidungstheoretischer Grundlagen im Rahmen von Effectuation.- 3 Evaluierung bestehender Modellierungs- und Simulationsansätze im Kontext von Effectuation.- 4 Forschungsmethodik.- 5 Ergebnisse des Lernprozesses.- 6 Zusammenfassung und Ausblick.

Notă biografică

Martin Sterzel arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Gründungsbetreuer an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der Westsächsischen Hochschule Zwickau. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich Entrepreneurship.

Textul de pe ultima copertă

In diesem Open-Access-Buch wird ein Rahmenwerk entwickelt, das simulationsbezogene Untersuchungen von Effetcuation ermöglicht und gleichzeitig die Grundlage für die Entwicklung von gründungsunterstützenden Entscheidungssystemen schafft. Es wird diskutiert, inwieweit effektuatives Lernen modelliert und algorithmisch interpretiert werden kann. Auf Basis der Vorstellung und kritischen Evaluierung aktueller Simulationsmodelle, die Effectuation abbilden, wird mit Hilfe von Methoden agentenbasierter Modellierung und des Reinforcement Learnings ein aggregiertes Modell entwickelt, das effektuatives Verhalten im Rahmen einer prototypischen Gründungssituation ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass ein entrepreneurialer Agent in der Lage ist, effektuatives Verhalten zu erlernen. Leistungsunterschiede während des Lernens ergeben sich bei Veränderung seiner Umgebung. Der Erfolg des Agenten ist abhängig von der Verbindlichkeit potentieller Partner und Kunden. Weiterhin lässt sich ein Lernerfolg feststellen, wenn der Agent das Affordable-Loss-Prinzip in Verbindung mit marktkonformem Verhalten anwendet. Mit dem entwickelten Modell können künftig, unter Einbeziehung des Entscheidungsverhaltens eines realen Entrepreneurs, weitere Untersuchungen zum effektuativen Lernverhalten durchgeführt werden.

Der Autor
Martin Sterzel arbeitet als Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Gründungsbetreuer an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der Westsächsischen Hochschule Zwickau. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich Entrepreneurship.

Caracteristici

Dies ist ein Open-Access-Buch, was bedeutet, dass Sie freien und uneingeschränkten Zugang haben