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Titlebook: Effectuation entwickeln; Ein auf Reinforcemen Martin Sterzel Book‘‘‘‘‘‘‘‘ 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2023 Entrepreneur

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:48:37 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Effectuation entwickeln
副標(biāo)題Ein auf Reinforcemen
編輯Martin Sterzel
視頻videohttp://file.papertrans.cn/303/302881/302881.mp4
概述Dies ist ein Open-Access-Buch, was bedeutet, dass Sie freien und uneingeschr?nkten Zugang haben
圖書封面Titlebook: Effectuation entwickeln; Ein auf Reinforcemen Martin Sterzel Book‘‘‘‘‘‘‘‘ 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2023 Entrepreneur
描述In diesem Open-Access-Buch wird ein Rahmenwerk entwickelt, das simulationsbezogene Untersuchungen von Effetcuation erm?glicht 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 erm?glicht. Die Ergebnisse zeigen, dass ein entrepreneurialer Agent in der Lage ist, effektuatives Verhalten zu erlernen. Leistungsunterschiede w?hrend des Lernens ergeben sich bei Ver?nderung seiner Umgebung. Der Erfolg des Agenten ist abh?ngig von der Verbindlichkeit potentieller Partner und Kunden. Weiterhin l?sst sich ein Lernerfolg feststellen, wenn der Agent das Affordable-Loss-Prinzip in Verbindung mit marktkonformem Verhalten anwendet. Mit dem entwickelten Modell k?nnen künftig, unter Einbeziehung des Entscheidungsverhaltens ein
出版日期Book‘‘‘‘‘‘‘‘ 2023
關(guān)鍵詞Entrepreneurship; Effectuation; Simulation; Reinforcement Learning; Agentenbasierte Modellierung; Innovat
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-39251-2
isbn_softcover978-3-658-39250-5
isbn_ebook978-3-658-39251-2
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2023
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書目名稱Effectuation entwickeln影響因子(影響力)




書目名稱Effectuation entwickeln影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Effectuation entwickeln網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書目名稱Effectuation entwickeln網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:33:58 | 只看該作者
Aspekte entscheidungstheoretischer Grundlagen im Rahmen von Effectuation,lie?en, abzugrenzen. Im Rahmen des Kapitels wird Sarasvathy’s Interpretation des bayesschen Wahrscheinlichkeitsbegriffs unter Zuhilfenahme der Bildung eines Wahrscheinlichkeitsraumes mathematisch formalisiert. Darüber hinaus werden Ans?tze des maschinellen Lernens im Kontext von Effectuation erarbei
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:18:26 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:10:13 | 只看該作者
Forschungsmethodik,en Methoden des Reinforcement Learnings zur Anwendung gebracht. Anhand einer protypischen Gründungssituation wird ein Zustandsraum gebildet, der als Lernumgebung des effektuativen Agenten dient. Durch Modellierung einer Belohnungsfunktion erh?lt der entrepreneuriale Agent die M?glichkeit Effectuatio
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:13:21 | 只看該作者
Ergebnisse des Lernprozesses,istungsvergleiche bei Manipulation der Belohnungsfunktion, Variation der Transitionswahrscheinlichkeiten sowie ausgew?hlter Hyperparameter angestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Agent grunds?tzlich in der Lage ist effektuative Prinzipien zu erlernen. Es werden Parameter- und Umgebungskonstellat
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:28:18 | 只看該作者
Zusammenfassung und Ausblick,rwendung von Reinforcement Learning und agentenbasierter Modellierungsmethoden wurde die Operationalisierung des entrepreneurialen Problemraums realisiert und effektuatives Lernen erm?glicht. Das realweltliche Ph?nomen einer Unternehmensgründung konnte aus Gründen der Komplexit?tsreduzierung im entw
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:14:03 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:06:30 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:38:17 | 只看該作者
Zusammenfassung und Ausblick,ickelten Modellansatz nur unter Einschr?nkungen erfasst werden. Weitere Forschungspotentiale ergeben sich hinsichtlich der Evaluierung weiterer Lernstrategien, modifizierter Belohnungsfunktionen sowie der Anpassung der Lernumgebung des Agenten.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 07:12:19 | 只看該作者
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