| 书目名称 | Effectuation entwickeln | | 副标题 | Ein auf Reinforcemen | | 编辑 | Martin Sterzel | | 视频video | | | 概述 | Dies ist ein Open-Access-Buch, was bedeutet, dass Sie freien und uneingeschränkten Zugang haben | | 图书封面 |  | | 描述 | 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 ein | | 出版日期 | Book‘‘‘‘‘‘‘‘ 2023 | | 关键词 | Entrepreneurship; Effectuation; Simulation; Reinforcement Learning; Agentenbasierte Modellierung; Innovat | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-39251-2 | | isbn_softcover | 978-3-658-39250-5 | | isbn_ebook | 978-3-658-39251-2 | | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2023 |
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发表于 2025-3-21 19:48:37
