LEADER 03940nam 22006375 450 001 9910632868203321 005 20231214145432.0 010 $a3-658-39251-7 024 7 $a10.1007/978-3-658-39251-2 035 $a(CKB)5710000000094979 035 $a(DE-He213)978-3-658-39251-2 035 $a(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/94962 035 $a(MiAaPQ)EBC7141205 035 $a(Au-PeEL)EBL7141205 035 $a(OCoLC)1352970292 035 $a(PPN)26635646X 035 $a(EXLCZ)995710000000094979 100 $a20221115d2023 u| 0 101 0 $ager 135 $aurnn#008mamaa 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aEffectuation entwickeln $eEin auf Reinforcement Learning aufbauender agentenbasierter Modellierungsbeitrag zur Formalisierung unternehmerischen Verhaltens /$fvon Martin Sterzel 205 $a1st ed. 2023. 210 $aWiesbaden$cSpringer Nature$d2023 210 1$aWiesbaden :$cSpringer Fachmedien Wiesbaden :$cImprint: Springer Gabler,$d2023. 215 $a1 online resource (XXIX, 159 S. 39 Abb., 30 Abb. in Farbe.) 311 $a3-658-39250-9 327 $a1 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. 330 $aIn 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. 606 $aEntrepreneurship 606 $aNew business enterprises 606 $aTechnological innovations 606 $aEntrepreneurship 606 $aInnovation and Technology Management 610 $aEntrepreneurship 610 $aEffectuation 610 $aSimulation 610 $aReinforcement Learning 610 $aAgentenbasierte Modellierung 610 $aInnovation 615 0$aEntrepreneurship. 615 0$aNew business enterprises. 615 0$aTechnological innovations. 615 14$aEntrepreneurship. 615 24$aInnovation and Technology Management. 676 $a658.421 700 $aSterzel$b Martin$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut$01271667 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910632868203321 996 $aEffectuation entwickeln$92995705 997 $aUNINA