Overview

Hierarchische Führungsaufgaben bestehen darin, daß eine übergeordnete Instanz auf das Verhalten untergeordneter Entscheidungsträger Einfluß nimmt. Dieser Einfluß ist nicht eingleisig, sondern er vollzieht sich ganz wesentlich auch in der antizipativen Berücksichtigung der Reaktion der untergeordneten Stellen auf mögliche Einflußnahmen. Für die übergeordnete Instanz ergibt sich daher insbesondere bei ihren planerischen Aktivitäten die Notwendigkeit, Reaktionsfunktionen zu ermitteln. Hierzu sind unterschiedliche Verfahren möglich. Ein Verfahren, das nur einen sehr geringen a priori Kenntnisstand über die funktionale Gestalt einer Reaktionsfunktion voraussetzt, besteht in der Anwendung Neuronaler Netze. Es ist die Untersuchung dieser Anwendung, die im Mittelpunkt der Ausführungen steht.

Full Product Details

Author:   Jürgen Faißt ,  J'Urgen Faisst
Publisher:   Physica-Verlag GmbH & Co
Imprint:   Physica-Verlag GmbH & Co
Edition:   1993 ed.
Volume:   6
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.50cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.427kg
ISBN:  

9783790806854

ISBN 10:   3790806854
Pages:   264
Publication Date:   27 May 1993
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Out of stock  
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Language:   German

Table of Contents

und Überblick.- 1. Hierarchische Planung.- 1.1. Der zeitliche Bezug von Entscheidungen.- 1.2. Inhaltliche Beziehungen zwischen Entscheidungen.- 1.3. Aggregation/Disaggregation in der hierarchischen Produktionsplanung.- 1.4. Der Informationsstand von Entscheidungen.- 1.5. Aggregation unter Unsicherheit.- 1.6. Ein Beispiel zur Produktionsplanung.- 2. Entscheidungsmodelle zur hierarchischen Personalplanung.- 2.1. Hierarchisches Personalkapazitätsmanagement.- 2.2. Das Personalplanungsproblem.- 2.3. Der Aggregationsfehler.- 2.4. Rückgekoppelte Planungssysteme.- 2.5. Die Planungsverfahren im Vergleich.- 3. Multipersonelle hierarchische Planungssysteme.- 3.1. Hierarchische Mehrpersonenentscheidungen.- 3.2. Modellbildungsprozeß.- 3.3. Rechentechnisch begründete hierarchische Entscheidungsmodelle.- 3.4. Die Abbildung hierarchischer Beziehungen im Entscheidungsmodell.- 3.5. Hierarchische Koppelung durch Kostenantizipation.- 3.6. Antizipation der Kosten der Aushilfskräfteplanung.- 4. Assoziativspeicherung in Neuronalen Netzen.- 4.1. Empirische Ermittlung einer Funktion zur Kostenantizipation.- 4.2. Neuronale Feedforward-Netze.- 4.3. Modellbildung mit Feedforward-Netzen aus der Sicht der Datenverarbeitung.- 4.4. Exkurs: Selbstorganisierende Neuronale Netze.- 5. Hierarchische Personalplanung mit Neuronalen Netzen.- 5.1. Das Personalplanungsproblem.- 5.2. Springereinsatzplanung.- 5.3. Aushilfskräfteplanung.- 5.4. Personalbedarfsplanung.- 5.5. Exkurs: Erfahrungen beim praktischen Einsatz Neuronaler Netze.- 6. Neuronale Netze in der Betriebswirtschaftslehre.- 6.1. Optimierung mit parallelen Algorithmen.- 6.2. Nutzung der Assoziativspeichereigenschaften.- 6.3. Integration der Optimierungs- und Assoziativspeichereigenschaften.- Schlußbemerkung.

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