Zusammenfassung
Der Begriff des Soft Computing geht auf L. A. Zadeh, dem Begründer der Fuzzy-Set-Theorie, und einer entsprechenden Forschungsinitiative an der University of California in Berkeley zurück. Hauptanliegen des Soft Computing ist es, Verfahren nach den natürlichen Vorbildern der menschlichen Informationsverarbeitung und der biologischen Evolution mit der Maßgabe zu entwickeln, dass diese gegenüber den für komplexe Systeme charakteristischen Phänomenen der Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit tolerant sind266. Mit den Worten Zadehs 267:
“…the guiding principle of soft computing is: Exploit the tolerance for imprecision, uncertainty and partial truth to achieve tractability, robustness and low cost solution. Underlying this principle is an obvious and yet frequently neglected fact, namely, that precision carries a cost.”
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References
Vgl. W erners, B. (1984), S. 152 f. Betriebswirtschaftliche Anwendungen mit dreiecks- bzw. trapezförmigen Zugehörigkeitsfunktionen sind u.a. bei F orschner, M. (1998), G üllich, H.-P. (1997), P aysen, N. H. (1992) und W eber, R./Zygan, H./Barcewski, T./Rust, H. J. (1996) dargestellt. Andere Autoren präferieren s-förmige (Gauß’sche) Zugehörigkeitsfunktionen, welche durch ihre “weichen” Übergänge die menschliche Urteilsbildung am besten abbilden sollen, siehe hierzu K ahlert, J./Frank, H. (1994), S. 20; R ommelfanger, H. (1994), S.156; Z immermann, H.-J; (1987), S.208–213; in Anwendungen bei B agus, T. (1992), H azebrouck, J.-P. (1998a), S chwab, K.-D. (1982) und S cheffels, R. (1996).
Vgl. Zimmermann, H.-J. (1987), S.213 ff. Zusammenfassende Darstellungen der Operatoren finden sich u.a. bei B iewer, B. (1997), S. 82 ff und L öwen, R. (1996), S. 49 ff.
Vgl. Kurbel, K. (1992), S. 28. Ein Überblick über betriebliche Anwendungen von Expertensystemen findet sich bei Harmon, P./King, D (1989); Mertens, P./Borkowski, V./Geis, W. (1993); speziell zu den Einsatzgebieten in der Revision M ertens, P./Dräger, U. (1992), Sp. 507–512.
Vereinzelt wird in der Literatur auch nur das fachgebietsbezogene Expertenwissen zur Wissensbasis gezählt, siehe etwa M echler, B. (1994), S. 33.
Einen Überblick über ausgewählte Rechenkalküle geben bspw. G ottlob, G./Frühwirth, T./Horn, W. (1990), S. 157 ff. und Lunze, J. (1995), S. 94 ff.
Vgl. Z ell, A. (1994). Die Bedeutung der Verarbeitungseinheiten hängt von der jeweiligen Anwendung ab.
Im fortgeschrittenen Lernvorgang bezeichnet man das Auftreten von Overfíttung auch als Overlearning, siehe M echler, B. (1994), S. 88.
Ein Überblick über die Systematisierungsmerkmale von Netztopologien findet sich u.a. in : S chöneburg, E./Hansen, N./Gawelczyk, A. (1990), S. 76 ff.; K ohonen, T. (1987), S. 1–83.
Bis zur Erreichung eines Gleichgewichtszustands bedarf die asynchrone Verarbeitung gegebenenfalls eines langwierigen Einpendelungsvorgangs, vgl. M echler, B. (1994), S. 75.
Ein Überblick über Backpropagation-Varianten findet sich in Z ell, A. (1994), S. 118 ff.
Vgl. Darwin, C. (1860). Zur biologischen Evolutionstheorie vgl. eingehend Nissen, V. (1994), S. 5–12.
Vgl. N issen, V. (1994), S. 324. Für den Bereich der strategischen Planung ist festzustellen, dass immer weniger auf optimale zugunsten zufriedenstellender Problemlösungen abgestellt wird, welche daneben auch der Anpassungsfähigkeit des Unternehmens dienen, vgl. G ünther, T. (1991), S. 41.
Ein Überblick über die zumeist GA-basierten Ansätze der Verbindungsgewichtsoptimierung mit EA findet sicu.a. bei S chaffer, J. D./Whitley, D./Eshelman, L. J. (1992), S. 11 ff.
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Bennert, R. (2004). Entscheidungsunterstützung mit den Methoden des Soft Computing. In: Soft Computing-Methoden in Sanierungsprüfung und -controlling. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81754-9_3
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-81754-9_3
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag
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