Einleitung

Modellbildung als wesentlicher Akt der Problemlösung

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Ein Modell ist ein informationelles (?) Abbild eines Realsystems unter Abstraktion von Irrelevantem. Es ist ein Artefakt, das in der Absicht erschaffen wurde, das Problem zu beseitigen. Der Zustandsraum X des Modell ist X = A x E. Dabei setzt sich die Menge aller möglichen Modellzustände zusammen aus der Menge aller möglichen Kombinationen aus Handlungsalternativen a ∈ A und den Umweltzuständen e ∈ E.

Präskriptive Entscheidungstheorie

“Im Mittelpunkt der präskriptiven Entscheidungstheorie steht die Entscheidungslogik; es wird nach Regeln zur Bewertung von Aktionsresultaten gesucht, die dem Postulat rationalen Verhaltens entsprechen. Die präskriptive Entscheidungstheorie ist somit im wesentlichen eine Rationalitätsanalyse, sie kann als Erklärung des Rationalverhaltens aufgefaßt werden." [Bamberg 91] Verhaltensannahme und kein an der Realität überprüfbares Verhaltensmodell

Deskriptive Entscheidungstheorie

Ziel der deskriptiven Entscheidungstheorie ist es, empirisch gehaltvolle Hypothesen über das Verhalten von Individuen und Gruppen im Entscheidungsprozess zu finden. Die Entscheidung wird als Phasenfolge betrachtet, in der Menschen mit beschränkter Rationalität handeln. Deskriptive Untersuchungen menschlichen Entscheidungsverhaltens orientieren sich am sogenannten "SOR"-Paradigma

Das SOR-Paradigma sieht den menschlichen Organismus (O) als Black-Box, die durch ihre Umwelt bestimmten Stimuli (S) ausgesetzt ist und diese durch Reaktionen (R) beantwortet.

Das Muster menschlichen Entscheidens ist oft viel eher ein Stimulus-Reaktionsmuster als eine rationale Auswahl aus Alternativen.

Der interne Zustand des Menschen (Organismus) ist in der deskriptiven Sicht implizit eine Funktion der gesamten, früheren Entwicklung des Organismus.

Geeigneter Ansatz für simulative Untersuchungen von Multi-Agenten-Systemen im Rahmen von Distributed Artificial Intelligence und Computational Economics ?

hierfür unverzichtbar: Lerntheorie symbolisch  geeignete Sprachen zur Wissensrepräsentation ? subsymbolisch  geeignete Künstliche Neuronale Netze ? Fehler beim Parsen (http://mathoid.testme.wmflabs.org Serverantwort ist ungültiges JSON.): Formel hier einfügen