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Stichwort aus der Künstlichen Intelligenz

Stimmt es, dass sich Fuzzy-Methoden auch zur Findung von Konsens in der Projektkommunikation eignen?

Titel: Stichwort aus der Künstlichen Intelligenz

Hausarbeit , 2010 , 16 Seiten , Note: 2

Autor:in: Daniel Strumpski (Autor:in)

Informatik - Wirtschaftsinformatik
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Zusammenfassung Leseprobe Details

1. Einleitung

Unsere Welt ist „fuzzy“. Die meisten Begriffe im täglichen Leben sind nicht scharf abgegrenzt. Wir benutzen Formulierungen, die ungenau, vage sind, wie „Viele Wähler“, „starker Sturm“ usw. Im Englischen heißt das „fuzzy“ und dieser Begriff wurde auch ins Deutsche übernommen. Beim täglichen Sprechen können wir nicht die ganze Zeit mit exakt definierten Begriffen arbeiten. Das wäre sehr umständlich und würde der Komplexität des Alltags nicht entsprechen. Kommunikation wäre auf diese Art nur zwischen Mensch und Maschine oder zwischen Maschinen möglich, zwischen Menschen nicht. Der Charakter der Kommunikation unter Menschen ist also in natürlicher Weise „fuzzy“. Die erste Publikation in Sachen Fuzzy stammt von Lofti Asker Zadeh 1965 in der Zeitschrift „Information and Control“. Er benutzte die Begriffe „Menge“ und „Relation“ aus der modernen Algebra. Fuzzy-Logik wird seid Jahrzehnten erfolgreich in der Prozess- und Regeltechnik eingesetzt. Z. B. funktionieren Waschmaschinen heutzutage mit Fuzzy-Methoden. Im Managementbereich (auch in den Sozialwissenschaften) werden aber auch Fuzzy-Methoden eingesetzt z.B. bei Konsensfindung in Gruppengesprächen. Dies wollen wir auf den nächsten Seiten beschreiben.

Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

  • Einleitung
  • Fuzzy-Mengen
    • Beispiel
  • Fuzzy-Relationen
    • Beispiel für binäre Fuzzy-Relation („Ungefähr gleich“)
  • Linguistische Quantifizierer (L.Q.)
  • Beispiele für Lösungsfindungsprozesse mittels bekannter Fuzzy-Methoden
    • Theorie
    • Beispiel
  • Konsensfindung in der Projektkommunikation mit Fuzzy-Methoden
    • Group Decision Support Systems (GDSS)
    • Einigkeit erreichen auf Grundlage von Fuzzy-Logik und Linguistischen Quantifizierern

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Hausarbeit untersucht die Anwendbarkeit von Fuzzy-Methoden zur Konsensfindung in der Projektkommunikation. Sie analysiert die Grundlagen der Fuzzy-Logik und zeigt die Möglichkeiten und Herausforderungen ihrer Anwendung im Kontext von Gruppengesprächen und Entscheidungsfindungsprozessen auf.

  • Fuzzy-Logik als Werkzeug für die Modellierung von Unschärfe und Vagheit
  • Anwendung von Fuzzy-Methoden in der Projektkommunikation
  • Entwicklung von Konsensfindungsmechanismen auf Basis von Fuzzy-Logik
  • Potential und Grenzen von Fuzzy-Methoden in der Praxis

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in das Thema der Fuzzy-Logik ein und beleuchtet die Bedeutung von Unschärfe und Vagheit in der Kommunikation. Das zweite Kapitel definiert den Begriff der Fuzzy-Menge und illustriert ihn anhand eines Beispiels. Kapitel 3 behandelt Fuzzy-Relationen und ihre Bedeutung für die Modellierung von Beziehungen zwischen linguistischen Variablen. Kapitel 4 beschäftigt sich mit linguistischen Quantifizierern und deren Rolle bei der Konsensfindung. Kapitel 5 präsentiert Beispiele für Lösungsfindungsprozesse mit Fuzzy-Methoden, die sowohl theoretische Grundlagen als auch konkrete Anwendungsbeispiele umfassen. Kapitel 6 untersucht die Anwendung von Fuzzy-Methoden in der Projektkommunikation, wobei Group Decision Support Systems (GDSS) und die Einigkeitserreichung durch Fuzzy-Logik und linguistische Quantifizierer im Vordergrund stehen.

Schlüsselwörter

Fuzzy-Logik, Unschärfe, Vagheit, Projektkommunikation, Konsensfindung, Group Decision Support Systems (GDSS), Linguistische Quantifizierer, Fuzzy-Mengen, Fuzzy-Relationen

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Details

Titel
Stichwort aus der Künstlichen Intelligenz
Untertitel
Stimmt es, dass sich Fuzzy-Methoden auch zur Findung von Konsens in der Projektkommunikation eignen?
Hochschule
Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel
Note
2
Autor
Daniel Strumpski (Autor:in)
Erscheinungsjahr
2010
Seiten
16
Katalognummer
V176777
ISBN (eBook)
9783640982080
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Fuzzy Künstlichen Intelligenz Projektkommunikation
Produktsicherheit
GRIN Publishing GmbH
Arbeit zitieren
Daniel Strumpski (Autor:in), 2010, Stichwort aus der Künstlichen Intelligenz, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/176777
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Leseprobe aus  16  Seiten
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