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Description:
Diese Arbeit ist in den Bereichen Business Intelligence, multiagentenbasierte Simulation und probabilistische Netzwerke angesiedelt. Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems für das Sortimentsmanagement im Einzelhandel, um Optimierung von Preisen, Promotionen und der Sortimentszusammensetzung zu ermöglichen. Es wird gezeigt, wie man mit probabilistischen Agenten das Abverkaufsverhalten von Artikeln im Einzelhandel ex ante simulieren kann. Dazu wurde ein probabilistisches holonisches Multiagentensystem (PH-MAS) entwickelt, bei dem die Wissensbasen der Agenten mittels Data-Mining-Verfahren aus den Realdaten der Händler extrahiert werden. Die gewonnenen Abverkaufsmuster werden in so genannten Verhaltensnetzen kodiert, die eine Simulation der repräsentierten Artikel verwendet werden. Es wird gezeigt, wie der Kern der Verhaltensnetze durch erweiterte Bayes';sche Netze realisiert werden kann. So werden neuen Evidenzarten Soft- und Extrapolationsevidenz eingeführt und in das Simulationssystem integriert. Für die Modellierung und Simulation von globalen Abhängigkeiten zwischen Artikelagenten wird ein Verschmelzungsalgorithmus vorgestellt, der die probabilistischen Verhaltensnetze der Agenten in holonische Metanetze fusioniert. Des Weiteren wird eine mehrdimensionale Simulationssprache (MSL) für beliebige Verhaltensnetze und andere mehrdimensionale Wissensrepräsentationsformen vorgestellt. Schließlich wird eine selbst optimierende Simulationsroutine präsentiert, die beliebige zu simulierende Szenarien Abfolgen von Netzkonfigurationen konvertiert und damit effiziente Simulationen auf der Basis von Verhaltensnetzen ermöglicht. Die entwickelten Technologien wurden vollständig in Agenten des PH-MAS integriert und mit Hilfe des neu entwickelten verteilten Agentenframeworks MASg auf der Basis der .NET-Technologie realisiert. Es wird beschrieben, wie dieses generische Multiagentensystem sukzessiv zu einem umfangreichen Simulationssystem für die Prognose von Artikelabverkaufsverhalten ...