Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Reinforcement Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1266111654 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Effectuation entwickeln : ein auf Reinforcement Learning aufbauender agentenbasierter Modellierungsbeitrag zur Formalisierung unternehmerischen Verhaltens / Martin Sterzel |
| Person(en) | Sterzel, Martin (Verfasser) |
| Organisation(en) | Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag) |
| Verlag | Wiesbaden, Germany : Springer Gabler |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: [2023] |
| Umfang/Format | XXIX, 159 Seiten : Illustrationen ; 21 cm, 258 g |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Online-Ausgabe: Sterzel, Martin: Effectuation entwickeln |
| Hochschulschrift | Dissertation, Technische Universität Chemnitz, 2022 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-658-39250-5 Broschur : EUR 42.79 (DE), EUR 43.99 (AT), CHF 47.14 (freier Preis), EUR 39.99 3-658-39250-9 |
| Bestellnummer(n) | Bestellnummer: 978-3-658-39250-5 |
| EAN | 9783658392505 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Beziehungen | Research |
| Schlagwörter | Unternehmerverhalten ; Effectuation ; Computersimulation ; Mehragentensystem |
| DDC-Notation | 658.403 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 650 Management |
| Weiterführende Informationen |
Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2023 AA 4565 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2023 AA 30609 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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