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Die Kopplung von metallkundlichem und produktionstechnischem Fachwissen mit numerischen Methoden zur Lösung von praktischen Aufgabenstellungen ist dem Autor hervorragend gelungen. Der Leser findet die vollständige Kette von der technisch-wissenschaftlichen Problemstellung über die Generierung des Modellansatzes, die Auswahl geeigneter numerischer Methoden bis zur Lösung der Aufgabenstellung. Die Lösungsansätze aus den Fachgebieten Werkstoffkunde, Schweißtechnik, Umformtechnik usw. sind einfach nachzuvollziehen. Darüber hinaus verweist der Autor auf große in der Praxis angewendete Finite-Elemente-Programme. Das Werk schließt die Lücke zwischen dem theoretischen Lehrbuchwissen und den in der Praxis geforderten Kenntnissen. Mit Hilfe der 160 beliebig modifizierbaren Anwendungsbeispiele auf der CD-ROM lässt sich der Stoff vertiefen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Evolutionäre Algorithmen bilden eine Klasse sehr universeller Werkzeuge zur Lösung von Optimierungsproblemen. Mit diesem Buch lernen Sie alles Wesentliche über dieses spannende Gebiet - ausgehend von den Grundlagen bis hin in die Anwendung. Es geht um Techniken wie genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien und genetische Programmierung. Gewinnen Sie ein klares Verständnis der zugrunde liegenden strategischen Arbeitsweise der einzelnen Algorithmen. Dies schafft die Voraussetzung für den effizienten Einsatz der Optimierungsverfahren in der Praxis.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Geschäftsbanken müssen sich im technologischen Wandel zunehmend gegenüber neuen Konkurrenten wie FinTechs, Technologiekonzernen und Plattformanbietern behaupten. Während diese Entwicklung zunächst im B2C-Bereich begann, erfasst der Trend inzwischen auch das Corporate Banking. Um die gute Marktposition nachhaltig abzusichern, ist es erforderlich, die Vorteile des persönlichen Bankings mit den Vorteilen des digitalen Bankings zu verbinden. Der Autor nimmt in diesem Kontext die Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungsinstrumente zur bedarfsgerechten, intelligenten Marktbearbeitung in den Fokus. Am Beispiel von mittelständischen Bankkunden wird ein mehrdimensionaler Optimierungsalgorithmus auf Basis der Data Envelopment Analysis vorgestellt, der die aktuelle Kundensituation mit der bankseitigen Ressourcenverfügbarkeit in Einklang bringt. Damit wird ein Beitrag zur kundenzentrierten Erfolgsforschung, zum Forschungsfeld Data Science, insbesondere auf dem Gebiet des Multi Criteria Decision Making und zur Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungssysteme geleistet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Geschäftsbanken müssen sich im technologischen Wandel zunehmend gegenüber neuen Konkurrenten wie FinTechs, Technologiekonzernen und Plattformanbietern behaupten. Während diese Entwicklung zunächst im B2C-Bereich begann, erfasst der Trend inzwischen auch das Corporate Banking. Um die gute Marktposition nachhaltig abzusichern, ist es erforderlich, die Vorteile des persönlichen Bankings mit den Vorteilen des digitalen Bankings zu verbinden. Der Autor nimmt in diesem Kontext die Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungsinstrumente zur bedarfsgerechten, intelligenten Marktbearbeitung in den Fokus. Am Beispiel von mittelständischen Bankkunden wird ein mehrdimensionaler Optimierungsalgorithmus auf Basis der Data Envelopment Analysis vorgestellt, der die aktuelle Kundensituation mit der bankseitigen Ressourcenverfügbarkeit in Einklang bringt. Damit wird ein Beitrag zur kundenzentrierten Erfolgsforschung, zum Forschungsfeld Data Science, insbesondere auf dem Gebiet des Multi Criteria Decision Making und zur Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungssysteme geleistet.
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Geschäftsbanken müssen sich im technologischen Wandel zunehmend gegenüber neuen Konkurrenten wie FinTechs, Technologiekonzernen und Plattformanbietern behaupten. Während diese Entwicklung zunächst im B2C-Bereich begann, erfasst der Trend inzwischen auch das Corporate Banking. Um die gute Marktposition nachhaltig abzusichern, ist es erforderlich, die Vorteile des persönlichen Bankings mit den Vorteilen des digitalen Bankings zu verbinden. Der Autor nimmt in diesem Kontext die Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungsinstrumente zur bedarfsgerechten, intelligenten Marktbearbeitung in den Fokus. Am Beispiel von mittelständischen Bankkunden wird ein mehrdimensionaler Optimierungsalgorithmus auf Basis der Data Envelopment Analysis vorgestellt, der die aktuelle Kundensituation mit der bankseitigen Ressourcenverfügbarkeit in Einklang bringt. Damit wird ein Beitrag zur kundenzentrierten Erfolgsforschung, zum Forschungsfeld Data Science, insbesondere auf dem Gebiet des Multi Criteria Decision Making und zur Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungssysteme geleistet.
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