Agentensysteme pp 193-226 | Cite as

Ein exemplarisches Agentensystem für das Wertpapiermanagement

  • Matthias von Bechtolsheim
Chapter
Part of the Programm Angewandte Informatik book series (PAI)

Zusammenfassung

Während es im Bereich der Distributed Artificial Intelligence zahlreiche, jedoch zumeist laborexperimentelle oder im Prototypenstadium befindliche Agentensysteme gibt1), bilden die Versuche, verteilte ES zu realisieren oder zu konzeptualisieren, d.h. multipersonale Anwendungssituationen in einem Agentensystem abzubilden, bislang die Ausnahme2). Umfang und Anzahl der mit der Verteiltheit von Wissen und seiner kooperativen wie kompetitiven Anwendung verbundenen Probleme sind, wie die erörterten Themen zeigen, hoch und in ihren Grenzen nicht abschätzbar, so daß weitere Forschungsarbeit erbracht werden muß, um zu praxisfähigen Anwendungen von Agentensystemen zu gelangen.

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Notes

  1. 1).
    Vgl. Lesser87, Decker88, Hern88, Huhns88, Bond88, Davis88, Gasser89.Google Scholar
  2. 2).
    Vgl. Kirn90a, Kirn90b, Mertens89a:839ff, Klett89.Google Scholar
  3. 1).
    Vgl. zu nichtinstitutionellen Finanzdienstleistern Stracke87:539ff.Google Scholar
  4. 2).
    Auf eine nähere Differenzierung wird hier verzichtet, vgl. dazu Welkker81:13ff.Google Scholar
  5. 1).
    Vgl. Loistl90:10ff.Google Scholar
  6. 2).
    Vgl. im weiteren Loistl90:202ff.Google Scholar
  7. 3).
    Vgl. Welcker81:44ff.Google Scholar
  8. 4).
    Vgl. im weiteren Loistl90:78ff, Welcker81:87ff, Perk90.Google Scholar
  9. 1).
    Vgl. Hansmann80:125ff.Google Scholar
  10. 2).
    Vgl. Loistl90:16.Google Scholar
  11. 3).
    Vgl. Loistl90:16ff und Loistl90:433ff.Google Scholar
  12. 4).
    Vgl. Loistl90:469ff.Google Scholar
  13. 1).
    Vgl. Loistl90:33f.Google Scholar
  14. 2).
    Vgl. Bechtolsheim91a:29.Google Scholar
  15. 1).
    Die Abbildung wurde entnommen bei Bechtolsheim 91a:29.Google Scholar
  16. 1).
    Vgl. Reuters89a, Schmerken89a:12ff, Schmerken89b:85ff, Loistl90:3ff.Google Scholar
  17. 2).
    Vgl. o.V.90:24ff.Google Scholar
  18. 3).
    Vgl. Reichlin90; EuroAmericanGroup90.Google Scholar
  19. 4).
    Vgl. Diederich90:4, Bestmann91:159, 207.Google Scholar
  20. 1).
    Vgl. Inasys89b:lff, weitere Systeme sind verzeichnet bei: Nomina90a, Nomina90b. Vergleiche einzelner Systeme bei Kulkowsky88:24ff und Freund89:10ff.Google Scholar
  21. 2).
    Vgl. Shumate86:47ff, Inasys89b:lff.Google Scholar
  22. 1).
    Vgl. Inasys89d.Google Scholar
  23. 2).
    Vgl. Inasys89f.Google Scholar
  24. 3).
    Vgl. MAD Systems89.Google Scholar
  25. 4).
    Vgl. Pannell86:6ff, Reuters89b, Reuters89c.Google Scholar
  26. 1).
    In Anlehnung an Bechtolsheim91a:30f.Google Scholar
  27. 1).
    Vgl. Beiträge bei Bachem87, Mui87:33ff, Heuer88:60ff, Roy89:326ff, Schmidt91.Google Scholar
  28. 1).
    Diese Funktionalität ist im Beispielsystem allerdings nicht vorgesehen, um die Komplexität gering zu halten.Google Scholar
  29. 1).
    Mit $ notierte Namen stellen lokale Variable dar, an die die Ergebnisse eines Prädikattests im Bedingungsteil einer Regel gebunden und im Aktionsteil weiterverwendet werden können.Google Scholar
  30. 1).
    Vgl. Woitass90:94ff.Google Scholar
  31. 1).
    Vgl. Börding89:101ff.Google Scholar
  32. 1).
    verschlüsselt als Ganzzahl ab dem Datum 1. Januar 1900.Google Scholar
  33. 1).
    Ein Moving-Average ist ein gleitender arithmetischer Mittelwert und eliminiert kurzfristige Kursschwankungen. Je kürzer der betrachtete Zeitraum, um so stärker wirken sich kurzfristige Schwankungen aus, vgl. Welcker81:96ff.Google Scholar
  34. 2).
    Einen Oszillator ermittelt man aus der Differenz von zwei gleitenden Durchschnitten. Er ist ein Maß für die kurzfristigen zyklischen Schwankungen einer Kurszeitreihe, vgl. Inasys 89c:81f.Google Scholar
  35. 1).
    Vgl. Davis84, Harmon87:107ff.Google Scholar

Copyright information

© Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden 1993

Authors and Affiliations

  • Matthias von Bechtolsheim

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