NMPC-Graphen

Während eine klassisch mathematisch-algebraische Formulierung ein Szenario exakt beschreibt und dessen innere Funktionen durch mathematische Konstanten genau festlegt, beschreiben NMPC-Graphen die Funktionen eines Szenarios nur qualitativ. NMPC-Graphen sind hervorragend dazu geeignet, Hypothesen über das Verhalten menschlicher Gruppen und ökonometrische Szenarien zu modellieren.

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Diese qualitativen Funktionen ermöglichen es, den NMPC-Graphen gut in natürlicher Sprache zu übersetzen und umgekehrt. Die Unbestimmtheit, die natürlicher Sprache innewohnt, findet sich eingeschränkt auch im NMPC-Graphen, denn er soll lediglich das menschliche Wissen über Zusammenhänge in Form einer nicht zu vagen, aber auch nicht zu exakten Hypothese zum Ausdruck bringen.

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Allerdings mutet der NMPC-Graph nur scheinbar wage an. Ihm zugrunde liegt eine mathematisch exakte Definition, die es erlaubt, bei ausreichender Verfügbarkeit von historischen Daten, die quantitativ eindeutigen Funktionen aus den qualitativen Bausteinen des NMPC-Graphen mittels einem komplexen KI-getriebenen Regressionsalgorithmus zu berechnen – und zwar genau so, dass die historischen Daten darüber bestmöglich reproduziert werden können. Dieser Regressionsalgorithmus ist das Herzstück der CYNERELO™ Software.

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