[The articles of this volume will not be reviewed individually.] Der Band umfaßt Beiträge verschiedener Autoren zum Thema Softcomputing und dessen Bedeutung für beriebswirtschaftliche Anwendungsfelder. Nach den Problemgruppen Grundlagen (Teil 1), Prognose (Teil 2), Optimierung (Teil 3), Klassifikation (Teil 4) und sonstige Anwendungen (Teil 5) gegliedert, umfaßt der Band insgesamt 16 Beiträge zu Einsatzmöglichkeiten des Softcomputing in der Praxis. Das Buch beginnt mit einer guten Übersicht zu künstlich neuronalen Netzen mit neueren Entwicklungen bei Lernverfahren. Es schließt sich ein Beitrag mit Grundlagen über Fuzzy Systeme und Neuro-Fuzzy-Systeme an. Ablaufschemata über evolutionäre und genetische Algorithmen, sowie die Durchführungsschritte von Evolutionsstrategien runden den Grundlagenteil ab. Teil 2: Zunächst ein Ansatz zur langfristigen Absatzprognose für PKW-Neuzulassungen, der eine Kombination von neuronalen Netzen und quantitativer Risikoanalyse darstellt. Es folgt ein Beitrag zum Simultaneous Engineering, in dem die Verwendung von KNN für die konstruktionsbegleitende Konstruktion auf Kostenprognosen in frühen Phasen der Produktentwicklung fokussiert wird. Die erwartete Nachfrage nach Produkten in einem Supermarkt ist Gegenstand einer Prototypentwicklung, der auf der Grundlage des SNNS (Stuttgarter Neuronale Netzwerk Simulator). In einem sehr guten Beitrag zur finanzwirtschaftlichen Risikoanalyse werden Probleme der empirischen Risikometrie bei der Verwendung von MDN (Mixture Density Networks) diskutiert. Weiterhin werden generelle Überlegungen zur Entscheidungsunterstützung mit Methoden des Softcomputung angestellt und ein Neuro-Fuzzy-Ansatz für Tagesprognosen des DAX präsentiert. Teil 3 zeigt zwei Beiträge zum Einsatz von KNN für PPS-Probleme. Danach ein EUS mit Fuzzy-Wissensmodellierung für kurzfristige Umplanungen im Schienenverkehr, weiterhin zwei Evolutionsstrategien für die Tourenplanung. Genetische Algorithmen werden für die Strukturierung von Außendienstgebieten eingesetzt. Teil 4: Mikrogeographische Marktsegmentierung für Finanzdienstleistungsunternehmen via Fuzzy-Clustering, zwei Beiträge zur Fuzzy-Mustererkennung in der Instandhaltungsplanung und im Qualitätsmanagement, sowie ein Fuzzy-Unternehmensplanspiel in Teil 5. Das Buch gibt einen Überblick über die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten in der industriellen Praxis und macht die Erforderlichkeit von Hybridansätzen für Wirtschaft und Technik deutlich. Es ist den Studierenden der Betriebswirtschaft und Wirtschaftsinformatik als Lehrbuchgrundlage, insbesondere auch den Praktikern zu empfehlen, die in Bereichen der genannten Themengruppen tätig sind.
Reviewer: R.Fahrion (Heidelberg)