Masterarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 2,0, Universit t Augsburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Bei einem Markov-Entscheidungsproblem handelt es sich um ein Entscheidungsproblem, bei dem der Nutzen eines Agenten von einer Folge von Entscheidungen abh ngig ist. Markov-Entscheidungsprobleme k nnen zur Modellierung eines breiten Feldes von echten Problemen dienen, allerdings haben echte Probleme in der Regel sehr gro e Aktions- und Zustandsr ume und sind damit sehr rechenaufwendig zu l sen bzw. zu approximieren. W hrend der Mensch von Natur aus sehr gut darin ist, wichtige Informationen aus gro en Datenmengen herauszufiltern, gestaltet sich dies f r Computer schwieriger. Der Mensch besitzt die F higkeit, Probleme durch Kreativit t und Abstraktionsverm gen sehr effizient zu l sen, w hrend der Computer hierf r Algorithmen, also eindeutig vorgeschriebene Handlungsvorschriften zur Probleml sung, ben tigt. Die Herausforderung besteht nun darin, Algorithmen zu entwickeln, die die Gegebenheiten und Strukturen eines Problems nutzen, um dieses m glichst schnell und effizient zu l sen. Es gibt also keinen allgemein besten Algorithmus, sondern nur Algorithmen, die zur L sung eines bestimmten Problems besonders gut geeignet sind. Das Problem das in dieser Arbeit untersucht wird, ist die Steuerung einer Intensivstation (oder ICU vom englischen Intensiv Care Unit). Intensivstationen sind f r den Bereich des Operations Research besonders interessant, da sie durch ihren hohen Personalbedarf und die ben tigte Vielzahl an medizinischen Apparaten zu den kostenintensivsten Abteilungen im Krankenhaus geh ren. Die Intensivstation verursacht 20% der Gesamtkosten eines Krankenhauses, hat aber dabei nur einen Anteil von 5% der Betten. Zu den hohen Kosten einer Intensivstation kommt hinzu, dass diese die Patienten mit den alarmierendsten Gesundheitszust nden versorgen soll. Die Intensivstation ist also sowohl die k
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