Bachelorarbeit, 2010
54 Seiten, Note: 1,3
1. Einleitung
2. Grundlagen
2.1 Entscheidungstheoretische Grundlagen
2.2 Mehrkriterielle Entscheidungen
3. Mehrzielentscheidungsverfahren (MCDM)
3.1 Outrankingverfahren
3.1.1 Electre
3.1.2 Promethee
3.1.3 Vergleich Electre und Promethee
3.2 Multikriterielle Bewertungsverfahren
3.2.1 Der Analytische Hierarchie Prozess (AHP)
3.2.2 Nutzwertanalyse
3.2.3 Vergleich des AHP mit der NWA
4. Theorie der Unscharfen Mengen
4.1 Unsicherheiten und Unschärfe
4.2 Fuzzy Set-Theorie
4.2.1 Zugehörigkeitsfunktionen
4.2.2 Operatoren
5. Integration der Fuzzy Set-Theorie in die Nutzwertanalyse
5.1 Theoretischer Referenzrahmen
5.2 Fiktives Integrationsbeispiel der Fuzzy Set-Theorie
6. Fazit und Ausblick
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit klassische Mehrzielentscheidungsverfahren durch die Integration der Fuzzy-Logik optimiert werden können, um realitätsnähere Entscheidungssituationen abzubilden und präziser zu bewerten.
4.1 Unsicherheiten und Unschärfe
Eines der grundlegenden Fundamente der klassischen Entscheidungsmodelle ist die duale Logik. Die Definition der klassischen Mengenlehre ist auf ihren Gründer Georg Cantor zurückzuführen. Hierbei kann für jedes Objekt eine klare Aussage getroffen werden, ob dieses Objekt Teil der Menge A ist oder nicht.
Diese klar abgegrenzte duale Logik spiegelt jedoch oft nicht die menschliche Denkweise wieder. Es sei angenommen, dass die kritische Grenze für die Temperatur in einem Wassertank bei 80°C liege. Es gibt demnach zwei Zugehörigkeitsmengen für die Temperatur. Zum einen gibt es die Menge „Kalt“ (< 80°C), zum anderen die Menge „Heiß“ (≥ 80°C). Die duale Logik ordnet nun einer gemessenen Wassertemperatur von 79,99°C eindeutig der Menge „Kalt“ zu. Aus Sicht der dualen Logik ist diese Zuordnung vollkommen zutreffend. Die menschliche Problemlösung beruht hingegen auf subjektiven Vorstellungen, Wünschen und Befürchtungen, sodass der menschliche Verstand den Zustand der gegebenen Temperatur als „Heiß“ bezeichnen würde. Ein Lösungsansatz für das hier aufgezeigte Problem bietet die Unschärfe. Jene Unschärfe definiert sich demnach durch eine unklare Zugehörigkeit einer Relation oder eines Begriffes zu einer bestimmten Menge. Gemäß der Definition sind jene Relationen und Begriffe als unscharf zu charakterisieren, deren zugehörige Objekte nicht exakt von der Menge der nicht zugehörigen Objekte zu trennen sind.
1. Einleitung: Die Einleitung begründet das Vorhaben, komplexe Entscheidungssysteme durch die Integration der Fuzzy-Logik zu optimieren, um der Unschärfe menschlicher Urteile gerecht zu werden.
2. Grundlagen: Dieses Kapitel führt in die deskriptive und präskriptive Entscheidungstheorie ein und definiert mehrkriterielle Entscheidungsprobleme im Kontext des Operations Research.
3. Mehrzielentscheidungsverfahren (MCDM): Es werden Outrankingverfahren sowie multikriterielle Bewertungsverfahren wie der Analytische Hierarchie Prozess (AHP) und die Nutzwertanalyse (NWA) analysiert und hinsichtlich ihrer Eignung für eine Fuzzy-Integration verglichen.
4. Theorie der Unscharfen Mengen: Dieses Kapitel erläutert die Fuzzy Set-Theorie als mathematisches Werkzeug zur Modellierung von Unschärfe, inklusive verschiedener Zugehörigkeitsfunktionen und logischer Operatoren.
5. Integration der Fuzzy Set-Theorie in die Nutzwertanalyse: Der Autor konstruiert einen theoretischen Referenzrahmen zur Integration von Fuzzy-Logik in die Nutzwertanalyse und veranschaulicht diesen Prozess an einem fiktiven Beispiel.
6. Fazit und Ausblick: Das Fazit resümiert den Erfolg der Synthese aus menschlicher Logik und klassischen Entscheidungsverfahren und betont die steigende Bedeutung der Fuzzy-Logik für zukünftige Entscheidungssysteme.
Fuzzy-Logik, Mehrzielentscheidung, Nutzwertanalyse, Entscheidungstheorie, Unschärfe, Fuzzy Set-Theorie, Outrankingverfahren, AHP, Zugehörigkeitsfunktion, Kompensation, Entscheidungsunterstützung, Präferenzordnung, Mathematische Modelle, Fuzzy-Nutzwertanalyse, Systemkomplexität.
Die Arbeit untersucht, wie klassische Methoden der Mehrzielentscheidung um die Konzepte der Fuzzy-Logik erweitert werden können, um realitätsnahe Entscheidungsprozesse besser abzubilden.
Die zentralen Themen sind die klassische Entscheidungstheorie, verschiedene mehrkriterielle Entscheidungsverfahren, die mathematische Theorie der unscharfen Mengen (Fuzzy Sets) und deren praktische Integration.
Das Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das verbale, unscharfe Präferenzen von Entscheidungsträgern operationalisierbar macht, um eine fundiertere Alternativempfehlung in multikriteriellen Szenarien zu generieren.
Die Arbeit nutzt eine theoretische Literaturanalyse klassischer Verfahren sowie eine konstruktive Modellentwicklung, die durch ein fiktives Anwendungsbeispiel illustriert und überprüft wird.
Der Hauptteil umfasst eine detaillierte Gegenüberstellung von Outrankingverfahren und multikriteriellen Bewertungsverfahren, die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Set-Theorie und die methodische Integration in die Nutzwertanalyse.
Wichtige Begriffe sind Fuzzy-Logik, Mehrzielentscheidung, Nutzwertanalyse, Unschärfe, Entscheidungsunterstützung und Präferenzordnung.
Die Nutzwertanalyse zeichnet sich durch ihren hohen Praxisbezug und ihre einfache Struktur aus, was sie als geeignete Basis für eine Einbettung der Fuzzy-Set-Theorie im Vergleich zu komplexeren Modellen wie dem AHP qualifiziert.
Der Autor räumt ein, dass der entwickelte Referenzrahmen nicht vollständig frei von subjektiver Willkür ist, insbesondere bei der Festlegung der Kriterien und der Verknüpfung von Faktoren.
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