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Inhaltsangabe
1. Kapitel: Einführung.- 1. Historische Notizen.- 2. Das Entscheidungssubjekt.- 3. Die Entscheidung.- 4. Aktionen.- 5. Die "Zustände der Realität", die Ungewißheit und ihre Reduktion.- 6. Die Entscheidungskonsequenzen (Ergebnisse) und ihr Nutzen für das Entscheidungssubjekt.- 7. Modifikationen des Entscheidungsmodells.- 2. Kapitel: Nutzenaxiomatik und Entscheidungskriterien.- 8. Von der Präferenzpräordnung zum Erwartungsnutzen.- 9. Die beiden Grundtypen von Entscheidungskriterien.- 10. Modifizierungen und Hybridformen.- 11. Das "intergrierte Axiomensystem" und subjektive Wahrscheinlichkeiten.- 3. Kapitel: Drei Fundamentalprobleme und ihre Überwindung.- 12. Der hohe Idealisierungsgrad und die Notwendigkeit zu Vorentscheidungen.- 13. Der "prinzipielle Agnostizismus".- 14. Das Stabilitätsproblem.- 15. Überwindung der drei Fundamentalprobleme durch flexible Modellbildung.- 16. Das Adaptionskriterium bei partieller Information.- 4. Kapitel: Der Begriff der partiellen Information.- 17. Weiche Modellbildung und partielle Information.- 18. Operationalisierung des Begriffs der partiellen Information.- 19. Beispiele.- 20. Die LPI für Zufallsvektoren.- 21. LPI und Bayes'sches Theorem.- 22. LPI-Ketten und Unscharfe ("fuzziness").- 23. LPI-Entropie; LPI-Informationsgehalt; Messung der Unschärfe.- 24. LPI bei stetigen Verteilungen.- 5. Kapitel: Das Max Emin-Prinzip.- 25. Die axiomatische Begründung des Bernoulli-Prinzips.- 26. Das Max Emin -Prinzip. Axiomatische Begründung.- 27. Spieltheoretische Auffassung.- 28. Das Max Emin -Prinzip und der semantische Informationswert.- 29. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Optimale Steuerung.- 30. Das Max Emin-Prinzipbei LPI-Ketten.- 31. Der LPI-Fall einer zusammengesetzten Entscheidungssituation. Der komponente und globale Informationswert.- 6. Kapitel: Einstufige Entscheidungen.- 32. Das Grundmodell der einstufigen Entscheidung unter LPI-Bedingungen.- 33. LPI mit nicht abgeschlossenen konvexen Polyedern. Das Max Einf-Prinzip.- 34. Das Hurwicz- und Hodges-Lehmann-Prinzip unter LPI-Bedingungen.- 35. Simulationsverfahren.- 36. Der LPI-Pall für Unbestimmtheiten in der Entscheidungsmatrix.- 37. LPI-Entscheidungen aus spieltheoretischer Sicht.- 38. Grade der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes (SUE).- 7. Kapitel: Mehrstufige Entscheidungen.- 39. Mehrstufige Risikosituationen.- 40. Mehrstufige Entscheidungen unter LPI-Bedingungen für die Zustandsverteilungen.- 41. Mehrstufige nicht-kooperative n-Personen-Spiele unter LPI-Bedingungen.- 42. LPI-Unbestimmtheiten in den Auszahlungen in einer mehrstufigen Entscheidungssituation.- 43. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Der dynamische Informationswert.- 44. Adaptionsprozesse.- 45. Die LPI-Entropie und der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in mehrstufigen LPI-Entscheidungen.- 46. Weitere LPI-Betrachtungen in mehrstufigen Entscheidungen.- 8. Kapitel: Stochastische Programmierung unter LPI-Bedingungen.- 47. Übersicht, Einführung.- 48. Vektor c als Zufallsvariable. Die Entscheidung erfolgt nach der Zufallsrealisation.- 49. Im SLP (48.2) mit LPI-Bedingungen für c folgt die Zufallsrealisation nach dem Entscheid (E > Z).- 50. Zufallsvariablen in den Restriktionen. Der LPI-Fall.- 51. Der allgemeine Fall mit diskretem Zufallsvektor (A, b, c).- 52. Stochastische nichtlineare Programmierung unter LPI-Bedingungen.- 53.Stochastische dynamische Programmierung.- 54. Markoffsche Ketten unter LPI-Bedingungen.- 55. Stochastische Spiele.- 56. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen in der stochastischen Programmierung unter LPI-Bedingungen.- 57. Der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in der LPI-Programmierung.- 58. Weitere mögliche LPI-Betrachtungen in der stochastischen Programmierung.- Schlußwort.- Register.
1. Kapitel: Einführung.- 1. Historische Notizen.- 2. Das Entscheidungssubjekt.- 3. Die Entscheidung.- 4. Aktionen.- 5. Die "Zustände der Realität", die Ungewißheit und ihre Reduktion.- 6. Die Entscheidungskonsequenzen (Ergebnisse) und ihr Nutzen für das Entscheidungssubjekt.- 7. Modifikationen des Entscheidungsmodells.- 2. Kapitel: Nutzenaxiomatik und Entscheidungskriterien.- 8. Von der Präferenzpräordnung zum Erwartungsnutzen.- 9. Die beiden Grundtypen von Entscheidungskriterien.- 10. Modifizierungen und Hybridformen.- 11. Das "intergrierte Axiomensystem" und subjektive Wahrscheinlichkeiten.- 3. Kapitel: Drei Fundamentalprobleme und ihre Überwindung.- 12. Der hohe Idealisierungsgrad und die Notwendigkeit zu Vorentscheidungen.- 13. Der "prinzipielle Agnostizismus".- 14. Das Stabilitätsproblem.- 15. Überwindung der drei Fundamentalprobleme durch flexible Modellbildung.- 16. Das Adaptionskriterium bei partieller Information.- 4. Kapitel: Der Begriff der partiellen Information.- 17. Weiche Modellbildung und partielle Information.- 18. Operationalisierung des Begriffs der partiellen Information.- 19. Beispiele.- 20. Die LPI für Zufallsvektoren.- 21. LPI und Bayes'sches Theorem.- 22. LPI-Ketten und Unscharfe ("fuzziness").- 23. LPI-Entropie; LPI-Informationsgehalt; Messung der Unschärfe.- 24. LPI bei stetigen Verteilungen.- 5. Kapitel: Das Max Emin-Prinzip.- 25. Die axiomatische Begründung des Bernoulli-Prinzips.- 26. Das Max Emin -Prinzip. Axiomatische Begründung.- 27. Spieltheoretische Auffassung.- 28. Das Max Emin -Prinzip und der semantische Informationswert.- 29. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Optimale Steuerung.- 30. Das Max Emin-Prinzipbei LPI-Ketten.- 31. Der LPI-Fall einer zusammengesetzten Entscheidungssituation. Der komponente und globale Informationswert.- 6. Kapitel: Einstufige Entscheidungen.- 32. Das Grundmodell der einstufigen Entscheidung unter LPI-Bedingungen.- 33. LPI mit nicht abgeschlossenen konvexen Polyedern. Das Max Einf-Prinzip.- 34. Das Hurwicz- und Hodges-Lehmann-Prinzip unter LPI-Bedingungen.- 35. Simulationsverfahren.- 36. Der LPI-Pall für Unbestimmtheiten in der Entscheidungsmatrix.- 37. LPI-Entscheidungen aus spieltheoretischer Sicht.- 38. Grade der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes (SUE).- 7. Kapitel: Mehrstufige Entscheidungen.- 39. Mehrstufige Risikosituationen.- 40. Mehrstufige Entscheidungen unter LPI-Bedingungen für die Zustandsverteilungen.- 41. Mehrstufige nicht-kooperative n-Personen-Spiele unter LPI-Bedingungen.- 42. LPI-Unbestimmtheiten in den Auszahlungen in einer mehrstufigen Entscheidungssituation.- 43. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen. Der dynamische Informationswert.- 44. Adaptionsprozesse.- 45. Die LPI-Entropie und der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in mehrstufigen LPI-Entscheidungen.- 46. Weitere LPI-Betrachtungen in mehrstufigen Entscheidungen.- 8. Kapitel: Stochastische Programmierung unter LPI-Bedingungen.- 47. Übersicht, Einführung.- 48. Vektor c als Zufallsvariable. Die Entscheidung erfolgt nach der Zufallsrealisation.- 49. Im SLP (48.2) mit LPI-Bedingungen für c folgt die Zufallsrealisation nach dem Entscheid (E > Z).- 50. Zufallsvariablen in den Restriktionen. Der LPI-Fall.- 51. Der allgemeine Fall mit diskretem Zufallsvektor (A, b, c).- 52. Stochastische nichtlineare Programmierung unter LPI-Bedingungen.- 53.Stochastische dynamische Programmierung.- 54. Markoffsche Ketten unter LPI-Bedingungen.- 55. Stochastische Spiele.- 56. Sensitivitätsanalytische Untersuchungen in der stochastischen Programmierung unter LPI-Bedingungen.- 57. Der Grad der stochastischen Unbestimmtheit des Entscheidungswertes in der LPI-Programmierung.- 58. Weitere mögliche LPI-Betrachtungen in der stochastischen Programmierung.- Schlußwort.- Register.
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