Modellbildung und -anwendung zur Lösung multiattributiver Entscheidungsprobleme läßt sich in drei Schritte unterteilen: die Prozeßgestaltung und -auswahl, die Modellgestaltung und -auswahl und die Maßnahmengestaltung und -auswahl. In diese neuartige Darstellungsweise kann man systemtheoretische und prozeßorganisatorische Aspekte einbeziehen - mit interessanten Verbindungen zwischen allgemeinen Problemlösungsprozessen, kybernetischen Regelkreisen und dem Phasenprinzip der Prozeßanalyse. Für kardinale Bewertungen und additive Aggregation werden die Verfahren "Erweiterte Additive Aggregation" und…mehr
Modellbildung und -anwendung zur Lösung multiattributiver Entscheidungsprobleme läßt sich in drei Schritte unterteilen: die Prozeßgestaltung und -auswahl, die Modellgestaltung und -auswahl und die Maßnahmengestaltung und -auswahl. In diese neuartige Darstellungsweise kann man systemtheoretische und prozeßorganisatorische Aspekte einbeziehen - mit interessanten Verbindungen zwischen allgemeinen Problemlösungsprozessen, kybernetischen Regelkreisen und dem Phasenprinzip der Prozeßanalyse. Für kardinale Bewertungen und additive Aggregation werden die Verfahren "Erweiterte Additive Aggregation" und "Outranking" für scharfe und unscharfe Bewertungen entwickelt, wobei Outranking in drei Phasen gegliedert wird, die durch linguistische Variable vollständig definiert sind. Diese neuheitliche, einen systematischen Vergleich eröffnende Betrachtungsweise ermöglicht es, Schwächen beider Einzelverfahren zu überwinden - insbesondere offensichtlich präferierte Alternativen auch numerisch zu erkennen. Für eine Mannschaftsaufstellungsaufgabe im Schwimmsport wird dann sowohl die Vorgehensweise zur Modellbildung als auch die entwickelten Verfahren angewendet und ihre Einsatzfähigkeit anschaulich demonstriert. So wird das Ziel erreicht, numerisch orientierte Entscheidungsverfahren, die Ablauforganisation von Modellbildungsprozessen und empirisch relevante Entscheidungssituationen gemeinsam zu betrachten und Einblick in viele interessante und nützliche Zusammenhänge zu gewähren.
1. Einleitung und Grundlagen.- 1.1. Zielsetzung und Gliederung der Arbeit.- 1.2. Grundlegende Begriffe und Zusammenhänge.- 1.3. Vorgehensweisen zur Entscheidungsfindung mit Modellbildung.- 1.4. Der analytische Hierarchie-Prozeß (AHP) von Saaty.- 1.5. Verfahren zur Bewertungsdurchführung in einer Hierarchie.- 1.6. Prozeßorganisation zur Problemlösung.- 2. Vorgehensweise zur Aufstellung und Auswahl von Modellierungsalternativen bei Ressourcenbeschränkungen (RMV).- 2.1. Überblick über die Vorgehensweise.- 2.2. Hierarchischer Zusammenhang zwischen Modellierungsalternativen und Beurteilungskriterien.- 2.3. Beschreibung der Vorgehensweise im einzelnen.- 2.4. Vergleich mit anderen Vorgehensweisen.- 2.5. Qualität von Entscheidungsmodellen.- 2.6. Voraussetzungen zur Anwendung der RMV.- 3. Verfahren zur Entscheidungsfindung bei kardinalen Bewertungen und additiver Aggregation.- 3.1. Ausgangssituation und Aufgabenstellung.- 3.2. Genereller Lösungsansatz und allgemeine Vorgehensweise.- 3.3. Erweiterte additive Gewichtung (EAG).- 3.4. Outranking-Verfahren.- 3.5. EAG und Outranking bei additiver Gewichtung (OAG).- 3.6. Darstellungsweise für Verfahren - zur Unterstützung der RMV.- 4. Anwendungsbeispiel: Mannschaftsaufstellung im Schwimmsport als Personaleinsatzproblem.- 4.1. Situationsbeschreibung und flankierende Lösungsansätze.- 4.2. Modellbildung und Verfahrensanwendung für das Reihenfolgeproblem.- 5. Zusammenfassung und Ausblick.- 6. Literaturangaben.- A. Algorithmen und numerische Ergebnisse.- A.4.1. BASIC-Programm für Analyse 1.- A.4.2. BASIC-Programm für Analyse 2.- A.4.3. BASIC-Programm für Analyse 3.- B. Operationen mit unscharfen Zahlen.- B.1. Erweiterte Addition.- B.2. Erweiterte Subtraktion.- B.3. Erweiterte Multiplikation.- C. Beispiele für dieDarstellung von Outranking-Verfahren mit Hilfe von linguistischen Variablen.- C.1. Electre.- C.2. Promethee.- C.3. Outranking: mit expliziten zielweisen Präferenzregeln.- i. Bei scharfen Bewertungen.- ii. Bei unscharfen Bewertungen.- C.4. Outranking bei additiver Gewichtung.
1. Einleitung und Grundlagen.- 1.1. Zielsetzung und Gliederung der Arbeit.- 1.2. Grundlegende Begriffe und Zusammenhänge.- 1.3. Vorgehensweisen zur Entscheidungsfindung mit Modellbildung.- 1.4. Der analytische Hierarchie-Prozeß (AHP) von Saaty.- 1.5. Verfahren zur Bewertungsdurchführung in einer Hierarchie.- 1.6. Prozeßorganisation zur Problemlösung.- 2. Vorgehensweise zur Aufstellung und Auswahl von Modellierungsalternativen bei Ressourcenbeschränkungen (RMV).- 2.1. Überblick über die Vorgehensweise.- 2.2. Hierarchischer Zusammenhang zwischen Modellierungsalternativen und Beurteilungskriterien.- 2.3. Beschreibung der Vorgehensweise im einzelnen.- 2.4. Vergleich mit anderen Vorgehensweisen.- 2.5. Qualität von Entscheidungsmodellen.- 2.6. Voraussetzungen zur Anwendung der RMV.- 3. Verfahren zur Entscheidungsfindung bei kardinalen Bewertungen und additiver Aggregation.- 3.1. Ausgangssituation und Aufgabenstellung.- 3.2. Genereller Lösungsansatz und allgemeine Vorgehensweise.- 3.3. Erweiterte additive Gewichtung (EAG).- 3.4. Outranking-Verfahren.- 3.5. EAG und Outranking bei additiver Gewichtung (OAG).- 3.6. Darstellungsweise für Verfahren - zur Unterstützung der RMV.- 4. Anwendungsbeispiel: Mannschaftsaufstellung im Schwimmsport als Personaleinsatzproblem.- 4.1. Situationsbeschreibung und flankierende Lösungsansätze.- 4.2. Modellbildung und Verfahrensanwendung für das Reihenfolgeproblem.- 5. Zusammenfassung und Ausblick.- 6. Literaturangaben.- A. Algorithmen und numerische Ergebnisse.- A.4.1. BASIC-Programm für Analyse 1.- A.4.2. BASIC-Programm für Analyse 2.- A.4.3. BASIC-Programm für Analyse 3.- B. Operationen mit unscharfen Zahlen.- B.1. Erweiterte Addition.- B.2. Erweiterte Subtraktion.- B.3. Erweiterte Multiplikation.- C. Beispiele für dieDarstellung von Outranking-Verfahren mit Hilfe von linguistischen Variablen.- C.1. Electre.- C.2. Promethee.- C.3. Outranking: mit expliziten zielweisen Präferenzregeln.- i. Bei scharfen Bewertungen.- ii. Bei unscharfen Bewertungen.- C.4. Outranking bei additiver Gewichtung.
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