“... the complexity of a system increases, our ability to make precise and yet significant statement about its behavior diminishes until a threshold is reached beyond which precision and significance (or relevance) becomes almost mutually exclusive characteristics.”1
Die hier von Zadeh beschriebene Unschärfe in komplexen Systemen bildet den Ausgangspunkt der nachstehenden Arbeit. Die klassischen Mehrzielentscheidungsverfahren fungieren hierbei als die o.g. komplexen Systeme. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, darzustellen, inwieweit sich Mehrzielentscheidungsverfahren durch die Integration der Fuzzy-Logik optimieren lassen.
Als Einführung in den Themenkomplex der Mehrzielentscheidung werden hierzu im ersten Teil der Arbeit zunächst Grundlagen der Entscheidungstheorie charakterisiert. Im zweiten Abschnitt werden die komplexen Systeme, die multikriteriellen Entscheidungsverfahren, aufgeführt. Die Intension besteht darin herauszufinden, inwieweit sich die Verfahren für eine Integration der Fuzzy-Logik eignen. Hierbei sollen die vier bedeutendsten Verfahren dargestellt werden. Im Anschluss an die Präsentation der Verfahren werden diese hinsichtlich ihrer Integrationstauglichkeit gegeneinander abgegrenzt. Nach dem Methodenteil soll, im dritten Abschnitt, die Fuzzy-Logik im Detail erklärt werden. Diesbezüglich stehen zunächst die Entstehungsgeschichte sowie Aspekte der Theorie im Fokus. Desweiteren werden Visualisierungs- und Verknüpfungsmethoden der Fuzzy-Thematik detailliert beschrieben. Die gewählten Unterpunkte des Abschnitts dienen zum einen dem Verständnis der Fuzzy-Theorie, zugleich sind sie jedoch auch Grundlagen für die anschließende Integration der Fuzzy-Logik in das Mehrzielentscheidungsverfahren.
Schlussendlich bedarf es einer Fusion der theoretischen Kapitel zwei und drei, um der thematischen Zielsetzung der Arbeit gerecht zu werden. Hierfür wird im fünften Kapitel zunächst ein theoretischer Referenzrahmen des Integrationsmodells konstruiert. Im Anschluss soll dieser Rahmen an Hand eines fiktiven Beispiels illustriert und überprüft werden. Resümierend wird aus dem modifizierten Entscheidungsprozess im Nachgang ein abschließendes Fazit gezogen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Grundlagen
- Entscheidungstheoretische Grundlagen
- Mehrzielentscheidungsverfahren (MCDM)
- Outrankingverfahren
- Electre
- Promethee
- Vergleich Electre und Promethee
- Multikriterielle Bewertungsverfahren
- Der Analytische Hierarchie Prozess (AHP)
- Nutzwertanalyse
- Vergleich des AHP mit der NWA
- Outrankingverfahren
- Theorie der Unscharfen Mengen
- Unsicherheiten und Unschärfe
- Fuzzy Set-Theorie
- Zugehörigkeitsfunktionen
- Operatoren
- Integration der Fuzzy Set-Theorie in die Nutzwertanalyse
- Theoretischer Referenzrahmen
- Fiktives Integrationsbeispiel der Fuzzy Set-Theorie
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Integration der Fuzzy Set-Theorie in die Nutzwertanalyse. Ziel ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das Unsicherheiten und Unschärfe in Mehrzielentscheidungen besser berücksichtigt.
- Mehrzielentscheidungen
- Nutzwertanalyse
- Fuzzy Set-Theorie
- Unsicherheit und Unschärfe
- Integration von Fuzzy-Logik in Entscheidungsverfahren
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Diese Einleitung führt in die Thematik der Mehrzielentscheidungen und die Integration der Fuzzy Set-Theorie ein. Sie beleuchtet die Relevanz des Themas und gibt einen Überblick über die Struktur der Arbeit.
- Grundlagen: Dieses Kapitel behandelt grundlegende Konzepte der Entscheidungstheorie, insbesondere die Mehrzielentscheidungsverfahren (MCDM). Es werden gängige Verfahren wie Outrankingverfahren (Electre, Promethee) und Multikriterielle Bewertungsverfahren (AHP, Nutzwertanalyse) vorgestellt und verglichen.
- Theorie der Unscharfen Mengen: Dieses Kapitel erläutert die Theorie der unscharfen Mengen (Fuzzy Sets) und deren Anwendung in der Entscheidungsfindung. Es werden verschiedene Arten von Zugehörigkeitsfunktionen und Operatoren vorgestellt, die für die Modellierung von Unsicherheit und Unschärfe relevant sind.
- Integration der Fuzzy Set-Theorie in die Nutzwertanalyse: In diesem Kapitel wird die Integration der Fuzzy Set-Theorie in die Nutzwertanalyse behandelt. Es wird ein theoretischer Referenzrahmen vorgestellt, der zeigt, wie Fuzzy-Logik in der Bewertung von Kriterien und Alternativen eingesetzt werden kann. Weiterhin wird ein fiktives Beispiel erläutert, das die praktische Anwendung der Integration demonstriert.
Schlüsselwörter
Mehrzielentscheidung, Nutzwertanalyse, Fuzzy Set-Theorie, Unsicherheit, Unschärfe, Zugehörigkeitsfunktion, Operatoren, Integration, Entscheidungsfindung, Entscheidungsverfahren.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Fuzzy-Logik?
Fuzzy-Logik ist eine Theorie der „unscharfen Mengen“, die es erlaubt, unpräzise Begriffe (wie „groß“ oder „warm“) mathematisch zu fassen und in Entscheidungsprozesse zu integrieren.
Wie optimiert Fuzzy-Logik die Nutzwertanalyse?
Durch die Integration von Fuzzy-Sets können Unsicherheiten bei der Bewertung von Kriterien besser abgebildet werden, was zu realistischeren Ergebnissen führt.
Was sind Zugehörigkeitsfunktionen?
Diese Funktionen geben an, in welchem Grad ein Element zu einer unscharfen Menge gehört (Werte zwischen 0 und 1).
Was versteht man unter MCDM?
MCDM steht für Multi-Criteria Decision Making (Mehrzielentscheidung) und umfasst Verfahren zur Auswahl der besten Alternative bei mehreren Zielen.
Welche Verfahren werden neben der Nutzwertanalyse genannt?
Die Arbeit behandelt auch Outranking-Verfahren wie Electre und Promethee sowie den Analytischen Hierarchie Prozess (AHP).
- Citation du texte
- Jannes Kraft (Auteur), 2010, Die Fuzzy-Logik in der Mehrzielentscheidung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/191495
