Modellierungsmöglichkeiten von Ungewissheit bei Ungültigkeit der Kolmogoroffschen Axiome (possibilitäts- und fuzzy-set-theoretischen Ansätze (ePub)
Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Einführung
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Produktinformationen zu „Modellierungsmöglichkeiten von Ungewissheit bei Ungültigkeit der Kolmogoroffschen Axiome (possibilitäts- und fuzzy-set-theoretischen Ansätze (ePub)“
Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,0, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Einführung
Täglich werden wir mit neuen Problemen konfrontiert, seien es private oder berufliche Probleme. Um diese Probleme lösen zu können, müssen wir Entscheidungen treffen. Entscheidungen sind somit ein zentraler Bestandteil unseres täglichen Lebens. Die Entscheidung ist als Wahlakt zwischen mehreren sich gegenseitig ausschließenden Handlungsalternativen definiert und dient zur Verfolgung zukünftiger Ziele(1). Voraussetzung für eine Entscheidung sind Informationen bezüglich Handlungs-alternativen, Umweltzuständen und Ergebnissen, sowie deren Eintrittswahrscheinlichkeiten. Ein Entscheidungsträger verfügt aber fast nie über vollständige Informationen seiner zukünftigen Entscheidung. Somit können Konflikte entstehen, wenn Entscheidungsprobleme nicht nach dem klassischen Muster der Wahrscheinlichkeitstheorie modelliert werden .
In der vorliegenden Arbeit wollen wir verschiedene Möglichkeiten betrachten, wie man mit ungenauen Informationen umgehen und solche Probleme unscharfer Informationen modellieren kann. Im folgenden werden wir vorerst die allgemeinen methologischen Grundlagen erläutern. Anschließend werden wir zwei Ansätze kennenlernen, die für die Verarbeitung unscharfer Informationen entwickelt wurden. Ersterer Ansatz wird die Fuzzy-Theorie sein, welche unscharfe Informationen über eine Zugehörigkeitsfunktion modelliert. Der zweite Ansatz stellt die Possibilitätstheorie dar, die die Möglichkeit der Zugehörigkeit von Ereignissen in den Vordergrund stellt. Aber zunächst wollen wir auf die methologischen Grundlagen eingehen.
[...]
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1) Vgl. Kahle (1997) S.9 sowie Vorlesungsskript (2001) Anlage 3
Täglich werden wir mit neuen Problemen konfrontiert, seien es private oder berufliche Probleme. Um diese Probleme lösen zu können, müssen wir Entscheidungen treffen. Entscheidungen sind somit ein zentraler Bestandteil unseres täglichen Lebens. Die Entscheidung ist als Wahlakt zwischen mehreren sich gegenseitig ausschließenden Handlungsalternativen definiert und dient zur Verfolgung zukünftiger Ziele(1). Voraussetzung für eine Entscheidung sind Informationen bezüglich Handlungs-alternativen, Umweltzuständen und Ergebnissen, sowie deren Eintrittswahrscheinlichkeiten. Ein Entscheidungsträger verfügt aber fast nie über vollständige Informationen seiner zukünftigen Entscheidung. Somit können Konflikte entstehen, wenn Entscheidungsprobleme nicht nach dem klassischen Muster der Wahrscheinlichkeitstheorie modelliert werden .
In der vorliegenden Arbeit wollen wir verschiedene Möglichkeiten betrachten, wie man mit ungenauen Informationen umgehen und solche Probleme unscharfer Informationen modellieren kann. Im folgenden werden wir vorerst die allgemeinen methologischen Grundlagen erläutern. Anschließend werden wir zwei Ansätze kennenlernen, die für die Verarbeitung unscharfer Informationen entwickelt wurden. Ersterer Ansatz wird die Fuzzy-Theorie sein, welche unscharfe Informationen über eine Zugehörigkeitsfunktion modelliert. Der zweite Ansatz stellt die Possibilitätstheorie dar, die die Möglichkeit der Zugehörigkeit von Ereignissen in den Vordergrund stellt. Aber zunächst wollen wir auf die methologischen Grundlagen eingehen.
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1) Vgl. Kahle (1997) S.9 sowie Vorlesungsskript (2001) Anlage 3
Bibliographische Angaben
- Autor: Carsten Redlich
- 2002, 1. Auflage, 22 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3638119815
- ISBN-13: 9783638119818
- Erscheinungsdatum: 09.04.2002
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 0.77 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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