Lernen in interaktiven Multikriteria-Verfahren:
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Aachen
Shaker
1998
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| Series: | Berichte aus der Betriebswirtschaft
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 1997 |
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis i
Tabellenverzeichnis v
Abbildungsverzeichnis vi
Abkürzungsverzeichnis ix
Symbolverzeichnis x
1 Einleitung 1
1.1 Zielsetzung der Arbeit 2
1.2 Aufbau der Arbeit 3
2 Entscheidungstheoretische Ansätze und Entscheidungshilfen 5
2.1 Grundmodelle der Entscheidungstheorie 5
2.2 Entscheidungsunterstützungssysteme 9
2.2.1 Aufbau eines Entscheidungsunterstützungssystems 11
2.2.2 Interaktivität in Entscheidungsunterstützungssystemen 13
2.3 Entscheiden bei mehrfacher Zielsetzung 14
2.3.1 Grundmodell und Begriffe 15
2.3.2 Präferenzmodellierung bei mehrfacher Zielsetzung 17
2.3.3 Interaktive Lösungsverfahren 23
2.3.3.1 Aufbau und Eigenschaften interaktiver Verfahren 23
2.3.3.2 Das Verfahren von STEUER 27
2.3.3.3 Das FF ANN Verfahren 32
2.3.3.4 Das MINORA System 36
2.3.3.5 Vergleich und Bewertung der vorgestellten Verfahren 40
2.3.4 Entwicklungen und Stand der mehrkriteriellen Entscheidungstheorie 43
ß Inhaltsverzeichnis
3 Lernende Systeme 49
3.1 Psychologische Grundlagen des Lernens 49
3.1.1 Was ist Lernen? 50
3.1.2 Grundformen des Lernens 53
3.1.2.1 Reiz Reaktions Lernen 54
3.1.2.2 Instrumentelles Lernen 57
3.1.2.3 Begriffebildung und Wissenserwerb 60
3.1.2.4 Handeln und Problemlösen 62
3.1.3 Emotionale Ursachen und Konsequenzen des Lernens 67
3.2 Neurobiologische Grundlagen des Lernens 70
3.2.1 Explizites und implizites Lernen 70
3.2.2 Zelluläre Lernmechanismen 72
3.3 Maschinelles Lernen 76
3.3.1 Wissensbasiertes Schließen T7
3.3.1.1 Wissensbereitstellung 77
3.3.1.2 Wissensreprasentation 78
3.3.1.3 Wissensverarbeitung S4
3.3.2 Ausmaß der Wissensverarbeitung °5
3.3.3 Lernen aus Beispielen 87
3.3.3.1 Lernen aus sequentiell selbstgenerierten Beispielen 8
3.3.3.2 Automatische Generierung von Regeln aus Beispielen
3.3.4 Anwendungsgebiete maschineller Lernverfahren **
4 Unscharfe regelbasierte Systeme 95
4.1 Aufbau eines regelbasierten Systems 9
4.2 Wissensrepräsentation mittels unscharfer Produktionsregeln ™
4.3 Unscharfe Implikationsoperatoren 1
4.4 Schließen mit einstufigen unscharfen Produktionsregeln * ~
4.4.1 Schließen mit einer Regel 104
4.4.2 Schließen mit einer Regelbasis 10T
Inhaltsverzeichnis iii
5 Entwicklung eines Lernverfahrens zur interaktiven Lösung
mehrkriterieller Entscheidungsprobleme 110
5.1 Überblick über ein lernendes Verfahren zur Lösung mehrkriterieller
Entscheidungsprobleme 112
5.2 Festlegung der Klasse der Präferenzfunktionen 114
5.3 Bestimmung eines neuen Alternativenpaars 120
5.4 Wissensrepräsentation im vorgestellten Verfahren 125
5.4.1 Aufbau unscharfer Produktionsregeln 126
5.4.2 Ableitung unscharfer Produktionsregeln aus Paarvergleichen 127
5.4.3 Reduktion der Regelanzahl 129
5.5 Berechnung der regelbasierten Präferenz 130
5.5.1 Scoring Methode 132
5.5.2 Spur der Präferenzenmatrix 133
5.6 Bewertung und Einordnung des vorgeschlagenen Lernverfahrens 135
6 Ein Anwendungsbeispiel: Auswahl der attraktivsten Großstadt
Deutschlands 140
6.1 Problembeschreibung 140
6.1.1 Die Alternativenmenge 141
6.1.2 Die entscheidungsrelevanten Kriterien 142
6.2 Bestimmung der attraktivsten Großstadt Deutschlands 146
6.2.1 Initialisierung des Verfahrens 146
6.2.2 Erste Iteration 150
6.2.3 Zweite Iteration 154
6.2.4 Ergebnisse der dritten bis 12. Iteration 157
6.3 Vergleich und Bewertung der erzielten Ergebnisse 160
7 Zusammenfassung und Ausblick 163
7.1 Zusammenfassung 163
7.2 Ausblick 166
jr Inhaltsverzeichnis
8 Anhang 168
8.1 Die Theorie der Unscharfen Mengen 168
8.2 Scharfe und unscharfe Ordnungen 177
8.3 Daten und Zwischenergebnisse des Anwendungsbeispiels 181
8.3.1 84 deutsche Großstädte und ihre Bewertungen 181
8.3.2 Parameter der linguistischen Variablen 185
8.3.3 Plazierungen der 84 Städte nach der dritten bis 12. Iteration 188
Literaturverzeichnis 192
Tabellenverzeichnis v
Tabellenverzeichnis
Tabelle 2 1: Charakterisierungen von Entscheidungsuntersttltzungssystemen 10
Tabelle 2 2: Allgemeine Ergebnismatrix eines mehrkriteriellen Entscheidungsproblems 18
Tabelle 2 3: Gegenüberstellung der drei vorgestellten Verfahren 40
Tabelle 2 4: Bewertung der drei vorgestellten Verfahren 43
Tabelle 2 5: Die neun wichtigsten MCDM Zeitschriften 45
Tabelle 3 1: Die vier Grundformen des Lernens 53
Tabelle 4 1: Unscharfe Operatoren für die Implikation 102
Tabelle 5 1: Beispiel einer regelbasierten Präferenzenmatrix 131
Tabelle 5 2: Einordnung des in dieser Arbeit vorgeschlagenen Lernverfahrens 137
Tabelle 5 3: Bewertung aller vorgestellten Verfahren 138
Tabelle 6 1: Standardabweichung der Kriteriendifferenzen bzgl. aller Alternativenpaare 148
Tabelle 6 2: Plazierungen aller 84 Städte nach der ersten Iteration 151
Tabelle 6 3: Plazierungen aller 84 Städte nach der zweiten Iteration 155
Tabelle 6 4: Vom System vorgelegte Alternativenpaare 157
Tabelle 6 5: Art und Aufwand der Präferenzartikulation 162
Tabelle 8 1: Eigenschaften scharfer und unscharfer Relationen 178
Tabelle 8 2: Beispiele für die wichtigsten Ordnungsbegriffe 180
Abbiidungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2 1: Aktionen, Zustände und Ergebnisse 7
Abbildung 2 2: Allgemeine Ergebnismatrix 7
Abbildung 2 3: Ergebnismatrix bei Sicherheit 8
Abbildung 2 4: Komponenten eines Entscheidungsunterstützungssystems 12
Abbildung 2 5: Paarweise Präferenzmodellierung ^2
Abbildung 2 6: Allgemeiner Aufbau eines interaktiven Verfahrens 24
Abbildung 2 7: Das Verfahren von Steuer 31
Abbildung 2 8: Vorwärtsgerichtetes künstliches neuronales Netz •
Abbildung 2 9: Flußdiagramm des interaktiven FFANN Verfahrens 34
Abbildung 2 10: Das MINORA System 39
Abbildung 2 11: In MCDM Zeitschriften veröffentlichte Artikel zwischen 1987 und 1996 44
Abbildung 2 12: Veröffentlichte Bücher und Konferenzbände zwischen 1975 und 1996 46
Abbildung 2 13: Konferenzen, Arbeitsgruppen und Sommerschulen zwischen 1975 und
1996 ^
Abbildung 3 1: Das Reiz Reaktions Lernen 55
Abbildung 3 2: Zeitliche Beziehung zwischen neutralem und angeborenem Reiz 55
Abbildung 3 3: Instrumentelles Lernen ^
Abbildung 3 4: Verschiedene Formen des instrumenteilen Lernens * 8
Abbildung 3 5: Modell Lernen m
Abbildung 3 6: Drei Effekte beim Modell Lernen M
Abbildung 3 7: Ablauf des Modell Lernens M
Abbildung 3 8: Fünf Formen des problemlösenden Denkens ^
Abbildung 3 9: Flächenbestimmung eines Parallelogramms 6°
Abbildung 3 10: Der Turm von Hanoi ^
Abbildung 3 11: Strukturformel des Benzols ^
Abbildung 3 12: Modelle der Motivationspsychologie 6
Abbildung 3 13: Hierarchie der Bedürfnisse nach Maslow ^
Abbildung 3 14: Explizites und implizites Lernen
Abbildung 3 15: Schematische Darstellung zweier Neuronen
Abbildungsverzeichnis vü
Abbildung 3 16: Verstärkung der Synapsenverbindung durch synchrones Feuern zweier
Neuronen (Hebb Lernregel) 73
Abbildung 3 17: Verstärkung der Synapsenverbindung durch Feuern eines
vorgeschalteten und eines modulatorischen Neurons 74
Abbildung 3 18: Die psychologischen, neurobiologischen und neuromolekularen Aspekte
des Lernens 75
Abbildung 3 19: Menschliches Lernen 76
Abbildung 3 20: Maschinelles Lernen 77
Abbildung 3 21: Techniken zur Wissensreprgsentation 78
Abbildung 3 22: Übersetzung natürlichsprachlicher Sätze in Prädikatenlogik 79
Abbildung 3 23: Ein assoziatives Netz 80
Abbildung 3 24: Aufbau zweier Rahmen 81
Abbildung 3 25: Ein einfaches Vererbungsnetz 82
Abbildung 3 26: Ordnung der Lernverfahren nach steigender Wissensverarbeitung 86
Abbildung 3 27: Wissensbereitstellung beim Lernen aus Beispielen 87
Abbildung 3 28: Verschiedene Typen der Beispielmenge 88
Abbildung 3 29: Lernen aus sequentiell selbstgenerierten Beispielen in der mehrkriteri
ellen Entscheidungstheorie 90
Abbildung 3 30: Prozeß zur automatischen Generierung unscharfer Regeln 91
Abbildung 3 31: Kategorisierung von 572 Veröffentlichungen auf dem Gebiet des
maschinellen Lernens 94
Abbildung 4 1: Blockstruktur eines regelbasierten Expertensystems 97
Abbildung 5 1: Ablauf des interaktiven Lernverfahrens 113
Abbildung 5 2: Linguistische Variable mit fünf Termen für Kriterium c, 118
Abbildung 5 3: Modifizierte Zugehörigkeitsfunktionen 119
Abbildung 5 4: Alternativenpaare im Differenzen Funktionalraum für zwei Kriterien 121
Abbildung 5 5: Streng umfaßte Alternativenpaare bzgl. zweier zu maximierender
Kriterien 122
Abbildung 5 6: Größte Terme bzgl. des Alternativenpaars (a,b) 123
Abbildung 5 7: Unscharf umfaßte Alternativenpaare 123
Abbildung 6 1: Großstädte Deutschlands (Auswahl) 141
... Abbildungsverzeichnis
Abbildung 6 2: Der Freizeitwert deutscher Großstädte 142
Abbildung 6 3: Kunst und Kultur 143
Abbildung 6 4: Sportangebot 143
Abbildung 6 5: Natur 144
Abbildung 6 6: Treffen und Erleben 145
Abbildung 6 7: Repräsentative Gewichte der vier Hauptkriterien 147
Abbildung 6 8: Häufigkeitsverteilung aller Alternativenpaare bzgl. Kunst Kultur 148
Abbildung 6 9: Linguistische Variable für das erste Kriterium „Kunst Kultur 149
Abbildung 6 10: Erstes zur Beurteilung vorgelegte Alternativenpaar 150
Abbildung 6 11: Abweichungen nach der ersten Iteration 152
Abbildung 6 12: Vergleich der Plazierungen nach der ersten Iteration 153
Abbildung 6 13: Zweites zur Beurteilung vorgelegte Alternativenpaar 154
Abbildung 6 14: Abweichungen nach der zweiten Iteration 15°
Abbildung 6 15: Vergleich der Plazierungen nach der zweiten Iteration 15°
Abbildung 6 16: Abweichungen nach der 12. Iteration i58
Abbildung 6 17: Vergleich der Plazierungen nach der 12. Iteration 158
Abbildung 8 1: Fuzzy Zahl und Fuzzy Intervall 170
Abbildung 8 2: Vollständige Ordnung 178
Abbildung 8 3: Vollständige Halbordnung l79
Abbildung 8 4: Partielle Ordnung I79
Abbildung 8 5: Partielle Halbordnung 179
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