Lösungsverfahren für mehrkriterielle Entscheidungsprobleme: klassische Verfahren, Neuronale Netze und Fuzzy Logic
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| Published: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
1998
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| Series: | [Europäische Hochschulschriften / 5]
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einfuhrung 17
1.1 Entscheidungsunterstützende Systeme 18
1.2 Struktur des Auswahlproblems 22
1.2.1 Kennzeichen mehrkriterieller Entscheidungsprobleme 24
1.2.1.1 Ziele 24
1.2.1.2 Alternativenmenge 25
1.2.1.3 Deterministische / Stochastische Daten 25
1.2.1.4 Konkrete / Unscharfe Daten .: 26
1.2.1.5 Statische / Dynamische Probleme 26
1.2.1.6 Einzelentscheidungen / Gruppenentscheidungen 27
1.2.1.7 Schema der behandelten Probleme 28
1.2.2 Klassifikation der ausgewählten Verfahren 29
1.2.2.1 Klassische Methoden 31
1.2.2.2 Methoden der neuronalen Netze 33
1.2.2.3 Methoden der Fuzzy Logic 36
1.2.3 Kriterien zur Beurteilung der Verfahren 41
1.2.3.1 Binäre Kriterien 42
1.2.3.2 Aufwand 43
1.2.3.3 Ergebnisqualität 45
1.2.3.4 Flexibilität 46
1.3 Anwendungsbeispiel 48
2 Lösungsansätze für mehrkriterielle Entscheidungsprobleme 63
2.1 Zielgewichtungsverfahren 63
2.2 Klassische Verfahren 66
2.2.1 Scoring-Methode und Nutzwertanalyse 66
2.2.1.1 Bestimmung der Kriteriengewichte 67
2.2.1.2 Bewertung der Alternativen 73
2.2.1.3 Beurteilung 83
2.2.1.4 Erweiterungen der Verfahren 83
2.2.2 Multiattributive Nutzentheorie 85
2.2.2.1 Voraussetzungen 85
2.2.2.2 Bewertung der Alternativen 90
2.2.2.3 Beurteilung 99
2.2.2.4 Erweiterungen des Verfahrens 100
11
2.2.3 Schätzen von Gesamtnutzenfunktionen 101
2.2.3.1 Die lineare Regressionsanalyse 102
2.2.3.2 Beispielanwendung 105
2.2.3.3 Beurteilung 109
2.2.3.4 Erweiterungen des Verfahrens 110
2.2.4 Analytic Hierarchy Process 111
2.2.4.1 Ablauf des Verfahrens 111
2.2.4.2 Beispielanwendung 119
2.2.4.3 Beurteilung 126
2.2.4.4 Erweiterungen des Verfahrens 130
2.2.5 Prävalenzverfahren 132
2.2.5.1 Aufstellen der Prävalenzmatrix 134
2.2.5.2 Rangordnung der Alternativen 142
2.2.5.3 Beispielanwendung des Rangordnungsverfahrens 145
2.2.5.4 Beurteilung 149
2.2.5.5 Erweiterungen des Verfahrens 153
2.3 Neuronale Netze 155
2.3.1 Grundlagen neuronaler Netze 155
2.3.1.1 Das biologische Vorbild 155
2.3.1.2 Modell eines künstlichen Neurons 158
2.3.1.3 Netzarchitekturen 160
2.3.1.4 Lernregeln 163
2.3.2 Schätzen von Gesamtnutzenwerten mit neuronalen Netzen ... 167
2.3.2.1 Backpropagation 169
2.3.2.2 Beispielanwendung mit Parametervariationen 178
2.3.2.3 Beurteilung 186
2.3.2.4 Erweiterungen des Verfahrens 187
2.3.2.5 Verbesserungsvorschläge in der Literatur 188
2.3.2.6 Vergleich neuronaler Netze mit statistischen Methoden .. 192
2.3.3 Paarvergleiche mit neuronalen Netzen 194
2.3.3.1 Paarvergleiche der Alternativen für ein Kriterium 195
2.3.3.2 Beispielanwendung 196
2.3.3.3 Paarvergleiche der Alternativen für alle Kriterien 200
2.3.4 Auswertung von Paarvergleichsmatrizen 204
2.3.4.1 Einfache neuronale Netze 204
12
2.3.4.2 Ein spezielles neuronales Netz zur Auswertung von Paarver¬
gleichen 207
2.3.4.3 Beispielanwendung 212
2.3.4.4 Beurteilung 216
2.4 Fuzzy-Entscheidungsmethoden 218
2.4.1 Grundlagen der Fuzzy Logic 219
2.4.2 Fuzzy-Nutzwertanalyse 224
2.4.2.1 Berechnung von Fuzzy-Gesamtnutzen für spezielle
Fuzzy-Intervalle 224
2.4.2.2 Beispielanwendung 229
2.4.2.3 Berechnung von Fuzzy-Gesamtnutzen für allgemeine
Fuzzy-Intervalle 233
2.4.2.4 Beispielanwendung 237
2.4.2.5 Fuzzy-Regressionsanalyse 239
2.4.2.6 Beispielanwendung 247
2.4.2.7 Erweiterungen der Fuzzy-Regressionsanalyse 249
2.4.2.8 Beurteilung der Fuzzy-Regressionsanalyse 250
2.4.2.9 Rangordnung der Alternativen anhand von
Dominanzrelationen 252
2.4.2.10 Rangordnungsverfahren für allgemeine Fuzzy-Intervalle . 258
2.4.2.11 Beurteilung der Fuzzy-Rangordnungsverfahren 260
2.4.2.12 Ideen weiterer Fuzzy-Rangordnungsverfahren 261
2.4.2.13 Kombiniertes Verfahren zur Berechnung und Ordnung
von Fuzzy-Nutzen 262
2.4.2.14 Beispielanwendung 264
2.4.2.15 Vergleich und Beurteilung der Methoden der
Fuzzy-Nutzwertanalyse 265
2.4.3 Fuzzy-AHP 268
2.4.3.1 Berechnung von Fuzzy-Gesamtbewertungen aus unscharfen
Paarvergleichen 270
2.4.3.2 Beispielanwendung 273
2.4.3.3 Beurteilung 278
2.4.3.4 Berechnung scharfer Gesamtbewertungen aus unscharfen
Paarvergleichen 279
2.4.3.5 Beispielanwendung 281
2.4.3.6 Beurteilung des Fuzzy-AHP 284
13
2.4.4 Fuzzy-Prävalenzverfahren 285
2.4.4.1 Fuzzy-Prävalenzverfahren mit scharfen
Kriterienausprägungen 285
2.4.4.2 Fuzzy-Prävalenzverfahren mit unscharfen
Kriterienausprägungen 287
2.4.4.3 Beispielanwendung 289
2.4.4.4 Beurteilung 291
2.4.4.5 Ideen weiterer Fuzzy-Prävalenzverfahren 292
2.4.5 Beurteilung von Fuzzy-Entscheidungsmethoden 294
2.4.6 Neuro-Fuzzy-Systeme 296
3 Aufbereitung des Auswahlproblems 301
3.1 Vergleich der Ergebnisse des Anwendungsbeispiels 301
3.2 Ausprägungen der binären Kriterien 307
3.3 Ausprägungen der Beurteilungskriterien 313
3.4 Ausblick 327
Symbolvereichnis 329
Literaturvereichnis 333
Anhang I: Ergebnisse der Scoring-Methode 351
Anhang II: Ergebnisse der NWA 352
Anhang III: Ergebnisse der MAVT 352
Anhang IV: Fiktive Alternativen 353
Anhang V: AHP - Paarvergleiche 354
V - 1: Paarvergleiche der Alternativen 354
V - 2: Paarvergleiche der Kriterien 359
V - 3: Berechnung der Gesamtbewertungen 360
Anhang VI: AHP/NWA 360
VI - 1: Paarvergleiche der Kriterien 360
VI - 2: Paarvergleiche der Alternativen 361
VI - 3: Berechnung der Gesamtbewertungen 363
Anhang VII: ELECTREIII - Entwicklung und Auswertung von
Prävalenzmatrizen 364
VII -1: Konkordanzmatrizen 364
VII - 2: Diskordanzmatrizen 367
14
VII - 3: Prävalenzmatrix 369
VII - 4: Auswertung der Prävalenzmatrix 370
VII - 5: Auswertung der Prävalenzmatrix ohne Diskordanz . 371
Anhang VIII: Validierungsalternativen 372
Anhang IX: Paarvergleiche mit neuronalen Netzen für das Kriterium
Sichtbarkeit 373
Anhang X: Paarvergleiche mit neuronalen Netzen für alle Kriterien .. 374
Anhang XI: Auswertung von Paarvergleichen mit neuronalen Netzen . 375
XI - 1: Zielwerte in konsistenter Matrix 375
XI - 2: Berechnung der Rangfolge aus konsistenter,
vollständiger Paarvergleichsmatrix 376
XI - 3: Berechnung der Rangfolge aus konsistenter,
unvollständiger Paarvergleichsmatrix 377
Anhang XII: Fuzzy-NWA 378
XII - 1: Berechnung der Fuzzy-Gesamtnutzenwerte 378
XII - 2: Abbildung der Fuzzy-Gesamtnutzenwerte 379
Anhang XIII: Ergebnisse der Fuzzy-Regressionsanalyse 380
XIII -1: Trainingsdaten mit der Spannweite |b|j = 0,1 380
XIII - 2: Anwendung auf Beispielalternativen 381
XIII - 3: Gipfelpunkte äj der Fuzzy-Gewichte sind als Parameter
vorgegeben 381
Anhang XIV: Fuzzy-Rangordnungsverfahren 382
Anhang XV: Kombiniertes Verfahren zur Berechnung und
Ordnung von Fuzzy-Gesamtnutzen 383
Anhang XVI: Fuzzy-AHP mit Fuzzy-Gesamtbewertungen 384
Anhang XVII: Fuzzy-AHP mit scharfen Gesamtbewertungen 386
Anhang XVIII: ELECTRE III mit unscharfen Kriterienausprägungen 388
15
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| spelling | Roth, Britta 1967- Verfasser (DE-588)115701834 aut Lösungsverfahren für mehrkriterielle Entscheidungsprobleme klassische Verfahren, Neuronale Netze und Fuzzy Logic Britta Roth Frankfurt am Main [u.a.] Lang 1998 389 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier [Europäische Hochschulschriften / 5] 2224 Zugl.: Hamburg, Univ., Diss., 1997 Multiple criteria decision making Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd rswk-swf Multikriteria-Entscheidung (DE-588)4126083-1 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Unternehmen (DE-588)4061963-1 s Multikriteria-Entscheidung (DE-588)4126083-1 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 s DE-604 5] [Europäische Hochschulschriften 2224 (DE-604)BV000001798 2224 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007952915&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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