Home Maria Oelinger Home Oelinger sitemap a – z

Übersicht   Rommelfanger   Kacprzyk, Orlovski   Lai, Hwang   Quellen

Klassische Entscheidungstheorie

Die klassische Entscheidungstheorie beschäftigt sich mit Situationen, in denen ein Entscheider zwischen verschiedenen Aktionen wählen kann, die – eventuell abhängig von der Situation, in der er sich befindet – zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Man unterscheidet zwischen deskriptiver und normativer (präskripitiver) Entscheidungstheorie. Die deskriptive Entscheidungstheorie untersucht empirisch, wie sich Entscheider tatsächlich verhalten. Die normative Entscheidungstheorie bietet einem Entscheider Hilfestellung, mit der er die Entscheidungssituation, in der er sich befindet, analysieren und mit der er zu einer möglichst optimalen Entscheidung kommen kann. Hier steht die normative Entscheidungstheorie im Vordergrund.

Man unterscheidet im allgemeinen folgende Entscheidungssituationen:

Multidimensionale Entscheidungssituation

Hier verfolgt der Entscheider verschiedene, teilweise zueinander im Gegensatz stehende Ziele. Gesucht ist diejenige Alternative, die möglichst optimal bezüglich aller Ziele ist. Dies geschieht, indem die einzelnen Ziele vom Entscheider geordnet oder mittels einer Gewichtung zusammengefasst werden. Mit verschiedenen Rechenverfahren kann dann häufig eine optimale Lösung gefunden werden (im linearen Fall zum Beispiel mit dem Simplex-Verfahren).

Entscheidung unter Unsicherheit

In vielen Fällen ist das Ergebnis einer Entscheidung nicht nur von der gewählten Alternative, sondern auch von dem Umweltzustand abhängig, in dem sich der Entscheider befindet. Dieser Zustand ist häufig dem Entscheider nicht genau bekannt. Kann der Entscheider keine Angaben – auch nicht ungefährer Art – über die jeweilige Wahrscheinlichkeit des Umweltzustands machen, so spricht man von Entscheidungen unter Unsicherheit. Im allgemeinen lassen sich in diesem Fall keine optimalen Entscheidungen ermitteln, da mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung eine wesentliche Information fehlt. Die verschiedenen Modelle helfen jedoch dem Entscheider, seine Situation zu analysieren.
(Beispiel Pilze sammeln mit den Alternativen lecker – gefährlich – tödlich)

Enscheidung unter Risiko

Im Gegensatz zur Unsicherheit kann der Entscheider hier den Umweltzuständen Wahrscheinlichkeiten zuordnen. Mit einer Nutzenfunktion kann die Vorliebe zu oder Abneigung von Risiko eines Entscheiders modelliert werden.
Axiomatisch wurde die Nutzenfunktion von von Neumann / Morgenstern begründet. Eine alternative Formulierung stammt von Luce / Raiffa. Durch Anwendung der Axiome kann die Nutzenfunktion eines Entscheiders ermittelt werden.
Die Verwendung einer Nutzenfunktion wird häufig auch Bernoulli-Prinzip genannt.

Klassische Entscheidungstheorie und Fuzzy-Mathematik

Ansätze zur Verwendung von Methoden der Fuzzy-Mathematik bestehen dort, wo subjektive Einschätzungen des Entscheiders berücksichtigt werden:

• Bei multidimensionalen Entscheidungen: Ermittlung der Gewichtsfunktion der Ziele
• Bei Entscheidungen unter Risiko: Ermittlung der Nutzenfunktion

Übersicht   Rommelfanger   Kacprzyk, Orlovski   Lai, Hwang   Quellen

Feel free to send me email: maria@oelinger.de