Verfügbarkeit: Fuzzy Decision Support-Systeme | Technische Universität München

Fuzzy Decision Support-Systeme: Entscheiden bei Unschärfe

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Bibliographische Detailangaben
Vorheriger Titel:	Rommelfanger, Heinrich Entscheiden bei Unschärfe
Beteilige Person:	Rommelfanger, Heinrich 1941- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Berlin [u.a.] Springer 1994
Ausgabe:	2., verb. und erw. Aufl.
Schriftenreihe:	Springer-Lehrbuch
Schlagwörter:	Decision support systems Fuzzy logic Fuzzy sets Statistical decision Entscheidungsunterstützungssystem Lineare Optimierung Entscheidungsmodell Fuzzy-Logik Entscheidungstheorie Fuzzy-Menge
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Beschreibung:	1. Aufl. u.d.T.: Rommelfanger, Heinrich: Entscheiden bei Unschärfe
Umfang:	IX, 314 S. graph. Darst.
ISBN:	3540577939

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS EINLEITUNG 1. GRUNDLAGEN DER THEORIE UNSCHARFER MENGEN 7 1.1 Basisdefinitionen 7 1.2 Mengenoperationen für unscharfe Mengen 16 1.2.1 Minimum und Maximumoperator 17 1.2.2 Weitere Operatoren auf p(X) 21 1.2.3 Kompensatorische Operatoren 24 1.3 Das Erweiterungsprinzip und die erweiterten reellen Operatoren 33 1.3.1 Das Erweiterungsprinzip 33 1.3.2 Erweiterte reelle Operatoren 35 1.3.3 Erweiterte Operationen für Fuzzy Zahlen mit L R Darstellung 38 1.3.4 Erweiterte Addition und Multiplikation auf der Basis der YAGERschen T Norm Tp 47 1.4 Wahrscheinlichkeit, Möglichkeit und weitere Fuzzy Maße 51 1.4.1 Wahrscheinlichkeit und Möglichkeit 51 1.4.2 Wahrscheinlichkeit und Möglichkeit eines Fuzzy Ereignisses 58 1.5 Unscharfe Mengen vom Typ 2 und weitere Definitionen 64 A. FUZZY ENTSCHEK)UNGSMODELLE 70 2. PRÄFERENZRELATIONEN UND RANGORDNUNGSVERFAHREN FÜR UNSCHARFE NUTZENBEWERTUNGEN 72 2.1 Präferenzrelationen 73 2.2 Rangordnungsverfahren für unscharfe Mengen 78 3. ENTSCHEIDUNGSMODELLE MIT FUZZY NUTZEN BEI RISIKO 90 3.1 Das klassische Entscheidungsmodell 91 3.2 Fuzzy Erwartungswerte 94 3.3 A posteriori Fuzzy Erwartungswerte und Wert der Information 97 3.4 Information und Nutzenbewertung 105 3.5 Nutzenbewertung in Form von Fuzzy Intervallen 108 3.6 Alternativbewertung auf der Grundlage erwarteter Zugehörigkeitswerte 110 3.7 Fuzzy Information 114 3.8 Schlußfolgerungen 118 I VIII 4. FUZZY WAHRSCHEINLICKEITEN, FUZZY ALTERNATIVEN, FUZZY ZUSTÄNDE 120 4.1 Entscheidungsmodelle mit Fuzzy Wahrscheinlichkeiten 120 4.2 Entscheidungsmodelle mit Fuzzy Alternativen 123 4.3 Entscheidungsmodelle mit Fuzzy Zuständen 125 5. ZUR ERMITTLUNG VON FUZZY NUTZENBEWERTUNGEN 130 5.1 Klassische Nutzenfunktion und Fuzzy Ergebnisse 130 5.2 Fuzzy Nutzenbewertung 135 5.3 Fuzzy Nutzenbewertung mittels gewichteter Addition 138 6. POSSIBILISTISCHE ENTSCHEIDUNGSMODELLE UND MULTKRITERIA BEWERTUNG 141 6.1 Das possibilistische Nutzen Maximierungs Modell von YAGER 141 6.2 Das possibilistische Verlust Minimierungs Modell von WHALEN 143 6.3 Zur Aggregation von Nutzenwerten 144 6.4 Der a Operator 149 7. REGELBASIERTE AGGREGATION VON BEWERTUNGEN 152 7.1 Regelbasierte Verknüpfung von Intervallbewertungen 152 7.2 Beschreibung von linguistischen Bewertungen mittels Fuzzy Sets 155 7.3 Fuzzy Inferenz 157 7.4 Fuzzy Logik basierte Verarbeitung von Expertenregeln 162 B. FUZZY OPTIMIERUNGSMODELLE 167 8. LINEARE OPTIMIERUNGSMODELLE MIT FLEXIBLEN RESTRIKTIONSGRENZEN 170 8.1 Modellierung flexibler Restriktionsgrenzen 171 8.2 Vollständige Lösung eines LP Modells mit flexiblen Restriktionsgrenzen 177 8.3 Unscharfer maximaler Zielwert 182 8.4 Nutzenbewertung der Zielwerte 184 8.5 Kompromißlösung 187 8.6 Lineare Vektoroptimierungsmodelle mit flexiblen Restriktionsgrenzen 201 8.7 Anspruchsniveaugesteuertes interaktives Verfahren MOLPAL zur Lösung linearer Mehrzieloptimierungssysteme 214 8.8 Kritische Würdigung 217 IX 9. LINEARE OPTIMIERUNGSMODELLE MIT FUZZY RESTRIKTIONEN UND/ODER FUZZY ZIELEN 218 9.1 Modellierung der Fuzzy Parameter Cjg,Ajj,Bi 219 9.2 Kleiner Gleich Relation 224 9.3 Lineare Optimierungsmodelle mit Fuzzy Restriktionen 231 9.4 Lineare Optimierungsmodelle mit Fuzzy Zielen 237 9.5 Ansprachsniveaugesteuertes interaktives Verfahren FULPAL zur Lösung linearer Optimierungsmodelle mit Fuzzy Restriktionen und/oder Fuzzy Zielen 245 9.6 oc niveau bezogene Paarbildung 249 9.7 G a pareto optimale Lösung 258 9.8 Fuzzy Optimierungsmodelle auf der Basis der YAGERschen T Norm Tp 262 9.9 FULPAL 2.0 267 9.10 Stochastische Programmierung mit Fuzzy Daten 277 9.10.1 Stochastische lineare Programmierung 277 9.10.2 SLP Modelle mit Fuzzy Daten 279 10. SCHLUSSBEMERKUNGEN 282 LÖSUNGEN ZU DEN ÜBUNGSAUFGABEN des 1. Kapitels 283 des 2. Kapitels 288 des 3. Kapitels 289 des 4. Kapitels 291 des 5. Kapitels 292 des 6. Kapitels 292 des 8. Kapitels 292 des 9. Kapitels 293 SYMBOLVERZEICHNIS 295 LITERATURVERZEICHNIS 297 SACHREGISTER 311
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