Entscheidungstheorie

Laux, Helmut

doi:10.1007/978-3-662-07038-3

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“…Insbesondere werden das Grundmodell einer Entscheidung [8,28,83,88] und Prinzipien, nach denen Entscheidungen im Rahmen dieses Modells getroffen werden können, vorgestellt. Die Entscheidungstheorie beschäftigt sich mit Entscheidungen und deren Entstehung.…”

Section: Entscheidungstheorieunclassified

“…Die deskriptive Entscheidungstheorie [54] versucht durch Beobachtungen, Befragungen und Experimente das tatsächliche Entscheidungsverhalten aus psychologischer Sicht zu erklären. Dagegen will die präskriptive Entscheidungstheorie Hilfestellungen (mathematische Modelle und Operationen) geben, wie in einer gegebenen Situation eine Entscheidung am besten getroffen werden soll [8,22,28,34,83,88]. Die weiteren Ausführungen beschäftigen sich mit der präskripti-ven Entscheidungstheorie.…”

Section: Entscheidungstheorieunclassified

“…Eine mögliche Zielfunktion besteht zum Beispiel in der Maximierung des Gewinns. Das Entscheidungsfeld [28,83,88,95,122,126] besteht aus den:…”

Section: Grundmodellunclassified

“…Nimmt er teil, so erhöht sich sein Geldbestand im Falles eines Gewinns um G − E > 0. Gewinnt er nicht, so verringert sich sein Geldbestand um E. Tabelle 1.1 zeigt die Ergebnismatrix für dieses Beispiel. Bild 1.1: Basiselemente eines Entscheidungsmodells (Grundmodell der Entscheidung) [88]. Ist dem Entscheidungsträger der Umweltzustand bekannt, d.h. die Ziehung wurde bereits durchgeführt und kann er seine Entscheidung noch immer treffen, so ist diese trivial.…”

Section: Grundmodellunclassified

“…Das Thema hat aber bis heute nicht an Aktualität verloren, wie zahlreiche Veröffentlichun-gen und Bücher zu dem Thema zeigen [54,77,88,150]. Ein weit verbreiteter Ansatz zur Bild 1.2: Sicherheit, Unsicherheit, Ungewissheit und Risiko.…”

Section: Unsicherheit Ungewissheit Unschärfe Und Risikounclassified

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Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Beck¹

2005

At - Automatisierungstechnik

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Vorwort AbstractNumerous methods allow for the automatic design of decision systems with respect to uncertainty. Among these are machine learning, artificial neural networks and statistical methods. Only very few cases consider the different consequences of false decisions. Most design methods also fall short of the possibility to delegate decisions to an expert in cases of contradictive or insufficient information.This thesis contributes to the advancement of methods for the automatic design of fuzzy decision systems. These decision systems are assessed using decision theory. A cost matrix is used to model the consequences of false decisions. The attribute costs used by the decision system are considered optionally in the decision system's assessment. References derived from decision theory are developed for all design steps of fuzzy systems. Their use is demonstrated with a set of demonstrative examples. A new interference method to delegate decisions to an expert is developed using evidence theory. The design methodology for fuzzy systems is extended by a procedure to obtain multi-stage rule bases. Such rule bases do not evaluate all criteria for each decision and thus contribute to lower attribute costs.Benchmark data sets and a realistic robotics example are used to demonstrate the method's performance. The advantages of the interpretability of fuzzy systems is explained using an example.

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Section: Entscheidungstheorieunclassified

“…Eine mögliche Zielfunktion besteht zum Beispiel in der Maximierung des Gewinns. Das Entscheidungsfeld [28,83,88,95,122,126] besteht aus den:…”

Section: Grundmodellunclassified

Section: Unsicherheit Ungewissheit Unschärfe Und Risikounclassified

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Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Beck¹

2005

At - Automatisierungstechnik

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Estimating Utility-Functions for Negotiating Agents: Using Conjoint Analysis as an Alternative Approach to Expected Utility Measurement

Becker

Czap

Poppensieker

et al. 2005

Multiagent System Technologies

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Abstract. Utility-based software agents are especially suited to represent human principals in recurring automatic negotiation applications. In order to work efficiently, utility-based agents need to obtain models of the relevant part of the principal's preference structure -represented by utility functions. So far agent theory usually applies expected utility measurement. It has, as we will show, certain shortcomings in real life applications. As an alternative, we suggest an approach based on con-joint analysis, which is a well-understood procedure widely used in marketing research and psychology, but gets only small recognition in agent theory. It offers a user-friendly way to derive quantitative utility values for multi-attribute alternatives from the principal's preferences. In this paper, we introduce the technique in detail along with some extensions and improvements suited for agent applications. Additionally a learning algorithm is derived, keeping track of changes of the principal's preference structure and adjusting measurement errors.

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Die Bedeutung des Insolvenzrechts für die Gründungsentscheidung

Dilger¹

Jahrbuch Entrepreneurship 2004/05

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Entscheidungstheorie

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Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Estimating Utility-Functions for Negotiating Agents: Using Conjoint Analysis as an Alternative Approach to Expected Utility Measurement

Die Bedeutung des Insolvenzrechts für die Gründungsentscheidung

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