Modellbildung bei Mehrfachzielen
Prozeßorganisation, Verfahren mit Fuzzy-Sets und Anwendungsbeispiele aus der Personaleinsatzplanung
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Modellbildung und -anwendung zur Lösung multiattributiver Entscheidungsprobleme läßt sich in drei Schritte unterteilen: die Prozeßgestaltung und -auswahl, die Modellgestaltung und -auswahl und die Maßnahmengestaltung und -auswahl. In diese neuartige Darstellungsweise kann man systemtheoretische und prozeßorganisatorische Aspekte einbeziehen - mit interessanten Verbindungen zwischen allgemeinen Problemlösungsprozessen, kybernetischen Regelkreisen und dem Phasenprinzip der Prozeßanalyse. Für kardinale Bewertungen und additive Aggregation werden die Verfahren "Erweiterte Additive Aggrega...
Modellbildung und -anwendung zur Lösung multiattributiver Entscheidungsprobleme läßt sich in drei Schritte unterteilen: die Prozeßgestaltung und -auswahl, die Modellgestaltung und -auswahl und die Maßnahmengestaltung und -auswahl. In diese neuartige Darstellungsweise kann man systemtheoretische und prozeßorganisatorische Aspekte einbeziehen - mit interessanten Verbindungen zwischen allgemeinen Problemlösungsprozessen, kybernetischen Regelkreisen und dem Phasenprinzip der Prozeßanalyse. Für kardinale Bewertungen und additive Aggregation werden die Verfahren "Erweiterte Additive Aggregation" und "Outranking" für scharfe und unscharfe Bewertungen entwickelt, wobei Outranking in drei Phasen gegliedert wird, die durch linguistische Variable vollständig definiert sind. Diese neuheitliche, einen systematischen Vergleich eröffnende Betrachtungsweise ermöglicht es, Schwächen beider Einzelverfahren zu überwinden - insbesondere offensichtlich präferierte Alternativen auch numerisch zu erkennen. Für eine Mannschaftsaufstellungsaufgabe im Schwimmsport wird dann sowohl die Vorgehensweise zur Modellbildung als auch die entwickelten Verfahren angewendet und ihre Einsatzfähigkeit anschaulich demonstriert. So wird das Ziel erreicht, numerisch orientierte Entscheidungsverfahren, die Ablauforganisation von Modellbildungsprozessen und empirisch relevante Entscheidungssituationen gemeinsam zu betrachten und Einblick in viele interessante und nützliche Zusammenhänge zu gewähren.
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