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WisoII (Fach) / bp7 (Lektion)

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• 200. Welche grundlegenden Ansätze zum Umgang mit Unsicherheit in der Planung gibt es? Vor/Nachteile einwertige Berücksichtigung:Unsichere Parameter werden durch deterministische Werte ersetztSzenarienmenge reduziert sich auf EIN Szenario Vorteil: weniger AufwandNachteil: Risikoeinstellung kann nur indirekt berücksichtigt werden:>Risikoneutralität = unsicheres Parameter durch Erwartungswert ihrer Verteilung ersetzen>Risikoscheu = Sicherheitsab- oder -aufschläge auf Erwartungswerte der Parameter>Riskikofreude = Umgekehrtes Vorgehen zu Risikoscheu mehrwertige BerücksichtigungRisiko wird explizit berücksichtigtUnsichere Parameter werden durch Zufallsvariablen oder in Szenarien abgebildetRisikopräferenzen können direkt in die Zielfunktion eingebunden werdenführt zu stochastischen Entscheidungsmodellen
• 201. Grundidee der Prospect Theory von wem erfunden von Kahnemann und Tversky (1979)um das tatsächliche Entscheidungsverhalten besser abzubilden und die Diskrepanzen bestehender Theorien (zB Erwartungswert) zu beseitigen Grundidee:Menschen nehmen ihre Bewertung in Bezug auf einen Referenzpunkt vor (zB wie viel Geld sie haben)
• 202. Arten von unvollkommener Information und wie kann man vorgehen? Unzuverlässige Info = wahrscheinlichkeit pk für alle Szenarien liegen vor, aber nicht glaubwürdiges können zusätzliche Infos beschafft werden: Wert der Info = erwartete Verbesserung der EntscheidungRisikoscheue sind eher bereit für mehr Infosbeschaffung als Risikofreudige. Risikoneutrale orientieren sich nur am ErgebniswertEntscheidung zB mittels Hodges-Lehmann-KriteriumVertrauensparameter v wird reduziert Partielle Info =es liegen nicht für alle Szenarien k=1...K  Wahrscheinlichkeit pk  vorEntscheidung auf Basis von:ordinalen Aussagen (zB p1<p2)aggregierten Infos (p2+p3=0,3)Bandbreitenangaben (p4 ∈[o,2;0,4]
• 203. Wonach unterscheidet sich die Qualität der Information? In vollkommende und unvollkommene Informationssysteme
• 204.Was ist lineare Programmierung? Woraus besteht ein LP-Modell? ein mathematisches Verfahren zur Optimierung von linearen Zielfunktionen unter linearen Nebenbedingungen LP-Modell besteht aus>einer zu maximierenden, linearen Zielfunktion>m linearen Nebenbedingungen>n variablen mit Domänen aus der Menge der reelen Zahlen Lösungsvektor x > zulässige Lösungen erfüllen alle Nebenbedingungen und die Nichtnegativitätsbedingung
• 205. Schritte zur Formulierung eines LP-Problems Welche möglichen Lösungsansätze gibt es? ( Nur überbegriffe) Festlegung der zu maximierenden oder minimierenden ZielgrößeDefinition der EntscheidungsvariablenBestimmung der ZielfunktionFormulierung der Kapazitätsrestriktionen>Flächenrestriktion>ArbeitsrestriktionBeachtung der Nichtnegativitätsbedingung Lösungsansätze: grafisch, enumerativ, simplexmethode

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