Neuware - Die vorliegende Arbeit behandelt einen neuartigen Ansatz f�r den kombinierten Einsatz von Modellen und Algorithmen aus dem Operations Research (OR-Methoden) im Rahmen von Entscheidungsunterst�tzungssystemen (EUS). EUS bieten ihrem Benutzer die M�glichkeit, schlecht strukturierte Probleme zu untersuchen und L�sungen zu erarbeiten. Beim modellorientierten Ansatz der Entscheidungsunterst�tzung wird einem a priori schlecht strukturierten Ausgangsproblem durch Konstruktion eines Modells eine Struktur aufgepr�gt, deren Auswertung L�sungen liefert, die anschlie�end dem EUS-Benutzer als Entscheidungsgrundlage dienen. OR-Modelle k�nnen in diesem Zusammenhang als Strukturierungswerkzeuge eingesetzt werden, wobei die Auswertung der damit gewonnenen Strukturen durch den Problemen angepa�te (Optimierungs-)Algorithmen erfolgt.Der in der Literatur �berlicherweise vorgeschlagene Weg zur Realisierung modellorientierter Entscheidungsunterst�tzung mit Modell- und Algorithmenbanken ist f�r die Verwendung von OR-Methoden allerdings problematisch. Viele EUS-Benutzer besitzen zwar umfangreiche Kenntnisse in ihrem jeweiligen Entscheidungsbereich und verschiedene Erfahrungen im Umgang mit rechnergest�tzten Modellen, wissen aber oftmals nur wenig �ber OR-Methoden, die zur L�sung ihrer Probleme eingesetzt werden k�nnen. Um solchen EUS-Benutzern OR-Methoden besser zug�nglich zu machen, die ihnen bisher unbekannt sind, wird in der vorliegenden Arbeit ein Ansatz beschrieben, mit dem die Strukturierung von Problemen durch OR-Modelle realisiert werden kann. Grundlage daf�r sind ein Ablaufmodell der modellorientierten Entscheidungsunterst�tzung mit OR-Methoden und ein f�r OR-Methoden spezifischer Aufbau der Modellbasis des EUS. Kann das Ausgangsproblem nicht durch ein bereits existierendes Modell abgebildet werden, so kann durch die Strukturierung mit Hilfe verschiedener OR-Modelle eine (zumindest teilweise) Dekomposition des Problems in verschiedene Teilmodelle errreicht werden. Die L�sungsvorschl�ge f�r das Ausgangsproblem werden dann durch Auswertung der einzelnen interdependenten Teilmodelle bestimmt. Die Vorgehensweise zur Konstruktion von Modellen aus bekannten Teilmodellen f�hrt dabei zu einer interaktiven Meta-Heuristik, die die M�glichkeit bietet, Erfahrungen des Systembenutzers zu integrieren. Die Vorgehensweise dieser Heuristik wird anhand von Fallbeispielen erl�utert.Der Vorteil der in dieser Arbeit entwickelten Meta-Heuristik gegen�ber anderen Konzepten f�r den Einsatz von Modell- und Algorithmenbanken besteht darin, da� umfangreiche (heuristische) Modelle konstruiert werden k�nnen, die die Untersuchung von schlecht strukturierten Problemen erlauben, ohne ein entsprechendes Totalmodell generieren zu m�ssen. Die nur teilweise L�sung gegebener Probleme durch Relaxation ist m�glich. Dar�ber hinaus wird keine Einschr�nkung auf bestimmte Arten von OR-Modellen gemacht. Durch die Trennung von Anwendungsproblemen und OR-Methoden f�r deren L�sung wird erreicht, da� neuentwickelte Methoden in das EUS aufgenommen werden und im Rahmen der vorgeschlagenen Schemata eingesetzt werden k�nnen.; Dissertationsschrift.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783928238656

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Bibliografische Details

Titel: Entscheidungsunterst�tzung mit OR-Methoden. : Probleml�sung mit Operations-Research-Modellen und -Algorithmen in Entscheidungsunterst�tzungssystemen.
Verlag: Wissenschaft & Praxis, Verlag Wissenschaft & Praxis
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3928238655
ISBN-13: 9783928238656
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 210 mm, H�he: 168 mm, Tiefe: 32 mm
Gewicht: 238 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Die vorliegende Arbeit behandelt einen neuartigen Ansatz f�r den kombinierten Einsatz von Modellen und Algorithmen aus dem Operations Research (OR-Methoden) im Rahmen von Entscheidungsunterst�tzungssystemen (EUS). EUS bieten ihrem Benutzer die M�glichkeit, schlecht strukturierte Probleme zu untersuchen und L�sungen zu erarbeiten. Beim modellorientierten Ansatz der Entscheidungsunterst�tzung wird einem a priori schlecht strukturierten Ausgangsproblem durch Konstruktion eines Modells eine Struktur aufgepr�gt, deren Auswertung L�sungen liefert, die anschlie�end dem EUS-Benutzer als Entscheidungsgrundlage dienen. OR-Modelle k�nnen in diesem Zusammenhang als Strukturierungswerkzeuge eingesetzt werden, wobei die Auswertung der damit gewonnenen Strukturen durch den Problemen angepa�te (Optimierungs-)Algorithmen erfolgt. Der in der Literatur �berlicherweise vorgeschlagene Weg zur Realisierung modellorientierter Entscheidungsunterst�tzung mit Modell- und Algorithmenbanken ist f�r die Verwendung von OR-Methoden allerdings problematisch. Viele EUS-Benutzer besitzen zwar umfangreiche Kenntnisse in ihrem jeweiligen Entscheidungsbereich und verschiedene Erfahrungen im Umgang mit rechnergest�tzten Modellen, wissen aber oftmals nur wenig �ber OR-Methoden, die zur L�sung ihrer Probleme eingesetzt werden k�nnen. Um solchen EUS-Benutzern OR-Methoden besser zug�nglich zu machen, die ihnen bisher unbekannt sind, wird in der vorliegenden Arbeit ein Ansatz beschrieben, mit dem die Strukturierung von Problemen durch OR-Modelle realisiert werden kann. Grundlage daf�r sind ein Ablaufmodell der modellorientierten Entscheidungsunterst�tzung mit OR-Methoden und ein f�r OR-Methoden spezifischer Aufbau der Modellbasis des EUS. Kann das Ausgangsproblem nicht durch ein bereits existierendes Modell abgebildet werden, so kann durch die Strukturierung mit Hilfe verschiedener OR-Modelle eine (zumindest teilweise) Dekomposition des Problems in verschiedene Teilmodelle errreicht werden. Die L�sungsvorschl�ge f�r das Ausgangsproblem werden dann durch Auswertung der einzelnen interdependenten Teilmodelle bestimmt. Die Vorgehensweise zur Konstruktion von Modellen aus bekannten Teilmodellen f�hrt dabei zu einer interaktiven Meta-Heuristik, die die M�glichkeit bietet, Erfahrungen des Systembenutzers zu integrieren. Die Vorgehensweise dieser Heuristik wird anhand von Fallbeispielen erl�utert. Der Vorteil der in dieser Arbeit entwickelten Meta-Heuristik gegen�ber anderen Konzepten f�r den Einsatz von Modell- und Algorithmenbanken besteht darin, da� umfangreiche (heuristische) Modelle konstruiert werden k�nnen, die die Untersuchung von schlecht strukturierten Problemen erlauben, ohne ein entsprechendes Totalmodell generieren zu m�ssen. Die nur teilweise L�sung gegebener Probleme durch Relaxation ist m�glich. Dar�ber hinaus wird keine Einschr�nkung auf bestimmte Arten von OR-Modellen gemacht. Durch die Trennung von Anwendungsproblemen und OR-Methoden f�r deren L�sung wird erreicht, da� neuentwickelte Methoden in das EUS aufgenommen werden und im Rahmen der vorgeschlagenen Schemata eingesetzt werden k�nnen.

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