Entscheidungstheorie und –praxis: Tagungsband des Workshops der GOR-Arbeitsgruppe „Entscheidungstheorie und -praxis“ am 27. und 28. März 2014 in Clausthal-Zellerfeld

169 Pages·2015·3.98 MB·German

by  Heike Y. Schenk-Mathes

Entscheidungstheorie und -praxis
·
Heike Y. Schenk-Mathes Christian Köster
(Hrsg.)
Entscheidungstheorie
und -praxis
Tagungsband des Workshops der
GOR-Arbeitsgruppe
„Entscheidungstheorie und
-praxis“ am 27. und 28. März 2014
in Clausthal-Zellerfeld
Herausgeber
HeikeY. Schenk-Mathes Christian Köster
Betriebswirtschaftslehre und Betriebswirtschaftslehre und
Betriebliche Umweltökonomie, Betriebliche Umweltökonomie,
TU Clausthal TU Clausthal
Clausthal-Zellerfeld Clausthal-Zellerfeld
Deutschland Deutschland
ISBN 978-3-662-46610-0 ISBN 978-3-662-46611-7 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-662-46611-7
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Vorwort
Die Arbeitsgruppe „Entscheidungstheorie und –praxis“ der Gesellschaft für Operations
Research e. V. (GOR e. V.) trifft sich regelmäßig zum Erfahrungsaustausch zwischen
Wirtschaftswissenschaftlern, Mathematikern, Ingenieuren, Informatikern sowie Anwen-
dern in der außeruniversitären Praxis und allen Wissenschaftlern mit einem aktiven
Interesse an Entscheidungstheorie und multikriterieller Optimierung. In 2014 fand die
Sitzung der GOR-Arbeitsgruppe im März am Institut für Wirtschaftswissenschaft der
TU Clausthal statt.
In 13 theoretischen und experimentellenVorträgen wurden Forschungsergebnisse aus
den Bereichen Entscheidung bei Risiko, Entscheidung bei mehrfacher Zielsetzung und
bei Informationsdefiziten, Decision Support Systeme sowie Spieltheorie präsentiert. Die
Vielfalt der Beiträge demonstrierte eindrucksvoll die unterschiedlichen Herausforderun-
gen, die mit der Gestaltung von Entscheidungsprozessen verbunden sind, und zeigte
wieder einmal den interdisziplinären Charakter dieses Wissenschaftsgebietes auf. Be-
richte über Fragestellungen der Nachhaltigkeit, der multiattributiven und –kriteriellen
Optimierung sowie der Beachtung von Unschärfe speziell im Szenariomanagement und
über Erkenntnisse bezüglich desVerhaltens in realen Entscheidungssituationen beleuch-
tetendenaktuellenStandderDisziplinundbotenAnknüpfungspunktefürfruchtbareund
interessante Diskussionen.
Der vorliegende Tagungsband enthält Langfassungen von sieben Beiträgen, die von
Dritten begutachtet worden sind. Darüber hinaus werden Kurzfassungen der übrigen
Beiträge zurVerfügung gestellt.
Wir möchten uns zunächst bei den Teilnehmern der Arbeitsgruppensitzung für die
interessanten Präsentationen der Forschungsergebnisse, die anregenden Diskussionen
und die angenehmeArbeitsatmosphäre bedanken. Ein herzliches Dankeschön geht auch
an die nicht genannten Gutachter für ihre Unterstützung bei der Vorbereitung dieser
Veröffentlichung. Schließlich sind in den Dank insbesondere die fleißigen Helfer bei
der Durchführung der Sitzung, Herr Jan-Martin Köckemann für die Organisation so-
V
VI Vorwort
wie Frau Magdalena Grobmann und Herr Dennis Wagner für die redaktionelle Arbeit
einzubeziehen.
Clausthal, im Januar 2015 HeikeY. Schenk-Mathes
Christian Köster
Inhaltsverzeichnis
Simulation des Entscheidungsträgers unter Unsicherheit – Mehrkriterielle
Optimierung für das integrierte Bestands- und Tourenplanungsproblem .... 1
Sandra Huber, Martin Josef Geiger und Marc Sevaux
How to Support Energy Efficiency – An Experimental Investigation of
Individual Preferences.................................................. 23
Gregor Beyer and Roland Menges
Ambiguitätssensitivität im Szenariomanagement .......................... 55
Thomas Spengler
Direct and Indirect Constraints for Decision-Making and the Impact on
Agent Behavior—An ExperimentalAnalysis .............................. 71
Jan Lenard Rother and HeikeY. Schenk-Mathes
Der Einfluss verzerrter Selbsteinschätzung auf die Qualität von Prognosen.. 93
Sebastian Robert undAchim Hendriks
Willingness to Pay for Imperfect Information: Evidence from a
Newsvendor Problem................................................... 113
Christian Köster
Elicitation of Risk Preferences: Complexity VersusAccuracy............... 137
Christian Köster, HeikeY. Schenk-Mathes and Dennis Wagner
Abstracts .............................................................. 161
VII
Simulation des Entscheidungsträgers unter
Unsicherheit – Mehrkriterielle Optimierung für
das integrierte Bestands- und
Tourenplanungsproblem
Sandra Huber, Martin Josef Geiger und Marc Sevaux
Zusammenfassung
Dieser Beitrag behandelt die Problemstellung der Integration eines Entscheidungsträ-
gers (ET) in einen interaktiven Ansatz und geht in diesem Kontext auf den offen-
sichtlichen Bedarf von Simulationsmethoden ein. Das neuartige Simulationskonzept
fokussiert hierbei die experimentelle Integration vonVerhaltensmustern des ET. Sol-
cheVerhaltensweisenkönnenbeispielsweisedieErmüdungoderdasLernverhaltendes
ET während des Interaktionsprozesses beinhalten. In den bisherigenAnsätzen wurde
dem Verhalten des Experten Rechnung getragen, indem sich viele Arbeiten mit der
Anwendung von Nutzenfunktionen beschäftigen. Im Rahmen experimenteller Arbeit
wird anhand von Testinstanzen für das integrierte Bestands- und Tourenplanungspro-
blemaufgezeigt, dassderLösungsansatzinderLageist, Lösungenzugenerieren, die
gegen eine meistpräferierte Lösung konvergieren.
S. Huber ((cid:13)) · M. J. Geiger
Betriebswirtschaftslehre, insbes. Logistik-Management, Helmut Schmidt Universität,
Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Deutschland
Email: [email protected]
M. Sevaux
Université de Bretagne-Sud-Lab-STICC, CNRS UMR 6285, 2 rue de St Maudé,
56321 Lorient, Frankreich
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 1
H.Y. Schenk-Mathes, C. Köster (Hrsg.), Entscheidungstheorie und –praxis,
DOI 10.1007/978-3-662-46611-7_1
2 S. Huber et al.
1 Einleitung
Der Begriff der Unsicherheit kann in der mehrkriteriellen Entscheidungstheorie un-
terschiedliche Ausprägungsformen annehmen. Stewart (2005) unterscheidet in diesem
Zusammenhang zwischen den Begriffen der inneren Unsicherheit und der äußeren
Unsicherheit. Während die äußere Unsicherheit Umweltbedingungen oderAbhängigkei-
ten von Entscheidungen bezeichnet, die der ET häufig nicht beeinflussen kann, befasst
sichdieinnereUnsicherheitmitungenauenAussagendesETsodereinerunsicherenPrä-
ferenzenbildung, da sich dieAuswirkungen der Entscheidung nur schwierig abschätzen
lassen(Stewart2005).AlseineweitereUrsachefürdasEntstehenderinnerenUnsicher-
heitistderZeitdruckdesETszunennen, unterdemeineEntscheidunggetroffenwerden
mussundwodurchdieBegutachtungderAlternativennurbegrenzterfolgenkann(Mars-
den et al. 2006). In der bisherigen Literatur gibt es bereits eine Vielzahl vonAnsätzen,
die diese Unsicherheitskomponente einbeziehen: zum Beispiel dieArbeit von Miettinen
et al. (2014), Lahdelma et al. (2009), Durbach und Stewart (2009) sowie Stewart et
al. (2013).
Vor diesem Hintergrund wird in der vorliegendenArbeit ein Konzept vorgestellt, das
die Antworten des ETs simuliert, in dem die innere Unsicherheit, basierend auf der
Entscheidungsfindung zu einem bestimmten Zeitpunkt, zu dem der ET die zukünftigen
Konsequenzen nicht genau bestimmen kann, abgebildet wird (Miettinen et al. 2014).
Das Konzept beinhaltet zusätzlich die Integration der Lernperspektive des ETs. Im Hin-
blick auf die Verhaltensmuster des ETs sind derzeit wenig Ansätze bekannt, die diesen
AspektausdrücklichineinerSimulationerschließen. IndiesemKontextpostulierenBel-
ton et al. (2008) die Integration einer Lernperspektive des ETs in der Simulation. Die
Idee von Belton et al. (2008) wird in der vorgestellten Methode aufgegriffen und in
einem interaktivenAnsatz umgesetzt.
Dieser Beitrag ist wie folgt aufgebaut: ImAnschluss an die Einleitung in dieThema-
tikvonderinteraktivenIntegrationdesETsindiesemAbschnittwerdeninAbschn.2die
Anforderungen an eine Simulation des ETs erläutert sowie ein kurzer Literaturüberblick
zubisherigenSimulationenvorgenommen. InAbschn.3wirddiekonkreteProblemstel-
lung des integrierten Bestands- undTourenplanungsproblems vorgestellt.Aufbauend auf
der Darstellung des Grundprinzips des Lösungsverfahrens wird dieVorgehensweise des
a posteriori- und des interaktiven Ansatzes näher erläutert. Im Anschluss konzentriert
sichAbschn. 4 auf das für die Problemstellung entwickelte Simulationskonzept, in wel-
chem auch die Integration der Lernperspektive beschrieben wird. Anschließend werden
inAbschn. 5 die mit dem Simulationskonzept erzeugten Lösungen eingehend analysiert
undimHinblickaufihreLösungsgüteinAbhängigkeitvomTeilbereichderPareto-Front
klassifiziert. Der Beitrag schließt mit einer Zusammenfassung sowie einer Auswahl an
zukünftigen Forschungsaktivitäten in Abschn. 6.
Simulation des Entscheidungsträgers unter Unsicherheit – Mehrkriterielle ... 3
2 Interaktive Integration des Entscheidungsträgers
2.1 Grundprinzipien der Entscheidungsunterstützung
Ausgangspunkt bei mehrkriteriellen Optimierungsproblemen ist die grundsätzliche Un-
terteilungderLösungderProblemstellunginzweiProzesse: ZumeinenderSuchprozess
und zum anderen der Entscheidungsprozess (Miettinen 2008). Während im Suchprozess
Lösungen generiert werden müssen, besteht das elementare Ziel des Entscheidungs-
prozesses darin, dass der ET eine meistpräferierte Lösung x∗ aus der Menge der
Pareto-optimalenAlternativen P identifiziert (x∗ ∈P). Dementsprechend ist die Lösung
des Problems abhängig von den Präferenzen des ETs (Miettinen 2008; Roostaee et al.
2012). Im Hinblick auf die Entscheidungsunterstützung des ETs, werden im Detail drei
grundsätzlicheVorgehensweisen kategorisiert (Hwang et al. 1980):
1. Gemein ist bei a priori Konzepten die Konzentration auf das Elizitieren von Prä-
ferenzinformationen vor dem Suchprozess. Hierzu werden häufig zu maximierende
Nutzenfunktionen formuliert. Allerdings sind die Anforderungen an den ET bei der
Bestimmung von Nutzenfunktionen hoch. Wenn angenommen wird, dass eine Nut-
zenfunktion vom ET bestimmt werden kann, die seine Präferenzen widerspiegeln,
wird diese für die Optimierung eines vereinfachten Problems verwendet.Vereinfacht
indemSinne,dassmithilfederNutzenfunktiondieLösungenineineReihenfolgege-
bracht werden können und diejenige mit dem höchsten Nutzenwert ausgewählt wird
(Miettinen, 2008).
2. Typischerweise wird bei derVerwendung von a posteriori Verfahren zunächst P be-
rechnet.ImAnschlussdaranwähltderETausderPareto-Mengeeinemeistpräferierte
Lösung aus. Bei einem Großteil derAnsätze wird dieses Konzept verwendet, da der
SuchprozessohneBeteiligungdesETsstattfindet.MitBlickaufdieAnzahlanLösun-
gen ist es aber durchaus denkbar, dass der ET überfordert ist und es ihm/ihr schwer
fällt, eine meistpräferierte Lösung auszuwählen (Miettinen et al. 1999).
3. Die Vorgehensweise von interaktiven Konzepten konzentriert sich auf die aktive
IntegrationdesETsundermöglichtsomitdieSteuerungdesSuchprozesses.Derwahr-
genommeneErfolgsolcherVerfahrenliegtdarin,dassderETdieMöglichkeithat,mit
demSuchverfahrenzuinteragieren.FolglichhilftdasinteraktiveKonzeptdemETdie
innereUnsicherheitabzubauenundsichseinenPräferenzenanzunähern,daerimLau-
fedesElizitationsprozessesdenTradeoffderunterschiedlichenLösungenkennenlernt
(Luque et al. 2011). Ein weitererVorteil ist, dass nicht die ganze Pareto-Front gene-
riertwerdenmuss(Miettinenetal. 2008).Allerdingsistzubeachten, dasszurBeant-
wortung der gestellten Fragen die Präsenz des ETs notwendig ist (Miettinen 2008).
Zu den oben skizzierten Grundprinzipien existieren in der Literatur zahlreiche Studien,
die auch in Übersichtsarbeiten zusammengefasst werden (Branke et al. 2008; Köksalan
et al. 2011).