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Decision Maps for Distributed Scenario-Based Multi-Criteria Decision Support [Elektronische Ressource] / Martina Comes. Betreuer: O. Rentz

De
362 pages
Decision Maps for DistributedScenario-BasedMulti-Criteria DecisionSupportZur Erlangung des akademischen Grades einesDoktors der Wirtschaftswissenschaften(Dr. rer. pol.)von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaftendes Karlsruher Instituts für Technologie (KIT)genehmigteDISSERTATIONvonDipl.-Math. Martina ComesReferent:Prof. Dr. O. RentzKorreferent:Prof. Dr. S. Racheveingereicht am: 31.01.2011Tag der mündlichen Prüfung: 04.07.2011Prediction is very difficult,especially if it’s about the future.Niels Bohr (1885–1965)VorwortDiese Arbeit entstand im Rahmen meiner Tätigkeit am Institut für In-dustriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP) des KarlsruherInstituts für Technologie (KIT). Die Grundlage der Arbeit lieferte unteranderem ein Forschungsprojekt zum industriellen Risikomanagement,das von der Europäischen Union im 7. Rahmenprogramm gefördertwurde.Mit Freude nutze ich die Gelegenheit, den Menschen zu danken, diemich bei der Erstellung dieser Arbeit unterstützt haben. BesondererDank gilt meinem Doktorvater Prof. Dr. Otto Rentz für die Betreuungder Arbeit. Bei dem ehemaligen Leiter meiner Arbeitsgruppe „Tech-nikbewertung und Risikomanagement“ Dr. Michael Hiete möchte ichmich für zahlreiche Diskussionen, für die Freiheiten, die er mir ein-räumte, und für die stete Versorgung mit bester Rausch-Schokolade be-danken. Des weiteren gilt mein Dank Prof. Dr. Svetlozar Rachev fürdie Übernahme des Korreferates. Schließlich möchte ich Prof.
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Decision Maps for Distributed
Scenario-Based
Multi-Criteria Decision
Support
Zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktors der Wirtschaftswissenschaften
(Dr. rer. pol.)
von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT)
genehmigte
DISSERTATION
von
Dipl.-Math. Martina Comes
Referent:
Prof. Dr. O. Rentz
Korreferent:
Prof. Dr. S. Rachev
eingereicht am: 31.01.2011
Tag der mündlichen Prüfung: 04.07.2011Prediction is very difficult,
especially if it’s about the future.
Niels Bohr (1885–1965)Vorwort
Diese Arbeit entstand im Rahmen meiner Tätigkeit am Institut für In-
dustriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP) des Karlsruher
Instituts für Technologie (KIT). Die Grundlage der Arbeit lieferte unter
anderem ein Forschungsprojekt zum industriellen Risikomanagement,
das von der Europäischen Union im 7. Rahmenprogramm gefördert
wurde.
Mit Freude nutze ich die Gelegenheit, den Menschen zu danken, die
mich bei der Erstellung dieser Arbeit unterstützt haben. Besonderer
Dank gilt meinem Doktorvater Prof. Dr. Otto Rentz für die Betreuung
der Arbeit. Bei dem ehemaligen Leiter meiner Arbeitsgruppe „Tech-
nikbewertung und Risikomanagement“ Dr. Michael Hiete möchte ich
mich für zahlreiche Diskussionen, für die Freiheiten, die er mir ein-
räumte, und für die stete Versorgung mit bester Rausch-Schokolade be-
danken. Des weiteren gilt mein Dank Prof. Dr. Svetlozar Rachev für
die Übernahme des Korreferates. Schließlich möchte ich Prof. Dr. Frank
Schultmann für seine fachliche und persönliche Unterstützung danken.
Die gute Arbeitsatmosphäre am IIP hat sicher zum Gelingen der Ar-
beit beigetragen. Daher gilt mein Dank allen Kolleginnen und Kollegen
des Instituts für die Zusammenarbeit auch über fachliche Grenzen hin-
weg. Besonderes möchte ich meinen ehemaligen und aktuellen Kolle-
gen aus dem Bereich Risikomanagement, Dr. Valentin Bertsch, Marjorie
Vannieuwenhuyse, Christian Trinks und Dr. Mirjam Merz, für die fre-
undschaftliche Zusammenarbeit, die konstruktiven Diskussionen und
die Unterstützung auch über diese Arbeit hinaus danken.
Während meiner Arbeit im Rahmen des Forschungsprojektes Dia-
dem („Distributed Information Acquisition and Decision Making in En-
vironmental Management“) sind zahlreiche berufliche, aber auch per-
sönliche Kontakte entstanden. Besonderer Dank gilt Dr. Claudine Con-
rado, die mit mir immer neue Fallbeispiele entwickelt hat, und Dr. Niek
Wijngaards, der mich stets mit seiner Begeisterung und seinem Enthu-
siasmus für das Thema unterstützt und in unzähligen Skype-Sessionszu fast jeder Tages- und Nachtzeit kleine und große Fragen und Prob-
leme mit mir diskutiert hat.
Schließlich danke ich meiner Familie. Besonders danke ich meinem
Bruder Christian für seinen organisatorischen und strategischen Rat
sowie meinen Eltern Rita und Rudolf Comes, die mich stets vorbehalt-
los unterstützt, an mich geglaubt, mich ermutigt und mir immer zur
Seite gestanden haben.
Karlsruhe, im Juli 2011 Martina ComesContents
List of Figures vii
List of Tables ix
1. Introduction 1
1.1.StrategicDecision-MakinginComplexUncertainSituations.... 2
1.2.DecisionSupportinStrategicEmergencyManagement....... 4
1.3.ObjectivesandStructureoftheThesis............. 5
2. Decision Support in Complex and Uncertain Situations 11
2.1.Multi-CriteriaDecisionSupportSystems................ 11
2.1.1. Multi-CriteriaDecisionAnalysis. 12
2.1.2. Multi-AtributeDecision-Making................ 15
2.1.3. Multi-AtributeValueTheory... 16
2.2.QuantifiableUncertaintyinDecision-Making............. 19
2.2.1. Risk,Uncertainty,AmbiguityandIgnorance.... 19
2.2.2. PrinciplesforHandlingQuantifiableUncertainty...... 21
2.3.ScenariosforReasoningunderSevereUncertainty..... 29
2.3.1. TypologiesofScenario-BasedTechniques...... 30
2.3.2. NetworkTechniquesforProblemStructuring ... 31
2.4.SummaryandDiscusion......................... 37
3. Formalisation of Scenario-Based Reasoning 41
3.1.PrinciplesofScenario-BasedReasoning................. 42
3.2.FormalisationofSingleScenarios ..... 45
3.2.1. TypedVariables...................... 45
3.2.2. ValuesofVariables..... 46
3.2.3. Status Values of Variables ................ 47
3.2.4. InterdependenceofVariables ... 49
3.2.5. FormalScenarioDefinition.................... 51
iii Contents
3.2.6. ComparisonofValues....................... 53
3.3.ScenarioCharacterisation......... 57
3.3.1. StructuralProperties........................ 57
3.3.2. ScenarioContent:InformationRequirements.... 60
3.3.3. ScenarioContent:Congruity................... 62
3.4.SetsofScenarios..................... 65
3.4.1. SetsofPosibleValuesforaVariable.............. 65
3.4.2. DegreeofDiversity ................... 66
3.5.DefiningInter-ScenarioRelations......... 67
3.5.1. SourcesandCutsofScenarios............. 67
3.5.2. NestedScenariosandScenarioDependencies........ 70
3.6.ScenarioContinuation........................... 72
3.6.1. ScenarioTyingandScenarioContinuation..... 72
3.6.2. ScenarioExtension......................... 75
3.6.3. ScenarioExtensionPaths..... 78
3.6.4. ScenarioExtensionTrees..................... 82
3.6.5. ScenarioExtensionForests.... 84
3.7.ScenarioMerging.............................. 85
3.7.1. ScenarioMergingPrerequisites....... 86
3.7.2. ScenarioMergingProcedure................... 89
3.8.Summary......................... 94
4. A Framework for Sound Scenario-Based Reasoning 97
4.1.StructuralScenario-BasedReasoningRequirements......... 97
4.1.1. DecisionAlternatives.................. 98
4.1.2. Backdrop.................... 98
4.1.3. FocusVariables................. 99
4.1.4. SeedVariables.................101
4.1.5. InitialSituationDescription..............102
4.1.6. Conceptualisation....................104
4.2.AStructuralTypologyofScenario-BasedReasoning....106
4.3.ContentRequirementsonScenario-BasedReasoning........108
4.3.1. Consistency.............................109
4.3.2. Coherence.........110
4.3.3. Completenes............................110
4.3.4. Scenario Uncertainty and Reliability....111
4.3.5. Balance................................121