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mit mehreren Zielen zunächst erforderlich, eine Zielfusion durchzuführen, bevor be- stimmte Entscheidungsregeln zur Anwendung kommen können. Hierzu stehen verschiedene Verfahrensweisen, wie beispielsweise die lexikografische Ordnung, die Ziel- dominanz, die Zielgewichtung sowie das Goal-Programming zur Verfügung (Fleßa 2010). Auf eine Erläuterung dieser Verfahren wird in der vorliegenden Arbeit jedoch verzichtet. Je komplexer sich das Entscheidungsmodell darstellt, desto gewinnbringender ist es, die Entscheidungssituation zu visualisieren. Dazu muss das Entscheidungsproblem struktu- riert und modelliert werden. Dies hat den positiven Effekt, dass der Entscheidungsträger das Problem besser durchdringen kann und die Rationalität der Lösungsfindung gestei- gert wird. Um das Entscheidungsproblem grafisch darstellen zu können, muss der Ent- scheider präzise die Ziele, Alternativen, Umwelteinflüsse sowie Konsequenzen formu- lieren. Diese klare Strukturierung und grafische Darstellung des Entscheidungsproblems gibt darüber hinaus entscheidende Hilfestellung bei der numerischen Lösung des Prob- lems (Eisenführ and Weber 1999). Im Rahmen einer Entscheidungsanalyse unter Unsicherheit kann sich der Entschei- dungsträger u.a. der Entscheidungsmatrix sowie des Entscheidungsbaumes als Darstel- lungsmethode bedienen (Recke 2001). Bei einer Entscheidungsanalyse mit Hilfe einer Entscheidungsmatrix wird das Entscheidungsproblem in die Normalform überführt. Das bedeutet, dass in jeder Zeile eine Alternative und in jeder Spalte ein Ereignis mit der zugehörigen Wahrscheinlichkeit dargestellt wird und somit in den Zellen jeweils ein Ergebnis definiert ist (Eisenführ and Weber 1999) (vgl. Tabelle 2). Zustand 1 Zustand 2 Zustand 3 Wahrscheinlichkeit (Zustand 1) Wahrscheinlichkeit (Zustand 2) Wahrscheinlichkeit (Zustand 3) Alternative A Ergebnis A1 Ergebnis A2 Ergebnis A3 Alternative B Ergebnis B1 Ergebnis B2 Ergebnis B3 Alternative C Ergebnis C1 Ergebnis C2 Ergebnis C3 Tabelle 2: Entscheidungsmatrix bei einer Zielsetzung Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an (Eisenführ and Weber 1999) Auf diese Weise wird ein Vergleich zwischen den Ergebnissen der betrachteten Alterna- tiven möglich (Recke 2001). Eine Erweiterung von Entscheidungsmatrizen ist beliebig möglich, sodass auch Analysen von Entscheidungsproblemen mit mehrdimensionalen 28
Zielsystemen und vielen Alternativen vorgenommen werden können (Eisenführ and Weber 1999). Das Entscheidungsbaumverfahren ist ein zweiter Ansatz zur grafischen Analyse von Entscheidungsproblemen unter Unsicherheit (Recke 2001). Ein Entscheidungsbaum ist für die visuelle Darstellung von mehrstufigen Entscheidungsproblemen häufig besser geeignet als die Entscheidungsmatrix (Eisenführ and Weber 1999), da ein Entschei- dungsbaum die Möglichkeit bietet, die Struktur der zeitlichen und logischen Abfolge eines Entscheidungsproblems systematisch und übersichtlich darzustellen (Weinstein and Fineberg 1980). Das Modell sowie die zugehörigen Berechnungen zeigen alle Handlungsalternativen mit Ihren Ereignisabläufen sowie entsprechenden Konsequenzen auf und unterstützen so den Entscheider im Entscheidungsfindungsprozess (Fleßa 2007). Die Grundstruktur des Entscheidungsbaumes ist in Abbildung 4 dargestellt. Start Entscheidungsknoten Zufallsknoten Ereignisknoten Entscheidung für Alternative A A Entscheidung für Alternative B Abbildung 4: Grundstruktur eines Entscheidungsbaumes Quelle: Eigene Darstellung Zufällig eintretendes Ereignis 1 Zufällig eintretendes Ereignis 2 Zufällig eintretendes Ereignis 1 Zufällig eintretendes Ereignis 2 Die Konstruktion des Entscheidungsbaumes beginnt an der linken Seite mit seinem Stamm, dem Startpunkt des Entscheidungsproblems. Von diesem führen verschiedene Ereignispfade („Äste“) zur rechten Seite des Entscheidungsbaumes und münden dort in A1 A2 B1 B2 29
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Literaturverzeichnis Akpaka, P., S.
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Eisenführ, F. and M. Weber (1999).
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Huletsky, A., P. Lebel, et al. (200
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Nonhoff, C., O. Denis, et al. (2009
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Salgado, C. and B. Farr (2006). "Wh
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Entscheidungsknoten Zufallsknoten E
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