Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy-(Mehrziel-)LP-Systemen - Ein kritischer Überblick

Klassische Programmierungsmodelle benötigen eindeutig bestimmte Koeffizienten und exakt festgelegte Restriktionsgrenzen. Um eine Fehlmodellierung zu vermeiden, ist daher in der Regel eine umfangreiche Informationsaufnahme und -verarbeitung notwendig. Oft wird man dennoch bei Realproblemen einige der Modellparameter nur größenordnungsmäßig angeben können. Während in den klassischen Modellen nur der Weg bleibt, diese ungenauen Größen durch "Mittelwerte" zu ersetzen, bieten Fuzzy-Modelle die Möglichkeit, die subjektiven Vorstellungen eines Entscheiders so präzise zu modellieren, wie dieser es ausdrücken will und kann. Das Risiko, mit einem falschen Bild der Realität zu arbeiten und Lösungen auszuwählen, die nicht dem Realproblem entsprechen, wird somit deutlich reduziert. Beschränken wir die Betrachtung auf den am häufigsten benutzten Modelltyp, die Linearen Programmierungsmodelle, so lässt sich eine Fuzzy-Erweiterung allgemein durch das nachfolgende Fuzzy Lineare Programmierungs-Modelle (FLP-Modell) ausdrücken. ..

Arbitrage theory In markets with fuzzy-expectations

Die neoklassische Arbitragetheorie setzt voraus, daß alle Marktteilnehmer identische Erwartungen bezüglich der künftigen zustandsabhängigen Auszahlungen von risikobehafteten Wertpapieren bilden. Die Unsicherheit besteht dann im Eintritt des Zustandes selber, jedoch nicht in dessen Ausprägung. In diesem Artikel wird untersucht, wie eine zusätzliche Unsicherheit in Form des Unwissens über die genaue Ausprägung eines Umweltzustandes modelliert werden kann. Dazu werden die klassischen Finanzwirtschaftstheorien mit der Fuzzy Set Theorie (Theorie unscharfer Mengen) verbunden. Ziel ist es, sowohl eine einperiodige als auch eine mehrperiodige Arbitragebewertung so zu modifizieren, daß vage Erwartungen der Marktteilnehmer unterstellt werden können.The neoclassical arbitrage theory is based on the assumption that market participants have the same expectations about state contingent returns of risky assets. This is a very limited view of uncertainty in such models. Even if we accept that all market participants have the same possibility distribution about the true payoffs in the future, it can not be expected that all have the same set of payoffs. In this article further uncertainty is implemented in existing models by combining classic financial theories and fuzzy-logic theory. Payoffs are now described by fuzzy numbers. This means that, based on their private expectations, individual market participants contribute to the set of possible future payoffs. One-period and multi-period arbitrage models are modified in the way that fuzzy expectations can be dealt with

PC software FULPAL 2.0 - an interactive algorithm for solving multicriteria fuzzy linear programs controlled by aspiration levels

SIGLEAvailable from Bibliothek des Instituts fuer Weltwirtschaft, ZBW, Duesternbrook Weg 120, D-24105 Kiel W 514 (65) / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekDEGerman