Entscheidungsfindung unter Unsicherheit

Entscheidungsfindung unter Unsicherheit bezieht sich auf die Methode, den Entscheidungsprozess durch mathematische Modelle und Algorithmen in unsicheren Umgebungen zu optimieren. Ihr Ziel ist es, unter Bedingungen unvollständiger Informationen oder Zufälligkeit optimale oder nahezu optimale Entscheidungsstrategien zu finden, um erwartete Vorteile zu maximieren oder Risiken zu minimieren. Forschung in diesem Bereich hat eine breite Anwendungswertigkeit, einschließlich Finanzinvestitionen, Supply Chain Management, medizinischer Diagnose, autonomen Fahrzeugen und vielem mehr, und verbessert effektiv die Wissenschaftlichkeit und Zuverlässigkeit von Entscheidungen.