In diesem Beitrag erklären wir dir das LPI-Modell, also wie man Entscheidungen bei partieller Information trifft.
Inhaltsübersicht
Partielle Informationssituationen
Wie gesagt, befinden wir uns in einer Situation bei partieller Information. Das ist eine Sonderform der variablen Informationsstruktur. Wir kennen die Wahrscheinlichkeiten p der Zustände z zwar nicht genau, besitzen aber Informationen, die uns erlauben die möglichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zumindest einzuschränken. Das heißt wir wissen beispielsweise, dass Zustand 1 wahrscheinlicher ist als Zustand 2, aber uns ist nicht genau bekannt wie wahrscheinlich jeder Zustand ist.
Lineare partielle Information
Ein sehr wichtiger Spezialfall dieser partiellen Information ist die sogenannte lineare partielle Information, kurz LPI. Bei den LPI-Modellen liegt die Information über die Wahrscheinlichkeitsverteilungen p in Form von linearen Gleichungssystemen vor. Um die Alternativen zu bewerten, wird dann die Maximin-Regel angewendet.
Die Bewertungsfunktion sieht so aus:
Du musst also den maximalen Wert aus den minimalen Ergebnissen g auswählen. Dazu müssen wir aber erstmal die Ergebnisse g berechnen. Die Formel dazu sieht so aus:
Da unsere Zielfunktion nicht nur eine, sondern n Variablen und Nebenbedingungen in Form von Gleichungssystemen enthält, müssten wir nicht nur eines, sondern m lineare Optimierungsmodelle lösen. Daher muss man hier im Allgemeinen den Simplex Algorithmus anwenden.
Studyflix vernetzt: Hier ein Video aus einem anderen Bereich
LPI-Modell Typ 
In Spezialfällen ist allerdings auch eine Lösung ohne den Simplex möglich. Einen solchen Spezialfall schauen wir uns nun näher an, nämlich LPI-Modelle vom Typ .
Stell dir vor, du bist Geschäftsführer eines Autoherstellers und hast eine schwerwiegende Entscheidung zu treffen: Die Reifen für die Autos könnten entweder von deiner Firma selbst hergestellt werden oder bei einem Zulieferer eingekauft werden. Der Gewinn bei jeder dieser Aktionen hängt stark davon ab, welcher von 5 möglichen Zuständen eintreten wird.
Nach einer genauen Analyse durch einen externen Marktforscher konnte folgende Entscheidungsmatrix aufgestellt werden:
Allerdings konnten keine genauen Informationen über die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Zustände festgestellt werden. Du weißt nur, dass Zustand 1 und Zustand 2 mindestens genau so wahrscheinlich sind wie Zustand 3 und dass Zustand 5 mindestens genau so wahrscheinlich ist wie Zustand 4.
Bei einem solchen Entscheidungsproblem geht man in 4 Schritten vor:
Und welche Schritte muss man nun zur Entscheidungsfindung durchgehen? Das erklären wir dir ausführlich in unserem Video!
LPI-Modell — häufigste Fragen
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LPI-Modell — häufigste Fragen
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Was ist „LPI“ im Geschäftsleben?„LPI“ bedeutet „lineare partielle Information“ und beschreibt Entscheidungssituationen im Unternehmen, in denen die Wahrscheinlichkeiten möglicher Zustände nicht genau bekannt sind, aber durch lineare Bedingungen eingeschränkt werden können. Man bewertet dann jede Handlungsalternative unter diesen erlaubten Wahrscheinlichkeiten nach ihrem ungünstigsten erwarteten Ergebnis.
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Was ist Informationsstruktur?Eine Informationsstruktur beschreibt in einer Entscheidungssituation, wie viel und welche Art von Wissen über die möglichen Zustände und ihre Wahrscheinlichkeiten vorliegt. Sie legt damit fest, ob Wahrscheinlichkeiten genau bekannt sind, nur teilweise eingeschränkt sind oder gar keine belastbaren Angaben zu Wahrscheinlichkeiten verfügbar sind.
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Was ist ein Beispiel für eine Informationsstruktur?Ein Beispiel für eine Informationsstruktur ist eine Marktsituation mit drei möglichen Zuständen (z. B. hohe, mittlere, niedrige Nachfrage), bei der nur bekannt ist, dass Zustand 1 wahrscheinlicher ist als Zustand 2 und Zustand 2 wahrscheinlicher als Zustand 3, aber keine konkreten Zahlenwerte für die Wahrscheinlichkeiten vorliegen.
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Braucht man beim LPI-Modell den Simplex-Algorithmus?Beim „LPI“-Modell braucht man den Simplex-Algorithmus typischerweise dann, wenn die Bewertung einer Alternative als lineares Optimierungsproblem mit mehreren Wahrscheinlichkeitsvariablen und linearen Nebenbedingungen gelöst werden muss. In bestimmten Spezialfällen mit sehr einfacher Ungleichungsstruktur lässt sich das Minimum auch ohne Simplex bestimmen.
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Entscheidungstheorie verstehen
Das LPI-Modell ist ein Verfahren aus der Entscheidungstheorie, wenn Wahrscheinlichkeiten nur grob bekannt sind. Du stellst Entscheidungsprobleme mit Alternativen und Zuständen als Matrix dar und arbeitest mit Regeln, die auch ohne genaue Wahrscheinlichkeiten funktionieren. Dabei erkennst du, wie man unsichere Infos in klare Regeln übersetzt und Ergebnisse vergleichbar macht. Weitere Videos dazu findest du in unserem Wirtschaftsbereich.