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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. ...