Nichtprobabilistische

Nichtprobabilistische Ansätze bezeichnen Strategien und Modelle, die Unsicherheit oder Entscheidungsprozesse ohne Wahrscheinlichkeiten behandeln. Im Gegensatz zu probabilistischen Modellen beruhen sie auf deterministischen Regeln, Intervall- oder graue Logik sowie graduellen Repräsentationen unscharfer Informationen statt Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Typische Formen sind Intervallarithmetik, bei der Größen durch Intervalle eingeschränkt werden, und fuzzy- bzw. möglichkeitsbasierte Logik, die Unklarheiten mit Grades oder Möglichkeiten statt Wahrscheinlichkeiten ausdrückt. Auch robuste Optimierung und Worst-Case-Analysen zählen dazu, da sie verteilungsfreie Sicherheitsannahmen nutzen.

In Statistik und Datenanalyse kommen nicht-probabilistische Methoden dort zum Einsatz, wo Verteilungsannahmen schwer zu begründen sind oder robuste Ergebnisse gefragt sind. Sie liefern oft sichere Grenzen statt Verteilungsparameter.

In der Künstlichen Intelligenz und Planung zeigen sich nicht-probabilistische Ansätze in regelbasierten Systemen, symbolischem Schließen und deterministischen Planungsverfahren sowie in heuristischen Suchmethoden, die ohne Wahrscheinlichkeitsannahmen arbeiten.

Vorteile sind Transparenz, Interpretierbarkeit und Robustheit gegenüber Modellfehlern; Nachteile können eingeschränkte Ausdrucksfähigkeit komplexer Abhängigkeiten sowie konservativeres Verhalten und potenziell höherer Rechenaufwand sein.

Historisch wurzeln nicht-probabilistische Ansätze in unscharfer Logik und Intervallarithmetik; später entwickelte sich die Fuzzy-Logik als eine formale Erweiterung. In Anwendungsfeldern wie Ingenieurwesen, Robotik und Infrastrukturplanung bleiben nicht-probabilistische Methoden relevant, besonders dort, wo verlässliche Wahrscheinlichkeiten schwer anzugeben sind.

Siehe auch: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Fuzzy-Logik, Intervallarithmetik, Robuste Optimierung.