Präferenzpriorisierung

Präferenzpriorisierung ist ein Verfahren zur systematischen Festlegung der Priorität von Präferenzen oder Zielen, um Entscheidungen zu steuern, Ressourcen zu allokieren oder Planungsprozesse zu unterstützen. Dabei werden verschiedene Kriterien, Alternativen oder Handlungsoptionen nach ihrer Wichtigkeit oder ihrem erwarteten Nutzen geordnet. Die Präferenzen können explizit von Entscheidungsträgern vorgegeben oder aus Beobachtungen abgeleitet werden (Präferenzlernen).

Typische Ansätze umfassen lexikographische Priorisierung (Reihenfolge der Kriterien ohne Gewichtung), gewichtete Bewertungen in der Mehrkriteriellen Entscheidungsanalyse (MCDA) wie Analytischer Hierarchieprozess (AHP) oder gewichtete Summenmodelle, sowie ordinale oder präferenzbasierte Modelle. In der künstlichen Intelligenz werden Präferenzen oft durch CP-nets, Nutzwertfunktionen oder Soft-Constraint-Frameworks repräsentiert und durch Präferenzabfragen oder Konjointanalyse erlernt.

Anwendungsfelder sind unter anderem die Entscheidungsunterstützung in Unternehmen, Portfolio- und Ressourcenmanagement, Personalplanung, Logistik, Gesundheitswesen und öffentliche Politik. In der Praxis helfen Präferenzpriorisierungen, Transparenz zu schaffen, Konsistenz sicherzustellen und Stakeholder-Interessen abzuwägen.

Zu den Herausforderungen gehören die Subjektivität der Präferenzen, Inkonsistenzen in der Aussage, der erhebliche Abstimmungs- und Erhebungsaufwand, Modellabhängigkeiten und Anfälligkeit für Manipulation oder falsche Annahmen. Robustheits- und Sensitivitätsanalysen werden eingesetzt, um Ergebnisse zu überprüfen.

Verwandte Konzepte sind Präferenzrelation, Nutzwertanalyse, MCDA, Analytischer Hierarchieprozess (AHP), CP-Netze und Präferenzlernen.

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