Entscheidungsunterstützung bei der Projekt-Portfolio-Auswahl auf Basis eines hybriden neuronalen Netzes

Beschreibung

Zunehmende betriebswirtschaftliche Professionalisierung der Führungsebenen, Effekte der Globalisierung sowie technologische Entwicklungen der Informationstechnologie ließen in den letzten Jahren das Interesse der Unternehmen an entscheidungsunterstützenden Steuerungsinstrumenten für Projekt-Portfolios steigen. Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag zur Integration von entscheidungstheoretischen Erkenntnissen in mathematische Modelle der Projekt-Portfolio-Selektion und -Optimierung. Dezidierte Ziele dieses Ansatzes sind (i) eine Erhöhung der Entscheidungsqualität bei geringerer Rechenzeit sowie (ii) eine projekttypunabhängige Einsetzbarkeit. Die Modellformulierung erfolgt als Problem der multiobjektiven Optimierung auf Basis eines Modells von [28]. Durch Erweiterungen um in Abhängigkeit von strategischen Fragestellungen flexibel spezifizierbare Subsets kann eine unternehmensweite Planung über Projekttypen bzw. Geschäftsbereiche hinweg erfolgen. Durch die Berücksichtigung nichtleerer Portfolios und bereits vor Beginn der Planung gesetzten Projekten wird die Realitätsnähe des Ansatzes gestärkt. Zudem sind positive Auswirkungen auf die Rechenzeit des Lösungsalgorithmus zu erwarten. Zur Approximation der Menge an pareto-effizienten Portfolios wird ein hybrides neuronales Netz verwendet.

Zeitraum	14 Feb. 2011 → 15 Feb. 2011
Ereignistitel	Doctoral Consortium der Wirtschaftsinformatik
Veranstaltungstyp	Keine Angaben
Bekanntheitsgrad	International