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• W2960982439 abstract "Komplexe Entscheidungssituationen, wie sie beispielsweise im Notfall- und Sanierungsmanagement nach einem kerntechnischen Störfall auftreten, erfordern eine Berücksichtigung technischer, ökonomischer, ökologischer, sozio-psychologischer und politischer Aspekte. Ansätze der Mehrzielentscheidungsunterstützung ermöglichen eine aggregierte Betrachtung verschiedener Aspekte, das Miteinbeziehen der subjektiven Präferenzen der Entscheidungsträger und tragen zu mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungsprozessen bei. Dieser Beitrag befasst sich schwerpunktmäßig mit der Betrachtung von Unsicherheiten in solchen Entscheidungsprozessen. Zur Modellierung, Fortpflanzung und Visualisierung von Unsicherheiten wird ein Monte-Carlo-Ansatz vorgestellt und beispielhaft auf Daten eines fiktiven nuklearen Unfallszenarios angewendet. Generell ist der Ansatz jedoch auf allgemeine komplexe Entscheidungssituationen erweiterbar, insbesondere auf den Bereich sonstiger industrieller Notfälle. Eine interessante Fragestellung besteht weiterhin in der Untersuchung der Auswirkungen industrieller Notfälle auf die gesamte Wertschöpfungskette. Complex decision situations, such as in nuclear emergency and remediation management, require the consideration of technical, economic, ecological, socio-psychological and political aspects. Approaches for Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) help to take into account various incommensurable aspects and subjective preferences of the decision makers and thus contribute to transparency and traceability of decision processes. This paper focuses on the handling of uncertainties in such decision processes. Monte Carlo approaches can be used to model, propagate and finally visualise the uncertainties, as a case study on a hypothetical radiological accident scenario illustrates. In general, the presented approach can be adopted for any complex decision situation, especially for industrial emergencies. Further research would be necessary for the analysis of their consequences for entire supply chains. Keywords: risiko und notfallmanagement unter unsicherheit" @default.
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