Klassische Entscheidungsmodelle fordern eindeutig bestimmte Inputgrö- ßen. Dieser hohe Anspruch an den Informationsstand eines Entscheidungsträgers ist in der Realität häufig nicht gegeben oder die Kosten zur Gewinnung dieser Informationen werden als zu hoch erachtet. Dies hat zur Folge, daß Entscheider auf die Unterstützung durch mathematische Modelle verzichten, da sie befürchten, dass das Entscheidungsmodell das Realproblem nicht ausreichend genau wiedergibt. Da die Fuzzy-Mengen-Theorie die Möglichkeit bietet, ungenaue und unvollständige Informationen mathematisch zu modellieren, wurde eine Vielzahl von Entscheidungsmodellen mit unterschiedlichen Fuzzy-Komponenten entwickelt. Diese Arbeit konzentriert sich auf Modelle mit Fuzzy-Nutzen oder Fuzzy-Wahrscheinlichkeiten, da nach Ansicht des Autors nur diese für die praktische Anwendung bedeutsam sind. Die Verwendung eines Fuzzy-Modells kann zur Folge haben, dass die absolut beste Alternative nicht direkt ermittelt werden kann. Aber es ist zumeist möglich, einen Großteil der Alternativen als nicht relevant zu erkennen und aus der weiteren Betrachtung auszuschließen. Zur Auswahl einer optimalen Alternativen können dann unter Abwägung von Kosten und Nutzen zusätzliche Informationen herangezogen werden.