Im Katastrophenmanagement müssen Entscheidungen fair sein, um von der Mehrheit der Bevölkerung akzeptiert zu werden. In dieser Arbeit werden Schutzräume vor und nach einer Katastrophe gebaut und die Standorte dieser Schutzräume werden so gewählt, dass die Fairness maximiert wird. Die Fairness einer möglichen Lösung wird durch zwei verschiedene Ansätze bewertet, Ex-ante und Ex-post, die anhand eines zweistufigen Entscheidungsbaums visualisiert werden. Kleine Probleminstanzen werden generiert, zuerst durch vollständige Enumeration gelöst und dann mit den Ergebnissen eines genetischen Algorithmus verglichen, während große Probleminstanzen aufgrund ansonsten übermäßiger Rechenzeiten nur durch den genetischen Algorithmus gelöst werden. Zusätzlich werden die Lösungen der Ex-ante/Ex-post Zielfunktion in die Ex-post/Ex-ante Zielfunktion eingesetzt und die prozentualen Unterschiede verglichen. Anschließend werden die Ex-ante und Ex-post Lösungen in die utilitaristische Zielfunktion eingesetzt und mit der utilitaristischen Lösung verglichen.

In disaster management, decisions have to be fair in order to be accepted by the majority of the population. In this work, shelters are built before and after a disaster occurred and the locations of these shelters are chosen so that fairness is maximized. The fairness of a possible solution is evaluated by two different approaches, ex-ante and ex-post, that are visualized using a two-stage decision tree. Small problem instances are generated, first solved by complete enumeration, and then compared with the results of a genetic algorithm, while large problem instances are only solved by the genetic algorithm due to otherwise excessive computation times. In addition, the solutions of the ex-ante/ex-post objective function are plugged into the ex-post/ex-ante objective function and the percentage differences are compared. Afterwards, the ex-ante and ex-post solutions are plugged into the utilitarian objective function and compared with the utilitarian solution.