Entwicklung eines Kollaborationsnetzwerkes - Bergische Universität ...

Durch das Verfahren werden viele gute Kandidaten zurückgeholt, die bei den anderen bisher
vorgestellten Verfahren eliminiert werden. Dies bestätigt, dass die Rollbackmethode durchaus in der
Lage ist, sehr gute Kandidaten zu identifizieren. Dass dies besonders im Bereich der niedrig
priorisierten Kriterien aufgrund temporärer Gesamtwertigkeiten höherer Aussagekraft der Fall ist,
kann aus den Testergebnissen nicht geschlossen werden. Hierzu sind weitere Tests erforderlich.
Bezüglich des Aufwandes ergibt die Anwendung des Verfahrens sehr gute Ergebnisse, sofern die
Aggregation als Auffüllmethode verwendet wird. Bei Verwendung der Rollbackmethode
PROMETHEE II ergibt sich bezüglich der Präferenzwertberechnungen verglichen mit der Rastersuche
per PROMETHEE II eine mittlere Effizienz von 66 %, verglichen mit der Rastersuche per Aggregation
eine Aufwandssteigerung um den Faktor zehn. Durch die Anwendung der Rollbackmethode
Aggregation wird gegenüber beiden Rastersuchen eine hohe Effizienz erreicht.
Durch die Erhöhung des Parameters ARR kann eine höhere Qualität erreicht werden, wobei
gleichzeitig ein erheblicher Anstieg des Aufwandes zu erwarten ist. Außerdem ist zu erwarten, dass
die Effizienz im Vergleich zu den Rollbackentscheidungen Lower Deviation und IR A‐E V 1.A erheblich
geringer ist, sofern größere Testszenarien mit mehr Kandidaten beziehungsweise Kriterien betrachtet
werden.
Reduktion per Potentialanalyse (PII [Pot.] – N – N und Agg [Pot.] – N – N)
Anhand der bisher vorgestellten Testergebnisse kann gezeigt werden, dass die Reduktion auf Basis
der Einzelkriterienbetrachtung (Single Criterion) zwar eine hohe Effizienz, jedoch erhebliche
Schwächen bezüglich der Qualität aufweist. Durch eine Auflockerung des Reduktionsverhaltens kann
die Qualität gesteigert werden, jedoch hat dies ebenfalls eine Minderung der Effizienz zur Folge.
Die Potentialanalyse stellt eine Alternative zum Reduktionsprinzip der Einzelkriterienbetrachtung dar
und orientiert sich an den durchgeführten Rastersuchen. Im Gegensatz zum Prinzip der Rastersuche
führt das Reduktionprinzip jedoch keine Betrachtung aller Kandidaten über alle Kriterien durch,
sondern eliminiert Kandidaten, sofern deren Wertigkeitspotential nicht ausreicht, um zum globalen
Optimum zu gehören.
Bezogen auf die Qualität führen beide Verfahren gegenüber beiden Rastersuchen zu einem guten bis
hin zu einem optimalen Ergebnis. Die Anwendung der Potentialanalyse auf Basis von PROMETHEE II
führt im Vergleich zu beiden Rastersuchen zu Verlusten. Bezogen auf die Rastersuche per
Aggregation liegt dies daran, dass die Basis der Wertigkeitsberechnung eine andere ist. Bezogen auf
die Rastersuche per PROMETHEE II liegt der Verlust darin begründet, dass sich die Präferenzflüsse
der Kandidaten durch die Reduktion von Kandidaten verschieben können, so dass eine neue
Rangfolge entsteht. Es ist jedoch davon auszugehen, dass die ermittelten Kandidaten trotzdem über
eine hohe Gesamtwertigkeit verfügen.
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