Entwicklung eines Kollaborationsnetzwerkes - Bergische Universität ...

Die Verfahren SC (0) – {AW (0,33), IR A‐E 3.C (1|0,25|0,25)} – Agg erzielen anfänglich ebenfalls gute
Ergebnisse, wobei der Wertigkeitsindex im letzten Drittel des Reduktionsprozesses, besonders bei
Verwendung der Heuristik IR A‐E, erheblich absinkt.
Mittleres Einsparpotential der Reduktionsverfahren
Aufwandseinsparung gegenüber der
Rastersuche per Aggregation
70,0%
60,0%
50,0%
40,0%
30,0%
20,0%
10,0%
0,0%
6 4 2
Menge berücksichtigter Kriterien
Agg [Pot] ‐ None ‐ None
Agg [FI] ‐ None ‐ None
Agg [FI + Pot] ‐ None ‐ None
SC (0) ‐ Always (0,33) ‐ Agg
SC (0) ‐ IR A‐E 3.C (1|0,25|0,25) ‐ Agg
Abbildung 6‐22: Mittleres Einsparpotential der Reduktionsverfahren
Die Effizienz des Verfahrens Agg [FI + Pot.] – N – N ist in der Regel geringer als die der Verfahren, die
das Reduktionsprinzip Single Criterion nutzen, jedoch erheblich höher, als die der reinen
Potentialanalyse (siehe Abbildung 6‐22).
Fazit zur Testphase VI
Die Ergebnisse der Testphase VI zeigen, dass das Verfahren Agg [FI + Pot.] – N – N eine hohe
Stabilität bezüglich der erreichten Qualität aufweist. Außerdem ist es erheblich effizienter, als die
reine Potentialanalyse per Aggregation (Agg [Pot.] – N – N), wenn auch ineffizienter, als Verfahren
auf Basis des Reduktionsprinzips Single Criterion.
Die Robustheit des Verfahrens ist sehr hoch. Prinzipiell hängt diese ab von:
Menge an Kandidaten
Verteilungen der Kandidatenwertigkeiten
Kriterienprioritäten
Menge an Kriterien
Differenzierungsmöglichkeit durch die Kriterien
Die Auswirkung der Verteilung der Gesamtwertigkeiten der Kandidaten geht Richtung Null, da bei der
auf Annahmen basierenden Komponente (FI) des Reduktionsverfahrens Agg [FI + Pot.] – N – N keine
reine Zufallsreduktion durchgeführt wird. Falls die Grundmenge an Kandidaten aus nur wenigen
guten und vielen schlechten Kandidaten besteht, bestünde bei einer Zufallsreduktion das Risiko, dass
einige der guten Kandidaten eliminiert wird. Bei der Reduktion anhand der temporären
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