FFD IM - Freudenberg Forschungsdienste SE & Co. KG
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Um die Effektivität der einzelnen Verfahren<br />
zu bewerten, vergleichen wir<br />
den Aufwand n (d.h. die Anzahl der Experimente),<br />
die Differenz d 1<br />
zwischen berechnetem und<br />
tatsächlichem Optimum<br />
und den Abstand d 2<br />
zwischen berechneter<br />
optimaler Faktorenkombination und tatsächlicher<br />
optimaler Faktorenkombination<br />
anhand dreier unterschiedlicher<br />
praxisrelevanter Szenarien.<br />
Statistische Versuchsmethodik<br />
Abb. 4: Skizze zur Erklärung von d 1<br />
und d 2<br />
Die Szenarien werden mit Hilfe analytischer Funktionen simuliert,<br />
die das „Experiment“ beschreiben. Nur durch eine Simulation lassen<br />
sich die Verfahren objektiv bewerten, da nur in diesem Fall<br />
das tatsächliche Optimum bekannt ist.<br />
Der Einfachheit halber gehen wir von zwei Faktoren und einer<br />
Zielgröße aus. Mehrere Zielgrößen lassen sich gleichzeitig dadurch<br />
optimieren, dass man eine Bewertungsfunktion konstruiert,<br />
die einer Kombination der Zielgrößen einen Wert zuordnet.<br />
Szenario 1 (lokales Optimum)<br />
Abb. 5: Funktion lokales<br />
Optimum<br />
18 Statistische Versuchsmethodik
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