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Um die Effektivität der einzelnen Verfahren zu bewerten, vergleichen wir den Aufwand n (d.h. die Anzahl der Experimente), die Differenz d 1 zwischen berechnetem und tatsächlichem Optimum und den Abstand d 2 zwischen berechneter optimaler Faktorenkombination und tatsächlicher optimaler Faktorenkombination anhand dreier unterschiedlicher praxisrelevanter Szenarien. Statistische Versuchsmethodik Abb. 4: Skizze zur Erklärung von d 1 und d 2 Die Szenarien werden mit Hilfe analytischer Funktionen simuliert, die das „Experiment“ beschreiben. Nur durch eine Simulation lassen sich die Verfahren objektiv bewerten, da nur in diesem Fall das tatsächliche Optimum bekannt ist. Der Einfachheit halber gehen wir von zwei Faktoren und einer Zielgröße aus. Mehrere Zielgrößen lassen sich gleichzeitig dadurch optimieren, dass man eine Bewertungsfunktion konstruiert, die einer Kombination der Zielgrößen einen Wert zuordnet. Szenario 1 (lokales Optimum) Abb. 5: Funktion lokales Optimum 18 Statistische Versuchsmethodik
Szenario 2 (Optimum am Rand) Abb. 6: Funktion Optimum am Rand Szenario 3 (Wechselwirkung) Abb. 7: Funktion Wechselwirkung Die Suche des Optimums beschränken wir auf einen Bereich von . Das OFAT Verfahren und das Simplexverfahren haben einige Freiheitsgrade. Beim OFAT Verfahren können Anzahl der Stufen pro Statistische Versuchsmethodik 19
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