Multi-response Response Surface Methodology
Die Multi-response Response Surface Methodology (MRSM) erweitert die klassische RSM auf Situationen, in denen ein Experiment zwei oder mehr Antwortvariablen generiert, die gleichzeitig optimiert werden müssen. Anstatt die Faktoreinstellungen für eine einzelne Ausgabe abzustimmen, passt MRSM für jede Antwort ein separates Polynommodell zweiter Ordnung an und kombiniert diese dann – am häufigsten über die Desirability-Funktion von Derringer und Suich –, um Faktoreinstellungen zu finden, die alle Ziele gleichzeitig erfüllen.
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Quellen
- Derringer, G., & Suich, R. (1980). Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214–219. DOI: 10.1080/00224065.1980.11980968 ↗
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118916025
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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-response Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/multi-response-response-surface-methodology
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