Optimierungsgestützte Box-Behnken-Versuchsplanung
Die optimierungsgestützte Box-Behnken-Versuchsplanung (BBD) kombiniert das dreistufige experimentelle Design von Box-Behnken mit einem formalen Optimierungsschritt, um Faktoreinstellungen zu finden, die eine oder mehrere Antworten maximieren, minimieren oder einen Zielwert erreichen. BBD passt ein Response-Surface-Modell zweiter Ordnung mit weniger Durchläufen als ein vollständiger Faktorversuch an, und die Optimierungsphase – typischerweise mittels Wünschbarkeitsfunktionen oder numerischer Suche – nutzt dieses angepasste Modell, um das wahre Optimum innerhalb des experimentellen Bereichs zu identifizieren.
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Quellen
- Box, G. E. P., & Behnken, D. W. (1960). Some new three level designs for the study of quantitative variables. Technometrics, 2(4), 455–475. DOI: 10.1080/00401706.1960.10489912 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Optimization-Assisted Box-Behnken Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/optimization-assisted-box-behnken-design
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