Optimierungsgestützte Versuchsplanung
Die optimierungsgestützte Versuchsplanung (OA-DoE) kombiniert einen strukturierten experimentellen Plan mit einer mathematischen Optimierungsmaschine, um Faktoreinstellungen zu finden, die gleichzeitig mehrere Zielgrößen erfüllen. Anstatt beim Anpassen eines Response-Surface-Modells aufzuhören, wendet der Analyst Wunscherfüllungsfunktionen (desirability functions), genetische Algorithmen oder andere Optimierer auf das angepasste Modell an, um das globale oder nahezu globale Optimum über alle interessierenden Antwortvariablen hinweg zu identifizieren.
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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: 978-1118916018
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ScholarGate. (2026, June 3). Optimization-Assisted Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/optimization-assisted-design-of-experiments
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