Metodología Híbrida de Superficie de Respuesta — RSM Combinada con Optimizadores Avanzados
La Metodología Híbrida de Superficie de Respuesta (RSM Híbrida) acopla diseños clásicos de superficie de respuesta —que ajustan aproximaciones polinómicas de bajo orden de una respuesta del sistema— con un optimizador secundario como un algoritmo genético, enjambre de partículas o red neuronal artificial. Esta combinación supera la limitación de la RSM de asumir paisajes de respuesta suaves y casi cuadráticos, al permitir que el modelo sustituto sea explorado globalmente, lo que la hace ampliamente utilizada en la optimización de procesos de ingeniería, el diseño de productos y los estudios basados en simulación.
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Fuentes
- 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: 978-1118916032
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. Wiley. ISBN: 978-0471873396
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Hybrid Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/es/experimental-design/hybrid-response-surface-methodology
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