Diseño de Experimentos Asistido por Optimización

El diseño de experimentos asistido por optimización (OA-DoE, por sus siglas en inglés) acopla un plan experimental estructurado con un motor de optimización matemática para localizar los ajustes de los factores que satisfacen simultáneamente múltiples objetivos de respuesta. En lugar de detenerse en el ajuste de un modelo de superficie de respuesta, el analista aplica funciones de deseabilidad, algoritmos genéticos u otros optimizadores al modelo ajustado para identificar el óptimo global o casi global entre todas las respuestas de interés.