Conception d'expériences assistée par optimisation
La conception d'expériences assistée par optimisation (OA-DoE) couple un plan expérimental structuré avec un moteur d'optimisation mathématique pour localiser les réglages des facteurs qui satisfont simultanément plusieurs objectifs de réponse. Plutôt que de s'arrêter à l'ajustement d'un modèle de surface de réponse, l'analyste applique des fonctions de désirabilité, des algorithmes génétiques ou d'autres optimiseurs au modèle ajusté pour identifier l'optimum global ou quasi-global sur toutes les réponses d'intérêt.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Optimization-Assisted Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/experimental-design/optimization-assisted-design-of-experiments
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- Plan de Box-BehnkenPlans d'expériences↔ comparer
- Planification Composite CentralePlans d'expériences↔ comparer
- Planification d'ExpériencesPlans d'expériences↔ comparer
- Méthodologie des surfaces de réponse (RSM)Plans d'expériences↔ comparer
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