Plan factoriel fractionnaire assisté par optimisation
Le plan factoriel fractionnaire assisté par optimisation (OA-FFD) combine le criblage factoriel fractionnaire classique avec des critères d'optimalité algorithmiques — tels que l'optimalité D, I ou A — pour construire des matrices d'expériences qui maximisent l'efficacité statistique. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des tables de tableaux orthogonaux standard, un algorithme informatique sélectionne le meilleur sous-ensemble d'essais à partir d'un ensemble candidat, permettant aux expérimentateurs de gérer des contraintes de facteurs irrégulières, des types de facteurs mixtes et des nombres d'essais personnalisés que les tables standard ne peuvent pas prendre en charge.
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Sources
- Atkinson, A. C., Donev, A. N., & Tobias, R. D. (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press. ISBN: 978-0199296606
- Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119320937
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Optimization-Assisted Fractional Factorial Design. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/experimental-design/optimization-assisted-fractional-factorial-design
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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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