Response Surface Methodology with Desirability Function Optimization

複数の材料と結果を持つレシピを調整することを想像してください。ケーキを美味しく（風味を最大化）、しっとりと（水分を最大化）したいが、密度が高くならないように（密度を最小化）したいとします。材料を変えて実験を行い、各結果が各材料にどのように依存するかを示す曲線に適合させ、次に3つの目標すべてを最もよくバランスさせる材料の組み合わせを見つけます。望ましさ関数は、各応答を「望ましさスコア」（0 = 望ましくない、1 = 理想）に変換し、それらを単一の指標に統合し、全体的な望ましさを最大化する設定を見つけます。