방법 증거 기록
Optimization-assisted design of experiments
Optimization-assisted design of experiments (OA-DoE) couples a structured experimental plan with a mathematical optimization engine to locate factor settings that simultaneously satisfy multiple response objectives. Rather than stopping at fitting a response surface model, the analyst applies desirability functions, genetic algorithms, or other optimizers to the fitted model to identify the global or near-global optimum across all responses of interest.
원본 기록
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Optimization-Assisted Design of Experiments
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / experimental-design
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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