Metodologia de Superfície de Resposta Assistida por Otimização
A metodologia de superfície de resposta (MSR) assistida por otimização acopla um modelo de superfície de resposta de segunda ordem com uma rotina de otimização matemática — mais comumente a função de desejabilidade de Derringer e Suich, mas também algoritmos genéticos ou solucionadores baseados em gradiente — para localizar as configurações de fatores que satisfazem simultaneamente múltiplos objetivos de qualidade ou desempenho. O resultado é uma recomendação orientada por dados para condições ótimas de processo ou produto, apoiada por um modelo polinomial ajustado a um delineamento experimental estruturado.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Optimization-Assisted Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/experimental-design/optimization-assisted-response-surface-methodology
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