Многокритериальное планирование эксперимента — одновременная оптимизация нескольких откликов

Многокритериальное планирование эксперимента (MRDoE) расширяет классическое планирование эксперимента (DoE) на ситуации, когда необходимо одновременно оптимизировать несколько переменных отклика. Вместо настройки факторов для одного выходного параметра экспериментатор подбирает отдельные регрессионные модели или модели поверхности отклика для каждого отклика, а затем объединяет их — чаще всего с помощью функции желательности Деррингера и Суича — в единый составной показатель, который направляет поиск настроек факторов, удовлетворяющих всем целевым значениям отклика одновременно.