Оптимизационное проектирование эксперимента
Оптимизационное проектирование эксперимента (OA-DoE) сочетает структурированный план эксперимента с математическим оптимизационным механизмом для определения таких настроек факторов, которые одновременно удовлетворяют множественным целевым показателям отклика. Вместо того чтобы останавливаться на подгонке модели поверхности отклика, аналитик применяет функции желательности, генетические алгоритмы или другие оптимизаторы к подогнанной модели для определения глобального или близкого к глобальному оптимума по всем интересующим откликам.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Optimization-Assisted Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/experimental-design/optimization-assisted-design-of-experiments
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Дизайн Бокса-БенкенаПланирование эксперимента↔ сравнить
- Центральное композиционное планированиеПланирование эксперимента↔ сравнить
- Планирование экспериментаПланирование эксперимента↔ сравнить
- Методология поверхности отклика (RSM)Планирование эксперимента↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →