Метод Тагучи с поддержкой оптимизации

Метод Тагучи с поддержкой оптимизации расширяет основу робастного проектирования Тагучи, сочетая его эксперименты с ортогональными массивами со вторичным алгоритмом оптимизации — таким как анализ серых отношений, генетические алгоритмы или оптимизация роем частиц — для одновременной обработки нескольких выходных переменных или для навигации по большему проектному пространству, чем могут эффективно исследовать чистые массивы Тагучи. Результатом является структурированная, эффективная по данным экспериментальная стратегия, которая дает как робастные настройки параметров, так и глобально близкие к оптимальным решения.