具有复杂约束混料试验的渐近D-最优设计

发布时间：2019-06-08 06:52

【摘要】：复杂约束条件下试验设计区域极不规则,通常难以得到精确的最优设计.本文构造一种针对混料试验设计的随机搜索算法(MDRS),在具有复杂约束的区域内由Monte-Carlo方法产生一组初始点集,并通过MDRS算法迭代至逼近最优点集.通过实例验证,这种方法是有效的.它可以作为衡量其他设计的一个标准,即只有当给出的其他设计优于近似的最优解时才是有效.
[Abstract]:Under complex constraints, the experimental design area is very irregular, so it is usually difficult to obtain accurate optimal design. In this paper, a random search algorithm (MDRS), for mixing experiments is constructed, which is designed by Monte-Carlo method to generate a set of initial points in a region with complex constraints, and iterates to approximate the optimal set by MDRS algorithm. An example shows that this method is effective. It can be used as a criterion to measure other designs, that is, it is effective only if the other designs are superior to the approximate optimal solution.
【作者单位】： 广州大学经济与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(批准号:11671104)资助
【分类号】：O212.6

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本文编号：2495086