【摘要】：復(fù)雜約束條件下試驗(yàn)設(shè)計(jì)區(qū)域極不規(guī)則,通常難以得到精確的最優(yōu)設(shè)計(jì).本文構(gòu)造一種針對(duì)混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)的隨機(jī)搜索算法(MDRS),在具有復(fù)雜約束的區(qū)域內(nèi)由Monte-Carlo方法產(chǎn)生一組初始點(diǎn)集,并通過(guò)MDRS算法迭代至逼近最優(yōu)點(diǎn)集.通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,這種方法是有效的.它可以作為衡量其他設(shè)計(jì)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),即只有當(dāng)給出的其他設(shè)計(jì)優(yōu)于近似的最優(yōu)解時(shí)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.
【作者單位】： 廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):11671104)資助
【分類號(hào)】：O212.6

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4 張崇岐;;混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究(英文)[J];廣州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年05期

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7 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：2495086