프로파일러에서 바람직함을 최대화하기 위해 JMP가 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕,
RSM(반응 표면 방법론)을 수행하기 위해 JMP를 사용하고 있습니다.응답 프로파일러와 바람직함 함수를 사용할 때 저는 최대 바람직함을 선택하고 JMP는 d를 최대화하기 위한 권장 변수 설정을 제공합니다. 제 질문은 JMP가 이 다목적 최적화 문제를 실제로 해결하기 위해 어떤 방법을 사용하는 것입니까?따르는 일반적인 알고리즘을 설명하는 문서를 찾을 수 없습니까?적어도 일반적으로 JMP가 이 문제를 어떻게 해결하는지 말해야 합니다. 그것이 독점이라면 그것을 언급하는 일반적인 방법이 있습니까?
감사해요
Re: JMP가 프로파일러에서 선호도를 최대화하기 위해 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?수잔, 저는 제 논문에 JMP를 사용하고 있고 제 솔루션에 도달하는 방법을 수학적으로 정확하게 설명해야 합니다(JMP 사용). 나는 당신이 참조한 책을 얻었지만 이 다소 두꺼운 책에서 "단계 단축"을 찾지 못했습니다.NIST 엔지니어링 통계 핸드북[2]이라는 매우 존경받는 통계 방법 소스에서 제공된 예제를 JMP를 사용하여 해결하려고 시도했습니다. 그 예는 바람직함 방법의 창시자에 의한 것입니다(Derringer and Suich 1980 [1]).JMP를 사용하여 동일한 결과를 얻을 수 없었습니다.내 연구 문제에는 모든 연속 요인이 있습니다. 아마도 당신은 그것을 시도하고 당신이 얻는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 점은 JMP에서 선호도에 사용하는 방법에 대한 참조 과학 논문을 제공하거나 적어도 여러 요인에 대한 선호도를 계산하는 데 사용되는 수학적 방법을 설명하는 Dennis 및 Schnabel 책의 페이지 번호를 제공할 수 있는지 여부입니다. 정말 고마워.
[1] 데린저, G. 및 Suich, R., (1980), "여러 반응 변수의 동시 최적화", 품질기술 저널 , 12, 4, 214-219.
[2] 5.5.3.2.2. 다중 응답: 바람직성 접근법
Re: JMP가 프로파일러에서 선호도를 최대화하기 위해 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?수잔과 마이클
정보를 제공해주신 두 분께 감사드립니다.매우 도움이 됩니다. 감사합니다.
Re: JMP가 프로파일러에서 선호도를 최대화하기 위해 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?안녕 데이브,
바람직함 최적화가 어떻게 발생하는지에 관한 JMP13의 업데이트된 문서 초안을 첨부했습니다. 귀하의 질문을 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
감사해요,
남자 이름
Re: JMP가 프로파일러에서 선호도를 최대화하기 위해 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?연속 요인에 대한 선호도를 최대화하기 위해 JMP는 선호도 기능에 대해 단계 단축과 함께 제약이 있는 뉴턴 방법 접근 방식을 사용합니다. 이에 대한 참조는 다음과 같습니다.
제약 없는 최적화를 위한 수치적 방법과 Dennis 및 Schnabel의 비선형 방정식.
범주형 요인의 경우 JMP는 한 번에 하나의 변수를 최적화하는 탐욕스러운 최적화 알고리즘을 사용합니다. 범주형 요인과 연속 요인이 모두 있는 경우 JMP는 두 전략 사이를 오갑니다. 로컬 최적점을 찾을 확률을 줄이기 위해 JMP는 여러 무작위 시작을 사용합니다. 옵티마이저는 문제 및 작동 방식에 따라 다양한 최적화 단계를 선택하고 번갈아 수행합니다.
Re: JMP가 프로파일러에서 선호도를 최대화하기 위해 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?나는 이것에 대한 공식적인 대답을 알고 싶습니다.나는 이 질문을 많이 받는다.
프로파일러에서 바람직함을 최대화하기 위해 JMP가 사용하는 구체적인 방법은 무엇입니까?제 추측으로는 Nelder-Mead Simplex Method를 사용하는 것 같습니다.문서에 사용된 방법이 명시적으로 나와 있지는 않지만(내가 볼 수 있는 한) 참조에는 심플렉스 최적화와 관련된 여러 문서가 포함되어 있습니다.
데이브
