不允許的組合可以很好地設計出符合非線性約束的實驗。你可能已經看過限制北卡羅來納州邊界內設計點的例子。但是，一旦收集數據並創建模型，優化例程當前不會遵循指定的不允許組合。例如，如果我想根據北卡羅來納州的地理位置最小化溫度，並且我的模型根據經度和緯度預測天氣，那麼解決方案很可能會將我送到北極（即不在北卡羅來納州！）。
我開發了一種似乎運行良好的解決方案，並希望與用戶社區分享。如果其他人已經發布了類似的東西，我會道歉，但是當我搜索時，我找不到關於該主題的任何內容。
基本上我所做的是為不允許的組合公式創建一個列，並設置該列的Response Limits屬性，以確保滿足約束時的滿意度為1，如果違反則為0。我將響應限制中的首選項的重要性設置為20（非常重要）。然後，我將該列與我的實際響應一起包含在分析器中以進行優化。
我已經包含了一個描述該技術的例子。在這個例子中，我只有兩個預測變量X和Y，它們具有由三次方程（紅色虛線）描述的不允許的組合。我展示了無約束的解決方案（紅色星號）和約束解決方案（實心綠點），並添加了輪廓，以便您了解優化選擇這些解決方案的原因。
如果你有其他解決這個問題的方法，我會非常有興趣看到它們。我希望這對進行優化工作的其他人有用。
凱西沃利諾
想要指出，當你有多個非線性約束時，這種解決方法也有效。只需將允許的組合合併到一個列中（使用“＆”），然後按照上面的描述繼續設置該列的響應限制。與所有優化問題一樣，您的初始值對優化很重要。
