許可されていない組み合わせは、非線形制約に従う実験を計画するのにうまく機能します。ノースカロライナ州の枠内で設計ポイントを制約する例を見たことがあるかもしれません。ただし、データが収集されてモデルが作成されると、最適化ルーチンは現在、指定された許可されていない組み合わせに従いません。たとえば、ノースカロライナ州内の地理的位置によって気温を最小限に抑え、経度と緯度によって天気予報を予測した場合、解決策は私をノースポールに送ってくれる可能性があります。ではないノースカロライナで！）
私はうまくいくように見える回避策を開発し、これをユーザーコミュニティと共有したいと思いました。他の誰かがすでに似たようなものを投稿していたら謝罪しますが、私が検索したとき私はそのトピックについて何も見つけることができませんでした。
基本的には、許可されていない組み合わせ式の列を作成し、その列のResponse Limitsプロパティを設定して、制約が満たされている場合は1、違反している場合は0を指定します。私はResponse Limitsで私の好みの重要性を通常20に設定しました（非常に重要です）。それから私は最適化のためのプロファイラーで私の実際の応答と一緒にその列を含めます。
テクニックを説明するための例を含めました。この例では、2つの予測子XとYしかありません。これらの予測子は、3次方程式（赤い点線）で表される組み合わせは許可されていません。制約のない解（赤いアスタリスク）と制約のある解（緑色の点）を示し、輪郭を追加したので、最適化によってこれらの解が選択された理由がわかります。
あなたがこの問題を解決する他の手段を持っているならば、私はそれらを見ることに非常に興味があるでしょう。これが最適化作業をする他の人に役立つことを願っています。
ケーシー・ボリーノ
この回避策は、複数の非線形制約がある場合にも機能することを指摘したいと思いました。許可された組み合わせを（ "＆"を使用して）単一の列に結合し、その列の応答限界を設定して、上で説明したように進めます。すべての最適化問題と同様に、初期値は最適化にとって重要です。
