不允许的组合可以很好地设计出符合非线性约束的实验。你可能已经看过限制北卡罗来纳州边界内设计点的例子。但是，一旦收集数据并创建模型，优化例程当前不会遵循指定的不允许组合。例如，如果我想根据北卡罗来纳州的地理位置最小化温度，并且我的模型根据经度和纬度预测天气，那么解决方案很可能会将我送到北极（即不在北卡罗来纳州！）。
我开发了一种似乎运行良好的解决方案，并希望与用户社区分享。如果其他人已经发布了类似的东西，我会道歉，但是当我搜索时，我找不到关于该主题的任何内容。
基本上我所做的是为不允许的组合公式创建一个列，并设置该列的Response Limits属性，以确保满足约束时的满意度为1，如果违反则为0。我将响应限制中的首选项的重要性设置为20（非常重要）。然后，我将该列与我的实际响应一起包含在分析器中以进行优化。
我已经包含了一个描述该技术的例子。在这个例子中，我只有两个预测变量X和Y，它们具有由三次方程（红色虚线）描述的不允许的组合。我展示了无约束的解决方案（红色星号）和约束解决方案（实心绿点），并添加了轮廓，以便您了解优化选择这些解决方案的原因。
如果你有其他解决这个问题的方法，我会非常有兴趣看到它们。我希望这对进行优化工作的其他人有用。
凯西沃利诺
想要指出，当你有多个非线性约束时，这种解决方法也有效。只需将允许的组合合并到一个列中（使用“＆”），然后按照上面的描述继续设置该列的响应限制。与所有优化问题一样，您的初始值对优化很重要。
