由于时间限制和实验可能性，我感兴趣的不是JMP中完全随机化的DOE，而是通过我的实验空间的“最短路径”（但仍然尽可能随机）：
1）最小化两个连续实验之间多个参数变化的情况的数量
2）最小化参数内的级别之间的多步变化（即，优选'-1至0'和'0至+1'而不是'-1至+1'）。
3）添加额外的实验比花费1或2花费更少的时间。
有人试过这个/研究了这对实验设计和统计效果的影响吗？
（也许可视化：考虑驾车前往10个城市在20个实验DOE中对每个城市进行采样，最大限度地减少您想要使用的汽油量 - 不是作为实验的目标，而是作为实验的设计）。
（我目前正在使用JMP 13，但可以访问JMP 14和15）。
有趣的概念。您肯定会参与自定义设计和评估设计平台空间。也许你可以在JMP 14或15中完成你的工作。与JMP 13相反，因为您可以有效地比较多个设计的Evaluate Design平台在JMP 14中从13增强，在JMP 15中甚至更多？我还没有看到JMP 15，所以不确定。
