JMP 使用哪些合意性函数形式来最大化、最小化和达到响应目标？我同时根据输入因素优化我的输出响应变量，并使用合意性方法。 同时，我正在浏览 JMP 提供的文档以了解哪些分段函数形式（类似于 Derringer 和 Suich (1980) 提出的分段函数） JMP 用来优化合意性，但我只得到了整体合意性函数（几何平均数）。C有人知道 JMP 使用哪个分段函数来最大化和最小化合意性吗？ 也为目标. 这些是否与 Derringer 和 Suich (1980) 提出的相同？ 因为在 JMP 的文档中，明确提到“ JMP 不使用 Derringer 和 Suich (1980) 的函数形式。 因为它们不平滑，所以它们并不总是适用于 JMP 的优化算法“
质量与工艺工程回复：JMP 使用哪种函数形式来最大化、最小化和达到响应目标？根据文档:
优化算法
用于优化整体意愿函数或单个意愿函数（如果只有一个响应）的方法取决于因子类型。
•对于分类因素，使用坐标交换算法。
•对于连续因子，使用梯度下降算法。
•在存在约束或混合因素的情况下，使用 Wolfe 减少梯度方法。
•为降低找到局部最优值的风险，JMP 使用多个随机启动。
回复：JMP 使用哪种函数形式来最大化、最小化和达到响应目标？你得到这个问题的答案了吗？ 我也有同样的疑问。
