DOEにおける原材料の入手可能性の制約やあ、
DOEを実行していて、原材料の入手可能性の制約に直面するたびにどうなるでしょうか。 明らかに、試薬の量は限られています。
確かに、実行の総数を要求することで問題に対処できますが、制約を使用できるかどうか疑問に思っています。 理想的には、反応物の合計が一定の値を超えないことを制約として規定したいと思います。原材料を失うことがないように、正確にこの量を使用することもできます。
したがって、試験に沿って制約があります。
誰かがこの問題に直面したことがありますか？
私の提案は、一連のDOEを実行し、限られた反応物の合計を比較して、最良のDOEを選択することです。 誰かがこれを試しましたか？
ご提案ありがとうございます。
フィレンツェ
Re：DOEにおける原材料の入手可能性の制約この問題を回避するために、私は小さなスクリプトを開発しました。 このスクリプトは、関連するテーブルの要素を使用してDOEを作成します（2行目のパスを変更します）。
反応係数は240ユニットでしか利用できないと考えました（4行目）。
次に、DOEを最小サイズ（プラットフォームからDOEスクリプトを取得）から最大サイズの試行回数（ここでは12〜25試行）まで実行し、反応物変数で各DOEの合計をテストします。 240以下であることを確認してください。 可能なテーブルが残ります（テーブルのタイトル=合計）
因子間制約の場合のように最適性基準を最適化するときにこの制約を考慮しないため、このアプローチは最も理想的ではありませんが、一連の計画でこの制約によって受け入れ可能な計画を維持できます。
FactorsTable= open("Reactor Factors.jmp");
ReactantMaxSum = 240;
For( i = 12, i < 25, i++,
DOeInit = DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Set Random Seed( 4547922 ),
Optimality Criterion( Name( "Make D-Optimal Design" ) ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 )}
);
DOeInit << Load Factors( FactorsTable );
DOeInit << Set Sample Size( i );
DOeInit << Make Table();
temp = Current Data Table();
tempdata = temp << Summary( Sum( :Reactant ), Freq( "Aucun(e)" ), Weight( "Aucun(e)" ) );
mySum = Column( 2 )[1];
Show( mySum );
If( mySum > ReactantMaxSum,
Close( temp, NoSave );
Close( tempdata, NoSave );
DOeInit<<CLOSE window=""></CLOSE>Re: DOE における原材料の入手可能性の制約最近、誰かが私に同様の質問をしました。 別のアプローチは、Reactant を共変量因子として扱うことだと思います。 因子の主効果のみをテストする場合、最適なのは、因子が因子範囲の下限と上限のみを取ることです (この例では 10 と 20)。
16 回の実行では、Reactant = 10 で 8 回、Reactant = 20 で 8 回の実行で適切にバランスを取ることができます。 したがって、Reactant の主効果の最適設計は、合計 Reactant <= 240 の制約を満たすと予想されます。
より多くの実行については、20 で最も多くの実行を与える Reactant のすべての値を計算することができ、したがって最良のバランスであり、それでも Reactant <= 240 の制約を満たすことができます。 次に、これらを最適な計画の候補セット テーブルとして使用します。
16 回、18 回、および 20 回の実行に最適な Reactant レベルを計算しました (.xlsx ファイルが添付されています)。 20ランのJMP共変量表も添付。
例として、これを使用して、20回の実行用に付属の計画を作成しました.これは、総反応物 <= 240 の制約を考えると、主効果の D 最適設計だと思います。
これは興味深い問題です。 私のソリューションが誰かに役立つことを願っています!
フィル
