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Beschränkung der Rohstoffverfügbarkeit in einem DOE

Hi,

Was ist, wenn Sie ein DOE durchführen und jedes Mal mit einer Einschränkung der Rohstoffverfügbarkeit konfrontiert sind? Natürlich ist die Menge an Reagenzien begrenzt.

Sicherlich können Sie das Problem lösen, indem Sie die Gesamtzahl der Läufe verlangen, aber ich frage mich, ob man Einschränkungen verwenden könnte. Idealerweise möchte ich als Randbedingung festlegen, dass die Summe eines Reaktanden einen bestimmten Wert nicht überschreitet. Wir könnten auch genau diese Menge verwenden, damit Sie kein Rohmaterial verlieren.

Also mit Einschränkungen entlang der Versuche.

Hatte schon mal jemand dieses Problem?
Mein Vorschlag wäre, eine Reihe von DOEs laufen zu lassen und die Summe der begrenzten Reaktanten zu vergleichen, um das beste DOE auszuwählen. Hat das jemand versucht?

Vielen Dank für Ihre Vorschläge.

Florenz

Betreff: Rohstoffverfügbarkeitsbeschränkung in einem DOE

Um das Problem zu umgehen habe ich ein kleines Script entwickelt. Dieses Skript erstellt ein DOE mit den Faktoren der zugehörigen Tabelle (ändern Sie den Pfad in Zeile 2).
Ich habe berücksichtigt, dass der Reaktantenfaktor nur in 240 Einheiten verfügbar ist (Zeile 4).
Dann führe ich das DOE von seiner minimalen Größe (ich habe das DOE-Skript von der Plattform abgerufen) bis zu einer maximalen Größe in Anzahl der Versuche (hier von 12 bis 25 Versuchen) aus und teste die Summe jedes DOE auf der Reaktantenvariablen und Überprüfen Sie, ob es kleiner oder gleich 240 ist. Es verlässt Sie mit den möglichen Tabellen (Titel der Tabelle = die Summe)

Dieser Ansatz ist nicht der idealste, da ich diese Einschränkung nicht berücksichtige, wenn ich das Optimalitätskriterium optimiere, wie man es mit einer Interfaktor-Einschränkung tun würde, aber es ermöglicht, die Pläne durch diese Einschränkung für eine Reihe von Plänen akzeptabel zu halten.

 

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>

Betreff: Rohstoffverfügbarkeitsbeschränkung in einem DOE

Jemand hat mir kürzlich eine ähnliche Frage gestellt. Ich denke, dass ein anderer Ansatz darin bestehen würde, Reactant als Kovariatenfaktor zu behandeln. Wenn Sie nur den Haupteffekt des Faktors testen möchten, ist es optimal, wenn der Faktor nur die unteren und oberen Grenzen des Faktorbereichs (in diesem Beispiel 10 und 20) annimmt.

Für 16 Läufe können Sie mit 8 Läufen bei Reaktant = 10 und 8 Läufen bei Reaktant = 20 richtig ausgleichen. Ich würde also erwarten, dass ein optimales Design für den Haupteffekt von Reactant die Einschränkung von Reactant insgesamt <= 240 erfüllen würde.

Für mehr Läufe könnten Sie alle Werte von Reaktant ausarbeiten, die die meisten Läufe bei 20 und damit das beste Gleichgewicht ergeben, und dennoch die Einschränkung von Reaktant <= 240 erfüllen. Verwenden Sie diese dann als Kandidatensatztabellen für ein optimales Design.

Ich habe die optimalen Mengen an Reaktant für 16, 18 und 20 Läufe ausgearbeitet (.xlsx-Datei im Anhang). 20 ausgeführte JMP-Kovariatentabelle ebenfalls beigefügt.

Als Beispiel habe ich dies verwendet, um das beigefügte Design für 20 Läufe zu erstellen.Ich denke, dies ist das D-optimale Design für Haupteffekte, angesichts der Einschränkung des gesamten Reaktanten <= 240.

Dies ist ein interessantes Problem. Ich hoffe, meine Lösung ist für jemanden nützlich!

Phil