DOE의 원자재 가용성 제약안녕,
DOE를 수행 중이고 원자재 가용성 제약에 직면할 때마다 어떻게 될까요? 분명히 시약의 양은 제한되어 있습니다.
확실히 총 실행 횟수를 요구하여 문제를 처리할 수 있지만 제약 조건을 사용할 수 있는지 궁금합니다. 이상적으로는 반응물의 합계가 특정 값을 초과하지 않는 것을 제약 조건으로 규정하고 싶습니다. 원재료를 잃지 않도록 정확히 이 양을 사용할 수도 있습니다.
그래서 시련을 따라 제약이 있습니다.
누구든지이 문제에 직면 한 적이 있습니까?
내 제안은 최상의 DOE를 선택하기 위해 일련의 DOE를 실행하고 제한된 반응물의 합계를 비교하는 것입니다. 누구든지 이것을 시도 했습니까?
제안해 주셔서 감사합니다.
피렌체
Re: DOE의 원자재 가용성 제약문제를 해결하기 위해 작은 스크립트를 개발했습니다. 이 스크립트는 연관된 테이블의 요소를 사용하여 DOE를 빌드합니다(2행에서 경로 변경).
Reactant factor는 240단위(라인 4)에서만 사용할 수 있다고 생각했습니다.
그런 다음 DOE를 최소 크기(플랫폼에서 DOE 스크립트 검색)에서 최대 시도 횟수(여기서는 12~25회 시도)로 실행하고 반응 변수에 대한 각 DOE의 합계를 테스트하고 240보다 작거나 같은지 확인하십시오. 가능한 테이블을 남겨둡니다(테이블 제목 = 합계)
이 접근 방식은 최적성 기준을 최적화할 때 요인 간 제약 조건과 같이 이 제약 조건을 고려하지 않기 때문에 가장 이상적이지는 않지만 계획 집합에 대한 이 제약 조건으로 계획을 수용할 수 있도록 허용합니다.
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: DOE의 원자재 가용성 제약최근에 누군가 나에게 비슷한 질문을 했다. 또 다른 접근법은 Reactant를 공변량 요인으로 취급하는 것이라고 생각합니다. 요인의 주효과만 테스트하려는 경우 요인이 요인 범위(이 예에서는 10 및 20)의 하한 및 상한만 취하는 것이 최적입니다.
16 실행의 경우 Reactant = 10에서 8 실행과 Reactant = 20에서 8 실행으로 적절하게 균형을 잡을 수 있습니다. 따라서 Reactant의 주 효과에 대한 최적 설계는 총 Reactant <= 240이라는 제약 조건을 충족할 것으로 예상합니다.
더 많은 실행을 위해 20에서 가장 많은 실행을 제공하는 Reactant의 모든 값을 계산할 수 있으므로 최적의 균형을 유지하면서 여전히 Reactant <= 240의 제약 조건을 충족할 수 있습니다. 그런 다음 이를 최적 설계를 위한 후보 세트 테이블로 사용하십시오.
16회, 18회, 20회 실행에 대한 Reactant의 최적 수준을 계산했습니다(.xlsx 파일 첨부). 20 실행 JMP 공변량 테이블도 첨부했습니다.
예를 들어, 저는 이것을 20개의 실행에 대한 첨부된 디자인을 만드는 데 사용했습니다.총 반응물 <= 240이라는 제약 조건이 주어졌을 때 이것이 주효과에 대한 D-최적 설계라고 생각합니다.
이것은 흥미로운 문제입니다. 내 솔루션이 누군가에게 유용하기를 바랍니다!
필
