Perfilador de predicción y simulación¿Podría explicar qué es el recuadro negro detrás del generador de perfiles de predicción y cómo sugiere una solución cuando usamos la conveniencia máxima?AnalíticaGAMARe: Perfilador de predicción y simulaciónpuse número de consejos = 40, iteración máxima = 250, ciclo máximo = 100 y tolerancias de convergencia = 0.00000001 pero nuevamente no encuentra la mejor solución de optimización.
Y lo peor es que, incluso si vuelvo a ejecutar las simulaciones, no puedo alcanzar la mejor tasa de defectos %8 que JMP me sugirió antes después de volver a ejecutar las simulaciones 3 veces.Pero tengo suerte de haber guardado esta solución antes.
Creo que JMP hace simulaciones en los niveles iniciales de los factores. Después de maximizar la deseabilidad, JMP toma nuevos puntos de optimización iniciales que JMP me sugirió en el primer paso. Si JMP no comienza con el punto de partida correcto para la optimización, nunca encontraré la mejor solución.
(Por cierto, también realicé una simulación pero cambiando una parte del espacio del nivel del factor para experimentar con 1, pero nuevamente no pude alcanzar la mejor solución opcional).
Re: Perfilador de predicción y simulaciónHay varias formas de ayudar a lograr la configuración óptima que desea o necesita.
Opciones de optimización : Están los criterios que mencioné. Puede acceder a ellos desde el menú del triángulo rojo cuando las funciones de deseabilidad se han agregado al generador de perfiles. Seleccione Optimización y deseabilidad > Opciones de maximización. Obtendrá un diálogo en el que podrá cambiar los criterios.
Desafortunadamente no puedo encontrar documentación para estas opciones. Sin embargo, en general, aumentar el número de viajes, las iteraciones máximas o los ciclos máximos hará que la convergencia sea más estricta. La disminución de la Tolerancia de convergencia también hará que la convergencia sea más estricta. Recomendaría hacer pequeños cambios en la dirección correcta.
Configuración del factor de bloqueo : A veces ayuda seleccionar la configuración de los factores en función de criterios externos. Puede establecer y bloquear la configuración. Control-clic o Alt-clic en el perfil para el factor y luego use este cuadro de diálogo:
Restricciones lineales : puede definir el espacio que se excluirá de la optimización utilizando restricciones lineales. Estos representan desigualdades y combinaciones de configuraciones de factores. Mira esto ayuda para más información.
Tenga en cuenta que puede guardar el modelo ajustado como una nueva fórmula de predicción de columna. Luego, puede iniciar Prediction Profiler por sí solo desde Graph > Profiler sin volver a ajustar el modelo.
Re: Perfilador de predicción y simulaciónMuchas gracias, supongo que tengo un problema de criterios de convergencia. ¿Cómo puedo cambiar los criterios de convergencia?Re: Perfilador de predicción y simulaciónHay dos razones principales para tal comportamiento. La primera razón es que, de hecho, hay más de una solución óptima. Esto sucede a menudo en sistemas simples, pero puede suceder en sistemas complejos. también. El optimizador devuelve solo una de las soluciones en este caso. Podría encontrar otro si cambia la posición inicial de todos los factores.
La segunda razón es que la optimización por cualquier método numérico depende de criterios de convergencia. Los criterios determinan cuándo los valores actuales son 'suficientemente buenos'. Cambie los criterios y la solución probablemente cambiará.
Re: Perfilador de predicción y simulaciónVeo. Trato de entender la caja negra detrás de la simulación porque me enfrenté a una situación extraña cuando realicé experimentos de simulación muchas veces. (digamos hacer ejecución tras ejecución) JMP siempre me sugiere diferentes niveles de factor con tasas de defectos más pequeñas. Cuanto mayor es el número de ejecuciones de simulación que hago, mejor tasa de defectos me sugiere. No entiendo estas soluciones de optimización inestables. ¿Por qué no me sugiere niveles de factor óptimos globales? ¿Cuántas veces vuelvo a ejecutar la simulación para obtener el óptimo global?
Re: Perfilador de predicción y simulaciónLa descripción general es:
Algoritmo de optimización
La optimización de la función de deseabilidad general, o de la función de deseabilidad única si sólo hay una respuesta, se realiza de la siguiente manera.
Para factores categóricos, se utiliza un algoritmo de intercambio de coordenadas.
Para factores continuos, se utiliza un algoritmo de descenso de gradiente.
En presencia de restricciones o factores de mezcla, se utiliza un enfoque de gradiente reducido de Wolfe.
Se omite una descripción detallada porque el software JMP es propietario.
Re: Perfilador de predicción y simulaciónGracias Markbailey, he leído esta información antes, pero estoy tratando de entender la teoría detallada detrás de la conveniencia máxima y la simulación. ¿En qué tipo de metodología se basa jmp cuando se ejecutan las funciones de máxima deseabilidad y simulación?Re: Perfilador de predicción y simulaciónSe explican las funciones de deseabilidad y optimización. aquí .
