expérience de mélange et fonction de coûtBonjour,
J'ai des données de mélange avec les ingrédients I_1, I_2, ... I_9. Ils s'additionnent pour donner 1 car il s'agit de données de mélange. La réponse est y. Sur les 9 ingrédients, 6 d'entre eux ont un coût qui leur est associé, disons I_1 - I_6. Je crée une nouvelle colonne : C = p1*I_1 + p2*I_2 + ... + p6*I_6. Cela donne le coût total par unité de poids. Maintenant, j'exécute un modèle de surface de réponse de mélange pour y. Mais lorsque je vais l'optimiser, j'aime prendre en compte la colonne de coût C et trouver la solution optimale tout en minimisant le coût C.
Comment ferais-je cela ?
Merci,
Plan d'expériencesRé: expérience de mélange et fonction de coûtEnregistrez la formule de prédiction pour le modèle ajusté. Sélectionnez Graphique > Profileur et sélectionnez les colonnes de formule de modèle et de coût. Elles apparaissent désormais toutes les deux dans le profileur pour une optimisation conjointe.
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtMerci beaucoup Mark !
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtJ'ai une question concernant l'optimisation conjointe telle qu'indiquée dans cet article.
1. Que se passe-t-il si nous avons 10 réponses qui doivent être optimisées conjointement ? JMP peut-il gérer cela ?
2. La raison de la question 1 est que lorsque j'exécute 6 optimisations de 6 réponses conjointement à l'aide de Graphique > Profileur, les valeurs de certaines réponses sont largement hors de la plage spécifiée dans Propriété de colonne > Limite de réponse. Par exemple, lorsqu'une réponse a une limite (47, 52), la valeur optimisée est 15298 tandis que dans d'autres cas, la valeur est négative, ce qui n'est pas du tout acceptable.
Merci,
Ré: expérience de mélange et fonction de coût1. Oui.
2. La propriété de la colonne Limites de réponse définit la désirabilité de la réponse. Elle ne contraint pas l'optimisation ; elle la guide. Si la réponse avec une plage souhaitable de (47,52) vise à maximiser la réponse, la solution peut dépasser 52. Parfois, la plage inattendue de la réponse est due au fait que le modèle de régression linéaire suppose que la réponse peut aller de l'infini négatif à l'infini positif sans contrainte. Votre exemple de (47,52) est-il un cas où vous souhaitez correspondre à une cible ?
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtOui, c'est correct. Voici un exemple de réponse :
Je fais la même chose pour d'autres réponses avec leurs propres limites. Mais lorsque je clique sur maximiser la désirabilité, j'obtiens des valeurs négatives pour certaines réponses pour le choix des paramètres des ingrédients. Certaines autres réponses deviennent extrêmement positives.
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtTout d'abord, je recommande de définir les valeurs de désirabilité inférieure et supérieure à l'aide du menu déroulant Objectif. Il s'agit d'une particularité du profileur. Il serait préférable de ne pas les modifier à 0 ou 1. Cela pourrait contrecarrer l'algorithme interne qui optimise les paramètres de facteur. Il est possible de modifier la valeur moyenne si la cible n'est pas centrée dans l'intervalle.
Votre exemple de réponse avec pour objectif d'atteindre une cible est utile. Ces valeurs constituent un objectif. Elles ne sont pas garanties. Lorsque vous avez plusieurs réponses, l'optimisation peut ne pas être en mesure d'atteindre l'objectif pour chaque réponse.
Vous avez modifié la valeur Importance par défaut de 1. Cette valeur peut être utile pour mettre en valeur une ou plusieurs réponses. La désirabilité conjointe utilise cette valeur comme puissance dans le produit des désirabilités individuelles, donc un grand nombre est inutile. Un grand nombre peut permettre à une seule réponse de détourner l'optimisation.
Quant aux prédictions élevées irréalistes, cela dépend du modèle que vous adaptez et du fait que les limites de réponse ne limitent pas réellement la plage de la réponse ici. Un modèle de régression linéaire suppose que la réponse peut aller de l'infini négatif à l'infini positif. Définir un objectif de maximisation et une plage de (inférieure, supérieure) signifie que la limite supérieure est suffisamment bonne si une autre réponse peut être satisfaite, mais sinon, elle ne limite pas la réponse.
Grâce à votre expertise dans le domaine, vous pourrez peut-être ajuster manuellement un ou plusieurs paramètres de facteur pour ramener une telle réponse à un niveau raisonnable. Vous pouvez ensuite verrouiller ce facteur afin que JMP ne puisse pas le modifier pendant l'optimisation. Cette approche oblige JMP à utiliser uniquement les facteurs déverrouillés pendant l'optimisation.
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtMerci beaucoup!
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtSalut Marc,
En ce qui concerne la discussion sur la modélisation des mélanges, j'ai du mal avec la cohérence de JMP !
Le tableau ci-joint est celui que j'utilise. Le modèle ci-joint est la surface de réponse du mélange après une sélection par étapes. Vous remarquerez que le profileur semble déraisonnable et hors limites. Chaque composant a ses propres limites. J'espère que je fais quelque chose de mal et que je peux facilement le réparer.
J'apprécie d'avance votre aide.
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtJe n'ai jamais observé ce comportement auparavant. Je vous recommande d'envoyer votre problème au support technique JMP ( support@jmp.com ) pour résolution. Veuillez signaler toute solution qu'ils peuvent vous apporter ici.
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtDésolé d'interrompre la discussion, mais pourquoi utilisez-vous la méthode pas à pas pour un plan de mélange ? Vous devez avoir un modèle en tête à priori. Toutes les analyses dépendent du modèle. Si vous changez ce qui est ou n'est pas dans le modèle, l'analyse changera.
Ré: expérience de mélange et fonction de coûtJ'ai remarqué que toutes les lignes du tableau de données ne totalisent pas 1. Elles sont proches, mais pas exactes. Je me demande si cela est à l'origine des problèmes que vous voyez. Par exemple, les propriétés de colonne ont un X1 compris entre 0,3 et 0,7. Mais les plages réelles sont comprises entre 0,32 et 0,73489 environ.
Ces différences peuvent sembler minimes, mais je me demande si elles ne sont pas à l'origine de certains des problèmes que vous rencontrez. Si une ligne ne correspond pas à 1, JMP redimensionne automatiquement les valeurs pour qu'elles le soient (je crois que c'est ce qui se passe actuellement). Par conséquent, les plages peuvent être différentes de celles que vous avez fournies.
