現代の実験計画では、各処理に含まれる因子の数に制限がある、いわゆる処理数制約に直面することが多い。このような制約のある実験は、工学シミュレーション、AIシステムのチューニング、大規模システムの検証などでよく見られる。
統計的効率性を確保し、実現可能な制約内でモデリングと分析を可能にする適切な設計の開発が求められています。私たちは、因子活性のバランスを取り、低次元部分空間における良好な射影特性を維持し、エイリアシングを低減して解釈可能なモデリングをサポートする、基数制約のある設定に合わせた2レベル設計を開発しました。この設計は、バランス型不完全ブロック設計（BIBD）に基づいており、効率的な遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて制約のある設計空間を探索します。
実用化を可能にするため、既存のJMP実験計画法（DOE）および評価ツールを活用しつつ、エンドツーエンドの設計生成と評価のための独自の構築アルゴリズムを組み込んだJMPアドインを使用しました。このアドインは、投影品質とエイリアス構造のチェックを自動化します。数値例では、処理群数の制約下における推定精度の向上と因子効果の明確化が実証されています。
