Problemi con la progettazione personalizzata del Dipartimento dell'Energia (DOE)Ho un dubbio riguardo al problema LPP.
Opto per DOE -> Progettazione personalizzata
Qui definisco il nostro obiettivo
Z = Massimo o minimo
Quindi definisco e dipendo dai fattori e dal loro tipo di variabile e intervallo (diciamo X1 e X2)
Quindi definisco i vincoli
Quindi seleziono il numero di esecuzioni (predefinito o definito dall'utente).
Quindi Crea progetto -> Crea tabella
Le opzioni dei dati per i valori X1 e X2 sono già state definite in questa fase.
La formula del nostro moto, ovvero Z=X1 +X2 o X1-X2 o X1*X2 o molte altre possibilità di formula, non è ancora definita in JMP.
Come farà dunque il JMP a ottenere il valore ottimale secondo la formula?
Anch'io riscontro lo stesso problema. Ottengo solo i valori estremi del dataset, mentre il valore ottimale si trova nel mezzo.
Progettazione degli esperimentiOggetto: Problemi con la progettazione personalizzata del Dipartimento dell'Energia (DOE)Ciao @AnkushSethi ,
Benvenuto nella community!
Definire il modello ipotizzato corretto (o un modello di base adeguato al problema in questione) non è sempre banale. A seconda dell'obiettivo (screening, esplorazione, ottimizzazione, previsione...), del numero di fattori e del vincolo di budget sperimentale (numero di prove possibili), si possono avere diverse opzioni. Il modello ipotizzato aiuta a definire l'equazione che dovrebbe risolvere il problema e a generare punti di progettazione utili per determinare tale modello/equazione. È importante notare che non è necessario specificare perfettamente il modello in questa fase: si analizzeranno i risultati e si adatterà un modello una volta ottenuti, e il modello finale potrebbe essere più semplice (con meno termini) rispetto al modello ipotizzato specificato durante la fase di progettazione. Inoltre, se il modello ipotizzato è troppo semplice (mancano dei termini), è possibile ampliare la progettazione per esplorare modelli più complessi con più termini, utilizzando gli esperimenti preliminari con i nuovi modelli generati, senza dover ricominciare da capo. Infine, se non si ha idea del modello assunto e/o non si è interessati alla forma del modello, si possono anche provare i modelli di riempimento dello spazio , ovvero modelli che generano punti in modo uniforme e distribuiti nello spazio sperimentale, per consentire l'ottimizzazione e la previsione grazie a vari approcci di modellazione (modelli lineari multivariati standard e modelli di apprendimento automatico).
Fornisci un contesto molto limitato per comprendere l'obiettivo del tuo problema e la strategia che intendi utilizzare. Sono anche un po' confuso dall'obiettivo della tua risposta (Massimizzare o Minimizzare) e dalla necessità di avere valori medi nella risposta. Puoi definire un obiettivo come " Corrispondenza con il valore target " con qualsiasi valore previsto per l'ottimo (valore medio o qualsiasi altro valore).
Tuttavia, se il numero di fattori è ridotto e si desidera ottimizzare la risposta per ottenere valori medi, è possibile specificare un modello di superficie di risposta (fare clic su RSM nel pannello Modello ) per garantire che i fattori vengano testati a 3 livelli: minimo, medio e massimo dell'intervallo. Questo può contribuire ad aumentare la variabilità dei valori di risposta ed evitare situazioni in cui si hanno solo valori di risposta estremi quando si studiano solo i livelli minimo e massimo dei fattori.
Se il budget a disposizione per la sperimentazione è limitato e non è possibile effettuare un numero sufficiente di prove per testare un modello RSM completo, è comunque possibile aggiungere punti centrali al progetto (specificando il numero di punti centrali nel pannello Generazione progetto ) per testare il valore di risposta al centro del progetto sperimentale.
Spero di aver compreso il tuo problema e che queste due opzioni possano esserti d'aiuto.
Oggetto: Problemi con la progettazione personalizzata del Dipartimento dell'Energia (DOE)Ciao @AnkushSethi : Quando parli di " problema LPP", intendi un problema di programmazione lineare? In tal caso, DoE non è progettato per la programmazione lineare.
