美國能源部客製化設計存在問題我對LPP問題有疑問。
我選擇 DOE-> 客製化設計
在此我定義我們的目標
Z= 最大值或最小值
然後我定義並依賴因子及其變數類型和範圍（例如 X1 和 X2）。
然後我定義約束條件
然後我選擇運行次數（預設值或用戶自訂）。
然後進行設計->製作表格
在此階段，X1 和 X2 值的資料選項已經確定。
到目前為止，JMP 中仍然沒有定義我們摩托車的公式，即 Z=X1 +X2 或 X1-X2 或 X1*X2 或許多其他可能的公式。
那麼，JMP 如何根據公式獲得最優值呢？
我在解決問題時也遇到了同樣的問題。我只得到了資料集的極端值，而最優值卻介於兩者之間。
實驗設計回覆：關於美國能源部客製設計的問題你好@AnkushSethi ，
歡迎加入社群！
定義正確的假設模型（或適用於當前問題的基礎模型）並非總是易事。根據您的目標（篩選、探索、最佳化、預測等）、因子數量、實驗預算限制（可進行的實驗次數），您可能會有不同的選擇。假設模型有助於定義能夠解答您問題的假設方程，並有助於產生有助於確定該模型/方程的設計點。請注意，您無需在此階段精確指定模型，您將在獲得結果後分析結果並擬合模型，最終模型可以比您在設計創建過程中指定的假設模型更簡單（項數更少）。此外，如果您的假設模型過於簡單（缺少項目），您可以利用初步實驗結果和新生成的模型來擴展您的設計，從而探索包含更多項目的更複雜的模型，而無需從頭開始。最後，如果您對假設的模型一無所知，或者對模型形式不感興趣，您還可以嘗試空間填充設計，這種設計會在實驗空間中均勻地生成點並分散開來，從而藉助各種建模方法（標準多元線性模型和機器學習模型）實現優化和預測。
你提供的背景資訊非常有限，難以理解你的問題目標和你想要採取的策略。我對你的回答目標（最大化還是最小化）以及需要在回答中包含中間值這一點也感到有些困惑。你可以將目標定義為“ 匹配目標”，目標值可以是任何預期的最優值（中間值或任何值）。
然而，如果您只有少量因子，並且希望優化響應以獲得中等值，您可以指定響應曲面模型（ 在「模型」面板中按 RSM ），以確保因子在三個水平（範圍的最小值、中間值和最大值）上進行測試。這有助於獲得更豐富的反應值，並避免僅研究因子最小值/最大值水準時才得到極端反應值的情況。
如果您的實驗預算有限，無法進行多次運行來測試完整的 RSM 模型，您仍然可以在設計中添加中心點（在設計生成面板中指定中心點的數量）來測試實驗設計中心處的響應值。
我希望我已經了解您的問題，也希望這兩個方案能對您有所幫助。
回覆：關於美國能源部客製設計的問題嗨@AnkushSethi ：你說的「 LPP 問題」是指線性規劃問題嗎？如果是的話，實驗設計法（DoE）並不是為線性規劃而設計的。
