HyperStudy中的DOE算法全解析：从基础到高级
Modified Extensible Lattice Sequence（修正可扩展格点序列）
特点：均匀分布点，最小化聚集和空白区域。 缺点：设计复杂，可能需要较多的计算资源。 应用：适用于需要均匀覆盖设计空间的场景。 Sobol Sequence（索博尔序列）
特点：均匀分布点，最小化聚集和空白区域。 缺点：对于高维问题，生成的序列可能不够均匀。 应用：适用于高维问题的采样。 D-Optimal（D-最优）
特点：优化筛选和最小二乘回归（LSR）拟合。 缺点：可能需要较多的实验次数。 应用：适用于需要优化模型参数的场景。 Fractional Factorial（部分因子设计）
特点：在指定水平上变量的有限组合。 缺点：可能无法完全解析所有因子效应。 应用：适用于因子较多但交互效应较少的场景。 Full Factorial（全因子设计）
特点：所有变量在指定水平上的所有组合。 缺点：实验次数可能非常多，成本高。 应用：适用于需要全面分析所有因子效应的场景。 Plackett Burman（普莱克特-伯曼）
特点：由Plackett和Burman描述的历史设计。 缺点：可能无法完全解析所有因子效应。 应用：适用于初步筛选因子的场景。 Taguchi（田口）
特点：田口正交数组目录。 缺点：设计可能较为复杂。 应用：适用于质量工程和稳健性设计。 Central Composite（中心复合）
特点：用于拟合最小二乘回归（LSR）全二次模型的历史设计。 缺点：实验次数可能较多。 应用：适用于需要拟合复杂模型的场景。 Box Behnken（Box-Behnken）
特点：由Box和Behnken描述的历史设计。 缺点：可能需要较多的实验次数。 应用：适用于需要优化多个因子的场景。 Latin HyperCube（拉丁超立方）
特点：使用每个变量的规则间隔均匀分布点。 缺点：可能无法完全解析所有因子效应。 应用：适用于需要均匀覆盖设计空间的场景。 Hammersley（汉默斯利）
特点：均匀分布点，最小化聚集和空白区域。 缺点：对于高维问题，生成的序列可能不够均匀。 应用：适用于高维问题的采样。
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首次发布时间：2025-05-07
最近编辑：2天前
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