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Optimal design of experiments for non-linear response surface models

机译：非线性响应面模型的实验优化设计

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Many chemical and biological experiments involve multiple treatment factors and often it is convenient to fit a non-linear model in these factors. This non-linear model can be mechanistic, empirical or a hybrid of the two. Motivated by experiments in chemical engineering, we focus on D-optimal designs for multifactor non-linear response surfaces in general. To find and study optimal designs, we first implement conventional point and co-ordinate exchange algorithms. Next, we develop a novel multiphase optimization method to construct D-optimal designs with improved properties. The benefits of this method are demonstrated by application to two experiments involving non-linear regression models. The designs obtained are shown to be considerably more informative than designs obtained by using traditional design optimality algorithms.
机译：许多化学和生物学实验都涉及多个处理因素，因此在这些因素中拟合非线性模型通常很方便。该非线性模型可以是机械的，经验的或两者的混合。受化学工程实验的启发，我们通常将注意力集中在多因素非线性响应表面的D最优设计上。为了找到和研究最佳设计，我们首先实现常规的点和坐标交换算法。接下来，我们开发一种新颖的多阶段优化方法，以构建具有改进特性的D最优设计。通过将该方法应用于涉及非线性回归模型的两个实验，证明了该方法的优势。与使用传统设计最佳性算法获得的设计相比，所获得的设计显示出更多的信息。

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