Принятие решений после крутого восхождения

После завершения крутого восхождения могут создаваться различные ситуации, которые различаются по признакам: оказалось крутое восхождение эффективным или нет; положение оптимума (близко, далеко, неопределенно). В некоторых случаях необходимо учитывать адекватность модели.

Об эффективности движения по градиенту судят по величине параметра оптимизации. Движение по градиенту считается эффективным, если реализация мысленных опытов, рассчитанных на стадии крутого восхождения, приводит к улучшению значения параметра оптимизации по сравнению с самым хорошим результатом в матрице планирования.

Если крутое восхождение эффективно и область оптимума близка, то возможно два решения: окончание исследования и достройка линейного плана до плана второго порядка в целях описания области оптимума. Какое решение будет принято — зависит от формулировки задачи оптимизации. Если область оптимума далека, то решение одно: построение линейного приближения нового цикла. В неопределенной ситуации — то же самое.

Если крутое восхождение неэффективно и область оптимума близка: окончание исследования (выбирается лучший опыт) или построение плана второго порядка для описания области оптимума. Если линейная модель была неадекватна, то возможно третье решение: выяснение причины неадекватности линейной модели.

Если область оптимума далека и линейная модель адекватна, то возможное объяснение — в характере поверхности отклика (см. рисунок 3.4).

В таких случаях целесообразно передвинуться в другую область факторного пространства и построить линейный план второго цикла крутого восхождения. Если область оптимизации далека и модель неадекватна — следует выяснить причины неадекватности модели.

Если область оптимизации не определена, рекомендуется поставить опыты в центре эксперимента для оценки вклада квадратичных членов: может быть близка стационарная область, в этом случае следует перейти к планам второго порядка или окончить исследования.

Дата добавления: 2014-01-03