马提亚斯·钟;埃尔达·哈伯 生物系统的实验设计。 （英语） Zbl 1243.93130号 SIAM J.控制优化。 50，编号1471-489（2012）. 摘要：生物学中的许多问题都是由一个含有未知参数的微分方程动力学系统控制的。为了对系统进行有意义的表示，需要根据观察结果评估这些参数。实验学家面临着参数准确性和实验成本之间的两难境地。如果我们必须恢复精确的模型参数，那么实验设计的选择非常重要。知道什么时候应该采取什么样的观察是很重要的。采取错误的测量可能导致参数估计不准确，从而导致动力系统的不准确表示。每个实验都有其特定的挑战。然而，优化方法是解决优化实验设计突出问题的基本计算工具。在本文中，我们提出了一种设计这种实验的方法，这种实验可以最佳地恢复动力系统，特别是生物系统中的参数。我们证明了该问题可以转化为一个随机双层优化问题。然后，我们开发了一种有效的算法来解决设计问题。我们的方法的优点在一些基本的生物模型上得到了证明，并且在估算胰岛素抵抗的能量代谢设计问题上也得到了证明。 引用于11文件 MSC公司： 93E20型 最优随机控制 49号45 最优控制中的逆问题 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 62克05 最佳统计设计 65升09 常微分方程反问题的数值解法 90立方厘米 随机规划 90立方 非线性规划 92B05型 普通生物学和生物数学 93E35型 随机学习与自适应控制 关键词：实验设计;双层优化;动力系统;反问题;参数估计;常微分方程;最佳实验设计;系统生物学;生物应用 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Chung}和\textit{E.Haber}，SIAM J.控制优化。50，编号1471-489（2012年；兹bl 1243.93130） 全文： 内政部