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Kullback-Leibler准则的最优拉丁超立方体设计。 (英语) Zbl 1477.62211号

摘要:填充空间设计通常用于选择耗时的计算机代码的输入值。计算机实验环境对设计有两个约束。首先,设计点应均匀分布在整个实验区域。空间填充标准(例如,最大距离)用于构建优化设计。其次,当将点投影到输入变量子集时,设计应避免复制(非折叠)。拉丁超立方体结构通常被强制使用,以确保良好的投影特性。本文利用基于Kullback-Leibler信息的空间填充准则建立了一类新的拉丁超立方体设计。将新设计与几种传统的最优拉丁超立方体设计进行了比较,结果表明其性能良好。

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62K99型 统计实验设计
62K05美元 最佳统计设计
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参考文献:

[1] Audze,P。;Eglais,V.,《实验外规划的新方法》,第35期,第104-107页(1977年)
[2] 贝茨,S.J。;Sienz,J。;Toropov,V.V.,使用置换遗传算法的最佳拉丁超立方体实验设计公式,加州棕榈泉,2004年4月19日至22日
[3] Bates,R.A.、Buck,R.J.、Riccomagno,E.、Wynn,H.P.:大型系统的实验设计和观测。J.R.Stat.Soc.B 58,77-94(1996)·Zbl 0850.62627号
[4] Beirlant,J.、Dudewicz,E.J.、Györfi,L.、Van Der Meulen,E.C.:非参数熵估计:概述。国际数学杂志。统计科学。6(1), 17-39 (1997) ·Zbl 0882.62003号
[5] Currin,C.,Mitchell,T.,Morris,M.,Ylvisaker,D.:计算机实验设计和分析的贝叶斯方法。ORNL技术报告6498,可从弗吉尼亚州斯普林菲尔德国家技术信息服务处获得(1988)
[6] Fang,K.T.,Li,R.,Sudjianto,A.:计算机实验的设计和建模。查普曼和霍尔,伦敦(2006)·Zbl 1093.62117号
[7] Grosso,A.,Jamali,A.R.M.J.U.,Locatelli,M.:通过迭代局部搜索启发式寻找maximin拉丁超立方体设计。欧洲药典。第197号决议、第541-547号决议(2009年)·Zbl 1159.90523号 ·doi:10.1016/j.ejor.2008.07.028
[8] Gunzburger,M.,Burkardt,J.:超立方体中点样本的均匀性度量。https://people.scs.fsu.edu/burkardt/pdf/ptmeas.pdf(2004)
[9] Husslage,B.,Rennen,G.,van Dam,E.,den Hertog,D.:用于计算机实验的填充空间拉丁超立方体设计。蒂尔堡大学2006-18年CentER讨论论文(2006年)·Zbl 1284.90100号
[10] Jin,R.,Chen,W.,Sudjianto,A.:一种构建计算机实验优化设计的有效算法。J.统计计划。推论134268-287(2005)·Zbl 1066.62075号 ·doi:10.1016/j.jspi.2004.02.014
[11] Johnson,M.E.,Moore,L.M.,Ylvisaker,D.:最小和最大距离设计。J.统计计划。推论26131-148(1990)·doi:10.1016/0378-3758(90)90122-B
[12] Jourdan,A.,Franco,J.:《Kullback-Leibler minimale的信息体验计划》。J.Soc.Fr.Stat.,150(2),52-64(2009)·Zbl 1311.62121号
[13] Koehler,J.R。;A.B.欧文。;Ghosh,S.(编辑);Rao,C.R.(编辑),《计算机实验》,第13期,261-308(1996),阿姆斯特丹·Zbl 0919.62089号
[14] Kosachenko,L.F.,Leonenko,N.N.:随机向量熵的样本估计。问题。信息传输。23, 95-101 (1987) ·Zbl 0633.62005号
[15] Levy,S.,Steinberg,D.M.:计算机实验。高级统计分析。94(4), 311-324 (2010) ·Zbl 1477.62213号 ·doi:10.1007/s10182-010-0147-9
[16] Li,W.,Wu,C.F.J.:列-方向算法及其在过饱和设计构造中的应用。技术计量39,171-179(1997)·Zbl 0889.62066号 ·doi:10.2307/1270905
[17] Lievendahl,M.,Stocki,R.:拉丁超立方体优化算法研究。J.统计计划。推断136,3231-3247(2006)·Zbl 1094.62084号 ·doi:10.1016/j.jspi.2005.01.007
[18] Morris,M.D.,Mitchell,T.J.:计算实验的探索性设计。J.统计计划。推论43,381-402(1995)·Zbl 0813.62065号 ·doi:10.1016/0378-3758(94)00035-T
[19] Niederreiter,H.:小差异的点集和序列。Mon.heft数学。104, 273-337 (1987) ·兹比尔06261.045 ·doi:10.1007/BF01294651
[20] Park,J.S.:计算机实验的最佳拉丁超立方体设计。J.统计计划。推论3995-111(1994)·Zbl 0803.62067号 ·doi:10.1016/0378-3758(94)90115-5
[21] 萨克斯·J、韦尔奇·W·J、米切尔·T·J、韦恩·H·P:计算机实验的设计与分析。统计科学。4, 409-435 (1989) ·Zbl 0955.62619号 ·doi:10.1214/ss/1177012413
[22] Shewry,M.C.,Wynn,H.P.:最大熵采样。J.应用。Stat.14,165-170(1987)·doi:10.1080/02664768700000020
[23] Ye,K.Q.,Li,W.,Sudjianto,A.:最优对称拉丁超立方体设计的算法构造。J.统计计划。推理90,145-159(2000)·Zbl 1109.62329号 ·doi:10.1016/S0378-3758(00)00105-1
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