劳尔·马丁·马丁;艾琳·加西亚·卡马查·古铁雷斯;伯纳德·托斯尼 混合实验中线性和非线性模型构造（D）-和（I）-最优精确设计的有效算法。 （英语） Zbl 1420.62329号 分拣 43，第1期，163-190（2019）. 摘要：寻找最优精确设计的问题比近似最优设计的问题更具挑战性。在本论文中，我们开发了两种有效的算法来数值构造混合物实验的精确设计。第一种是基于置换点集的著名乘法算法的新方法，而第二种是使用遗传算法。使用（i）线性和非线性模型，（ii）（D）和（i）-优化标准，以及（iii）成分约束，通过化工、制药和石油行业中出现的几个实际问题来探索这两种方法。 MSC公司： 62K05美元 最佳统计设计 关键词：最佳实验设计;\（D\）-最优性;\（I）-最优性;混合物实验;乘法算法;遗传算法;精确的设计 软件：MarPlex公司;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Martín Martí）等人，SORT 43，No.1，163--190（2019；Zbl 1420.62329） 全文： 内政部 参考文献： [1] 劳尔·马特、艾琳·加奇、卡马查·古蒂埃雷斯和伯纳德·托斯尼187 [2] 劳尔·马特、艾琳·加奇、卡马查·古蒂埃雷斯和伯纳德 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。