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使用MOPSO和RSM的组合,对具有多个指定原因的简单线性剖面进行经济统计设计。 (英语) Zbl 1498.62306号

小结:本文提出了一种线性剖面的经济统计设计,该设计具有多个可指定原因,且服从指数分布。为此,提出了一个三目标优化模型,以使成本最小化,并具有期望的统计性能。平均运行长度(ARL)作为主要统计指标,用于评估设计的线性剖面。要最小化的第一个目标是一个成本函数,该函数对不同状态下的实施成本进行建模。第二个目标是最大化\({\text{ARL}}_0\)或监控方案的控制中平均运行时间。要最小化的第三个目标是\({\text{ARL}}_1\)或控制图的失控平均运行长度。此外,有两个约束分别定义为\({\text{ARL}}_0\)和\({text{ARL{}_1\)的下限和上限。该模型优化了样本大小、采样间隔和相关参数,以确定与指数分布相关的可分配原因。由于该问题难以解析求解,因此采用了一种包含多目标粒子群优化(MOPSO)和响应面方法(RSM)的参数调节元神经求解算法来寻找近最优解。在该元神经网络中,利用响应面方法来调整优化问题的参数。最后给出了一个数值例子来说明该方法的应用并评估其性能。最后,对一些参数对设计参数的影响进行了敏感性分析。结果表明,样本的每个设定点的参数配置成本是线性配置最有效的实现成本。此外,该模型对一些参数具有鲁棒性,例如识别和修改指定原因的成本、固定采样成本和采样过程的可变成本。

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62第20页 统计学在经济学中的应用
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全文: 内政部

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