Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений
Досліджується задача планування експерименту з ресурсними обмеженнями. Для складної системи, призначеної до експериментального дослідження, перед тим як використовувати відомі розвинені методи факторного планування експерименту, потрібно попередньо створити спрощену математичну модель, що представля...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2021 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209052 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений / С.А. Смирнов // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 6. — С. 122-128. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-209052 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Смирнов, С.А. 2025-11-12T13:03:18Z 2021 Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений / С.А. Смирнов // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 6. — С. 122-128. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209052 519.6:658.5 10.34229/1028-0979-2021-6-12 Досліджується задача планування експерименту з ресурсними обмеженнями. Для складної системи, призначеної до експериментального дослідження, перед тим як використовувати відомі розвинені методи факторного планування експерименту, потрібно попередньо створити спрощену математичну модель, що представляє неповний скорочений опис системи. При цьому спрощенні із всіх об’єктивно існуючих незалежних параметрів системи залишаються лише найбільш значимі, що є вимушеною процедурою внаслідок природних обмежень ресурсів, подібних для виконання експериментального дослідження. Ті ж самі обмеження лімітують і число значень, що призначають кожному з параметрів (рівні факторів). Стаття присвячена модифікації існуючого методу дискретизації такої моделі з раціональним вибором параметрів дискретизації відповідно до існуючих обмежень, однак з вкрай ненадійною щодо збіжності ітераційною процедурою розв’язання. Головні ідеї модифікованого підходу наступні: 1) вибір числа рівнів факторів пропорційно значимості відповідних параметрів та зведення задачі до пошуку нерухомої точки (як у відомому методі); 2) розбиття за ймовірністю (замість розбиття на інтервали рівної довжини) для дискретизації та вибору представницьких значень параметру, що дозволяє знайти точний простий вираз для його ентропії Шенона; 3) перехід від багато- до однопараметричного (коефіцієнт пропорційності як показник параметризації) представлення нелінійного відображення, його декомпозиція і спрощення ітераційного процесу; 4) знаходження початкового значення коефіцієнту пропорційності за фактором з середньою релевантністю і розрахунки для інших факторів з подальшим ітераційним уточненням. Ітераційний процес гарантовано збігається, бо розгляд малих і великих значень скалярного параметру дозволяє використати теорему з проміжним значенням неперервної функції. Далі на основі розробленої процедури розв’язано дві задачі про призначення числа рівнів факторів для ситуацій з малим та великим ресурсним обмеженням, вказані відповідні ускладнення у розрахунках та способи їх подолання. The problem of design of experiment with resource constraints is investigated. For a complex system intended for experimental research, before using the well known advanced methods of factorial design, you must first create a simplified mathematical model that represents an incomplete abbreviated description of the system. At the same time, on this simplification from all objectively existing independent parameters of the system remain only the most important parameters, which is a forced procedure due to the natural limitations of the resources available to perform the experimental study. The same constraints limit the number of values assigned to each of the parameters (factor levels number). The article is devoted to the modification of the existing method of discretization of such a model with a rational choice of discretization parameters in accordance with the existing limitations, but with an extremely unreliable in terms of convergence iterative solution procedure. The main ideas of the modified approach are as follows: 0) The choice of the number of levels of factors is proportional to the importance of the relevant parameters and the reduction to the problem of finding a fixed point (as in the known method). 1) Probability partition (instead of partition into equal length intervals) for discretization and selection of representative values of the parameter, which allows to find an exact simple expression for its Shannon entropy. 2) Transition from multi- to one-parameter (coefficient of proportionality as an indicator of parameterization) representation of nonlinear mapping, its decomposition and simplification of the iterative process. 3) Finding the initial value of the coefficient of proportionality for a factor with average relevance and calculations for other factors, followed by iterative refinement. The iterative process is guaranteed to coincide, because the consideration of small and large values of the scalar parameter allows us to use the theorem on the intermediate value of a continuous function. Then, with the help of the developed procedure, two tasks on the assignment of the number of factor levels for situations with small and large resource constraints are solved, the corresponding complications in the calculations and ways to overcome them are indicated. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Исследование операций и системный анализ Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений Фактори і рівні при плануванні експерименту, ефективний вибір з урахуванням обмежень Factors and levels in experimental design, effective selection considering constraints Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений |
| spellingShingle |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений Смирнов, С.А. Исследование операций и системный анализ |
| title_short |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений |
| title_full |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений |
| title_fullStr |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений |
| title_full_unstemmed |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений |
| title_sort |
факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений |
| author |
Смирнов, С.А. |
| author_facet |
Смирнов, С.А. |
| topic |
Исследование операций и системный анализ |
| topic_facet |
Исследование операций и системный анализ |
| publishDate |
2021 |
| language |
Russian |
| container_title |
Проблемы управления и информатики |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Фактори і рівні при плануванні експерименту, ефективний вибір з урахуванням обмежень Factors and levels in experimental design, effective selection considering constraints |
| issn |
0572-2691 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209052 |
| citation_txt |
Факторы и уровни при планировании эксперимента, эффективный выбор с учетом ограничений / С.А. Смирнов // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 6. — С. 122-128. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT smirnovsa faktoryiurovnipriplanirovaniiéksperimentaéffektivnyivyborsučetomograničenii AT smirnovsa faktoriírívnípriplanuvanníeksperimentuefektivniivibírzurahuvannâmobmeženʹ AT smirnovsa factorsandlevelsinexperimentaldesigneffectiveselectionconsideringconstraints |
| first_indexed |
2025-11-30T20:02:07Z |
| last_indexed |
2025-11-30T20:02:07Z |
| _version_ |
1850885931727323136 |
| description |
Досліджується задача планування експерименту з ресурсними обмеженнями. Для складної системи, призначеної до експериментального дослідження, перед тим як використовувати відомі розвинені методи факторного планування експерименту, потрібно попередньо створити спрощену математичну модель, що представляє неповний скорочений опис системи. При цьому спрощенні із всіх об’єктивно існуючих незалежних параметрів системи залишаються лише найбільш значимі, що є вимушеною процедурою внаслідок природних обмежень ресурсів, подібних для виконання експериментального дослідження. Ті ж самі обмеження лімітують і число значень, що призначають кожному з параметрів (рівні факторів). Стаття присвячена модифікації існуючого методу дискретизації такої моделі з раціональним вибором параметрів дискретизації відповідно до існуючих обмежень, однак з вкрай ненадійною щодо збіжності ітераційною процедурою розв’язання. Головні ідеї модифікованого підходу наступні: 1) вибір числа рівнів факторів пропорційно значимості відповідних параметрів та зведення задачі до пошуку нерухомої точки (як у відомому методі); 2) розбиття за ймовірністю (замість розбиття на інтервали рівної довжини) для дискретизації та вибору представницьких значень параметру, що дозволяє знайти точний простий вираз для його ентропії Шенона; 3) перехід від багато- до однопараметричного (коефіцієнт пропорційності як показник параметризації) представлення нелінійного відображення, його декомпозиція і спрощення ітераційного процесу; 4) знаходження початкового значення коефіцієнту пропорційності за фактором з середньою релевантністю і розрахунки для інших факторів з подальшим ітераційним уточненням. Ітераційний процес гарантовано збігається, бо розгляд малих і великих значень скалярного параметру дозволяє використати теорему з проміжним значенням неперервної функції. Далі на основі розробленої процедури розв’язано дві задачі про призначення числа рівнів факторів для ситуацій з малим та великим ресурсним обмеженням, вказані відповідні ускладнення у розрахунках та способи їх подолання.
The problem of design of experiment with resource constraints is investigated. For a complex system intended for experimental research, before using the well known advanced methods of factorial design, you must first create a simplified mathematical model that represents an incomplete abbreviated description of the system. At the same time, on this simplification from all objectively existing independent parameters of the system remain only the most important parameters, which is a forced procedure due to the natural limitations of the resources available to perform the experimental study. The same constraints limit the number of values assigned to each of the parameters (factor levels number). The article is devoted to the modification of the existing method of discretization of such a model with a rational choice of discretization parameters in accordance with the existing limitations, but with an extremely unreliable in terms of convergence iterative solution procedure. The main ideas of the modified approach are as follows: 0) The choice of the number of levels of factors is proportional to the importance of the relevant parameters and the reduction to the problem of finding a fixed point (as in the known method). 1) Probability partition (instead of partition into equal length intervals) for discretization and selection of representative values of the parameter, which allows to find an exact simple expression for its Shannon entropy. 2) Transition from multi- to one-parameter (coefficient of proportionality as an indicator of parameterization) representation of nonlinear mapping, its decomposition and simplification of the iterative process. 3) Finding the initial value of the coefficient of proportionality for a factor with average relevance and calculations for other factors, followed by iterative refinement. The iterative process is guaranteed to coincide, because the consideration of small and large values of the scalar parameter allows us to use the theorem on the intermediate value of a continuous function. Then, with the help of the developed procedure, two tasks on the assignment of the number of factor levels for situations with small and large resource constraints are solved, the corresponding complications in the calculations and ways to overcome them are indicated.
|