Просмотрите и отредактируйте свойства генератора проекта
properties(Generator)
Generator.PropertyName = NewValue
свойства” (нижний регистр p) метод mbcdoe.generator, который возвращает список свойств.
properties(Generator) перечисляет свойства генератора.
Generator.PropertyName = NewValue устанавливает свойство генератора.
Объект генератора проекта Type определяет, какие свойства можно установить. Для получения дополнительной информации смотрите Type (for designs and generators).
Настройки сразу применяются, вы не должны вызывать generate на объекте проектирования.
Следующие таблицы приводят свойства, доступные для каждого типа проекта.
Оптимальные свойства проекта (D-, V-и A-Optimal)
| Свойство | Описание |
|---|---|
| NumberOfPoints | Число точек (int: [0, Inf]) |
| InitialPoints | Начальные точки проекта (Матрица) |
| CandidateSet | Кандидат установил (mbcdoe.candidateset) |
| AllowReplicates | Позвольте реплицируют точки (булевская переменная) |
| AugmentMethod | Методы, чтобы добавить точки (перечисление: {'random','optimal'}) |
| Допуск | Допуск (числовой: 'positive') |
| 'MaxIterations' | Максимальные итерации (int: 'positive') |
| NumberOfPointsToAlter | Число точек, чтобы измениться на итерацию с помощью случайного метода приращения (p) (int: 'positive') |
| NoImprovement | Количество итераций без улучшения с помощью случайного метода приращения (p) (int: 'positive') |
Примечание
Оптимальные проекты имеют зависимости между NumberOfPoints, InitialPoints и CandidateSets. Когда вы изменяете NumberOfPoints, начальная точка чертится от существующего набора кандидата. Установка NumberOfPoints обновления InitialPoints. Установка Likewise InitialPoints обновления NumberOfPoints. Когда изменение кандидата установило новый первоначальный проект, чертится от нового набора кандидата.
Заполнение свойств проекта
| Спроектируйте тип | Свойство | Описание |
|---|---|---|
| Все заполняющие пространство типы проекта (Решетка, латинская Выборка Гиперкуба, Стратифицированный латинский Гиперкуб, Sobol, Холтон) | NumberOfPoints | Число точек (int: [0, Inf]) |
| Пределы | Пределы проекта (матрица: [NumInputs, 2]) | |
| BoundaryPercent | Ограничивает максимальное количество граничных точек как процент общего количества точек проекта эксперимента (DoE) (int: 'positive') | |
| Решетка | PrimeGenerators | Генераторы простого числа для решетки для каждого входа (векторный int: [0, Inf]) |
| Латинская выборка гиперкуба и стратифицированный латинский гиперкуб | SelectionCriteria | Критерии выбора для лучшего проекта LHS (перечисление: {'несоответствие',}) |
| Симметрия | Симметричный проект (булевская переменная) | |
| Стратифицированный латинский гиперкуб | StratifyLevels | Количество уровней для каждого учитывает (векторный int: {[0, Inf], NumInputs}) |
| StratifyValues | Расслоите уровни (ячейка) | |
| Последовательность Sobol | Скремблирование | Метод скремблирования (перечисление: 'none',} |
| SkipMode | Пропустите опции режима (перечисление: {'Ни один', '2^k',}) | |
| Пропуск | Размер пропуска (int: [0, Inf]) | |
| Последовательность Холтона | Скремблирование | Скремблирование метода для последовательности (перечисление: {'None','RR2'}) |
| PrimeLeap | Точки последовательности прыжка с помощью простого числа (булевская переменная) | |
| SkipZero | Пропустите нулевую точку (булевская переменная) |
Классические свойства проекта
| Спроектируйте тип | Свойство | Описание |
|---|---|---|
| Все (поле-Behnken, центральный составной объект, полный факториал, Plackett-бирманский, регулярный симплекс) | NumberOfPoints (только для чтения) | Число точек (int: [0, Inf]) |
| Пределы | Спроектируйте пределы | |
| Все кроме Plackett-бирманца | NumberOfCenterPoints | Количество центральных точек (int: [0, Inf]) |
| Центральный составной объект | StarPoints | Звездообразное положение точки (перечисление: {'FaceCenteredCube',}) |
| Нанести | Нанесите точки (булевская переменная) | |
| \alpha | Задайте 'Custom' звездообразное местоположение точки: (вектор: {'positive', NumInputs}) Для 'FaceCenteredCube', alpha = 1Для 'Spherical', alpha = sqrt(nf)Для 'Rotatable', alpha = 2^(nf/4) | |
| Полный факториал | Уровни | Массив ячеек уровней для каждого входа (ячейка) |
| NumberOfLevels | Количество уровней для каждого входа (векторный int: {'positive', NumInputs}) |
Можно использовать пары значения свойства, чтобы задать свойства генератора проекта как часть Generate и Augment команды. Можно также установить свойства индивидуально. Некоторые примеры:
Создать полный план факторного эксперимента и задать количество уровней при генерации проекта:
design = CreateDesign( inputs, 'Type', 'Full Factorial' ); design = Generate( design, 'NumberOfLevels', [50 50] );
Создать латинский проект выборки гиперкуба:
globalDesign = TP.CreateDesign(2,... 'Type', 'Latin Hypercube Sampling');
Создать и сгенерировать проект Холтона с 50 точками:
haltonDesign = CreateDesign( inputs, 'Type',... 'Halton Sequence', 'Name', 'Halton' ); haltonDesign = Generate( haltonDesign, 50 );
Явным образом задавать NumberOfPoints свойство:
haltonDesign = Generate( haltonDesign, 'NumberOfPoints', 50 );
Создать и сгенерировать проект Холтона с заданным скремблированием и другими свойствами:
haltonDesignWithScrambling = haltonDesign.CreateDesign... ( 'Name', 'Scrambled Halton' ); haltonDesignWithScrambling = Generate... ( haltonDesignWithScrambling,... 'Scramble', 'RR2', 'PrimeLeap', true );
Сгенерировать оптимальный проект с заданными свойствами:
OptDesign = Generate(OptDesign,...
'Type','V-optimal',...
'CandidateSet',C,...
'MaxIterations',200,...
'NoImprovement', 50,...
'NumberOfPoints',200);Generate можно следующим образом:P = OptDesign.Generator; P.Type = 'V-optimal'; P.CandidateSet.NumberOfLevels(:)=21; P.MaxIterations = 200; P.NumberOfPoints = 200; P.NoImprovement = 50; OptDesign.Generator = P;
Увеличивать проект оптимально с 20 точками:
OptDesign = Augment(OptDesign,...
'Type','V-optimal',...
'MaxIterations',200,...
'NoImprovement', 50,...
'NumberOfPoints',20);
Augment | CreateDesign | Generate | Properties (for candidate sets) | Properties (for design constraints)