Disegni dell'ipercubo latino
Analisi della complessità dell'algoritmo di ricerca locale iterato nel dominio sperimentale per l'ottimizzazione dei disegni dell'ipercubo latino
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Gli esperimenti al computer coinvolgono un gran numero di variabili, ma solo alcune di esse non hanno un'influenza trascurabile sulla risposta. Sfortunatamente, i Latin Hypercube Designs (LHD) generati casualmente mostrano quasi sempre scarse proprietà di riempimento dello spazio. Quando il numero di fattori e il numero di punti sperimentali sono grandi, gli approcci euristici richiedono anche un paio d'ore o più per trovare un disegno ottimale simulato. Specialmente per la necessità di una soluzione in tempo reale, viene analizzata la complessità temporale degli approcci ILS. Dopo aver an...
Gli esperimenti al computer coinvolgono un gran numero di variabili, ma solo alcune di esse non hanno un'influenza trascurabile sulla risposta. Sfortunatamente, i Latin Hypercube Designs (LHD) generati casualmente mostrano quasi sempre scarse proprietà di riempimento dello spazio. Quando il numero di fattori e il numero di punti sperimentali sono grandi, gli approcci euristici richiedono anche un paio d'ore o più per trovare un disegno ottimale simulato. Specialmente per la necessità di una soluzione in tempo reale, viene analizzata la complessità temporale degli approcci ILS. Dopo aver analizzato, il modello di complessità temporale degli algoritmi per due criteri ottimali e cioè Opt (D1, J1) e Opt(¿) è stato sviluppato. Inoltre, alcuni esperimenti sono stati eseguiti per dimensioni superiori, vale a dire dimensioni k >10. Alcuni nuovi valori massimi di LHDs sono stati ottenuti da questi esperimenti, poiché ci sono pochi valori massimi di LHDs disponibili nella letteratura per dimensioni superiori, k >10. Da questi esperimenti, la proprietà di multi-collinearità, i valori massimi di LHDs nella distanza rettangolare, i valori massimi di ¿, i valori massimi di distanza a coppie di LHDs ecc.
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