实验设计与统计分析 多指标的参数优化

20
20 20 20 10 30 20 20 20 20 20 20
3.23
5.60 5.79 3.54 5.26 4.13 4.59 4.90 4.54 4.55 4.48
85.59
94.47 97.39 83.94 91.78 89.90 91.81 91.23 91.57 91.63 90.92
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多指标的参数优化
[例题]小麦秸秆粉碎装置的参数优化
试验因素：
z1—粉碎室包角(°)
z2—喂入速度(m· s-1) z3—刀片间隙(mm) 试验指标： y1—功耗(KW)
y2—合格率(%)
小麦秸秆粉碎装置的 试验方案与结果见下表。
1. 喂入调速电动机 2. 输送装置 3. 喂 入装置 4. 刀辊 5. 定刀 6. 动刀 7. 粉碎机外壳 8. 转矩转速测量仪 9. 刀 辊调速电动机 10. 输送调速电动机
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多指标的参数优化
[例题]
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1、用DPS按加权法进行参数的优化 先分别得到2个指标的回归方程。 然后按加权法进行优化。步骤如下： （1）先用加权法得到综合指标。 （2）得到综合指标的回归方程及其最佳点。 （3）将最佳点分别代入2个指标的回归方程， 即得最佳参数组合下各指标的值。
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多指标的参数优化
2、多指标参数优化的方法 （1）主目标优化法 以其中一个主要的指标为优化时的目标函数， y0=f(Z) ，即主要指标与各因素间的回归方程， 其它的指标为约束条件，如y2>98、y3<0.5等等。 优化出来的最佳参数组合是：在满足约束条件 的前提下，使主要指标有最佳值。 对于指标有限制的拟采用主目标优化法。
试验设计与统计分析
多指标的参数优化
多指标的参数优化
1、基本概念 若在一个试验中同时需要考察多个指标，如在 每一个试验点都考察了m个指标y1、y2…ym，那 么，各因素的水平如何组合起来，才能使所有 的指标都比较好呢？这个问题的解决称为多指 标的参数优化。 即找到一个最佳参数组合，使所有指标都较好。
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多指标的参数优化 2、多指标参数优化的方法
（2）加权优化法
①定各指标的加权值wj，根据各指标的重要程 度而定，Σwj=1。 ②消除各指标的量纲，使各指标值处在同一数 量级上。 计算各指标观测值的评分值yij’： 设yjmax对应100分， yjmin对应0分
则各指标值的评分值
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多指标的参数优化
[例题]
2、用自编程序进行参数的优化(sysj)
先用逐步回归程序分别得到2个指标的回归方程。
（1）用主目标法优化(zmbyh) 按要求将数据输入到数据文件zmbyhsj中，运行 zmbyh，在zmbyhsc中有9个最佳点，根据专业经验 挑选一个。
（2）用加权法优化(jqyh)
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多指标的参数优化 2、多指标参数优化的方法
（2）加权优化法
原理：先得到每个指标的回归方程，再用 yi*=Σwjyij算综合指标， wj为各指标的加权系数。 再按单指标进行回归和优化，得到综合指标的 回归方程及其最佳的参数组合。将最佳参数组 合代入每个指标的回归方程中，即得在最佳参 数组合下，各指标的值。 各指标都没有限制的拟采用加权优化法。 其步骤如下：
按要求将数据输入到数据文件jqyhsj中，运行jqyh， 在jqyhsc中有9个最佳点，根据专业经验挑选一个。
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试验号
1 2 3 4 5 6 7 8
z1
134 134 134 134 86 86 86 86
z2
51 51 39 39 51 51 39 39
z3
26 14 26 14 26 14 26 14
y1(kW)
4.44 5.15 5.31 6.29 2.87 3.23 4.41 5.04
y
' ij
yij y j min y j max y j min
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100
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多指标的参数优化 2、多指标参数优化的方法 （2）加权优化法
③计算加权综合指标值 yi*=Σwjyij’ 对于越小越好的指标前为负号，综合指标越 大越好。 ④以yi*为指标值再按单指标进行回归和优化。 ⑤将最佳参数组合代入每个指标的回归方程中， 即得在最佳参数组合下，各指标的值。 加权优化法适用于指标没有限制的研究中。
y2(%)
90.25 90.63 95.85 95.56 81.17 83.69 92.23 94.09
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
70
150 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110
45
45 35 55 45 45 45 45 45 45 45 45