【摘 要】
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随着社会的发展和信息技术的逐步提高,均匀设计理论也得到了不断地发展和完善.均匀设计受到越来越多的重视,并且被广泛地应用于各种生产试验.由于均匀设计具有较好的空间填充
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随着社会的发展和信息技术的逐步提高,均匀设计理论也得到了不断地发展和完善.均匀设计受到越来越多的重视,并且被广泛地应用于各种生产试验.由于均匀设计具有较好的空间填充性,使得它在近年流行的计算机实验中也得到了广泛的应用.此外,均匀设计需要的模型假设较少,是一种稳健的设计,被广泛应用于变量筛选实验.但是,目前大部分均匀设计的构造理论都是针对试验设计点数n较小,或者试验因子数s较少的设计而言的,对于大的均匀设计表,其构造理论远远落后于相对较小的均匀设计构造理论.本文主要研究讨论了几种针对试验设计点数n较大,或者试验因子数s较多的均匀设计表的构造方法,并且比较了各方法的优缺点.本文首先,简述了一种目前被广泛使用的均匀性度量标准：中心化偏差CD.然后,基于中心化偏差CD,论述了如何使用随机置换算法(RPM)、混合算法(MM)、NTLBG算法来构造大表格均匀设计表,并详细地介绍了各算法的具体步骤.通过分析若干具体的设计,说明了利用NTLBG算法得到的均匀设计的均匀性.同时,对比几种算法得到的最优设计的中心化偏差CD与已经存在的算法(TA算法,修正的好格子点算法(pglpm)等)得到的设计的CD,从三个方面入手分析,比较几种算法的优缺点.最后,通过著名的水流实验问题来比较分析各算法在大表格均匀设计表构造上的优良性.
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