摘要：在试验设计中,序贯均匀设计(sequential uniform design)是一种基于区域压缩思想的序贯空间填充设计,又可称为序贯数论优化方法(简记为SNTO),常被实际工作者用来寻求黑箱优化问题的全局最优值。该算法的核心思想是在每阶段的压缩子区域内迭代散布低偏差序列,如数论格子点(number-theoretic net),均匀设计(uniform design)等。原始的SNTO算法存在两个缺点:1)它是一种纯粹的区域压缩搜索算法,搜索过程中未使用任何统计代理模型信息,只关注试验点本身的信息;2)迭代过程中,非最优试验点的信息被完全丢弃,未被充分利用。本文引入序贯自适应试验设计思想,帮助SNTO算法更好的确定区域压缩中心,并称改进后的算法为EI-SNTO方法。该算法通过建立高斯过程代理模型,采用期望提高准则(expected Improvement,EI)和重要性抽样来帮助选择和更新试验点。一些经典的优化检验函数模拟结果验证了EI-SNTO算法的优化性能,同时本文还展示了该算法在机器学习模型(包括支持向量机和人工神经网络)超参数优化中的优良表现。

摘要：我们用离散偏差来度量部分因子设计的均匀性,本文的目的在于寻找一些构造混水平均匀设计的方法,这些方法比文献中已有的方法更简单且计算成本更低.我们得到了离散偏差的一个下界,如果一个U 型设计的离散偏差值达到这个下界,那么该设计是—个均匀设计.我们建立了均匀设计与组合设计理论中一致可分解设计之间的联系.通过一致可分解设计,我们提出了一些构造均匀设计的新方法,同时也给出了许多均匀设计存在的无穷类.

摘要：在试验设计中,一阶回归模型通常被作为合格拟合模型用来从众多因子中筛选出效应显著的特殊因子,而Q和Q_B准则能够比较简单地从大量的合格拟合模型中找出具有最优性质的设计.主要探讨了当拟合模型为一阶回归模型时,二水平的初始设计d与其Double设计(d d d -d)在Q和Q_B准则下的最优关系.给出了初始设计d的Q和Q_B值与其Double设计的Q和Q_B值之间的解析关系,从而得到在Q或Q_B准则下如果初始设计d是最优的,那么其Double设计也是最优的.此外,也分别给出了初始设计d及其Double设计的Q值和Q_B值的一个下界.

摘要：从几何的角度研究二水平因子设计的投影性质.基于一种类似于字长型的均匀性模式,提出了用于比较二水平因子设计的均匀性分辨度和最小低阶投影均匀性两个准则,并建立了最小低阶投影均匀性与最小低阶混杂、广义最小低阶混杂、正交性等准则之间的密切联系.这些联系进一步揭示了均匀设计和因子设计之间的内在关系,对最小低阶混杂、广义最小低阶混杂、正交性等准则提供了合理的几何解释.

摘要：众所周知,有多种准则可以用于比较和评价部分因析设计的优劣,在这些准则中,最小低阶矩混杂准则既简单明了,又计算量较小.但是,该准则中的各阶矩是基于任意两次试验之间的Hamming距离来定义的,由此导致了该准则具有一定的局限性.本文用Lee距离代替Hamming距离来定义新的矩,在此基础上提出了最小低阶Lee矩混杂准则,并用它来比较高水平部分因析设计的优劣.同时,本文通过建立最小低阶Lee矩混杂准则与其他设计筛选准则之间的解析关系,来验证这一新准则的统计合理性.

摘要：根据序贯试验通过一个阶段试验接着另一个阶段试验不断扩充的特征,新的试验点将会被添加到已经选好的设计中,因此,如何设计一个好的序贯试验是一个非常有意义的问题.在Lee偏差度量下,本文研究均匀的非对称拓展设计,并用它来做序贯试验.本文建立二三混水平拓展设计的Lee偏差与其初始设计和附加设计的Lee偏差之间的解析关系,为构造(近似)均匀的拓展设计提供了理论支撑.为了给出筛选、评价拓展设计的准则,本文给出拓展设计Lee偏差的下界.此外,还通过一些数值例子来进一步说明、解释本文的理论结果.

摘要：一阶回归模型通常用来从众多因子当中筛选出效应显著的因子,而Q和QB准则能够比较简单地从众多合格的拟合子模型中找出最优设计.因此本文主要探讨了极大模型为一阶回归模型时,初始设计d分别与Double设计d dd-d,完全反转设计d-d,设计dd11-dd22之间的关系,以及它们在Q和QB准则下的最优性关系.

摘要：学生能否自主选科,既是被广泛关注的社会热点,也是学界的研究焦点所在。随着高考改革的实施和推进,社会高度关注选科制度设计、规则调整所带来的“选科热度不均”“功利性选科倾向”等现实问题。本研究基于2022年“高考改革问卷调查”获取的31656份大学生样本,运用CatBoost回归树模型进行了实证分析,主要形成以下结论。

摘要：均匀性是一个几何概念,通常采用不同的偏差来度量设计的均匀性.但偏差的度量侧重于总体,即考虑所有投影子设计的均匀性总和,而根据效应排序原则,低维投影均匀性应该比高维投影均匀性更重要,基于这一思想许多学者提出了类似于字长型的均匀性模式的新概念,并用它来度量设计的各阶投影均匀性.该文对均匀性模式的文献进行了综述,并给出均匀性模式及相关的最小低阶投影均匀性准则的统一定义.该文还对最小低阶投影均匀性准则与其他各种设计筛选准则之间的联系及其在补设计中的应用等进行了综述,这些联系表明最小低阶投影均匀性准则与因子设计中的广义最小低阶混杂准则、正交性准则、V准则、最近平衡性准则、设计效率准则、E(s2)准则之间是相互等价的,这些准则彼此之间可以互相支持,因此揭示了均匀设计和因子设计之间的内在关系.此外,该文还对现有文献中均匀性模式的下界进行了综述,并将达到下界的MPU设计案例罗列出来以方便实际工作者使用.

摘要：离散偏差D(d;γ)是由Hickernell和Liu提出的并用来评价混水平设计的均匀性的度量.本文探讨了以离散偏差D(d;γ)为度量的均匀性准则与广义最小低阶混杂、正交性准则之间的关系,由此来进一步说明采用离散偏差度量均匀性的合理性.同时,本文利用Kronecker积的性质得到了混水平设计的离散偏差值D(d;γ)的一个下界,并通过一些实例验证了这个下界是可以达到的.