Conceptions de l'hypercube latin
Analyse de la complexité de l'algorithme de recherche locale itérée dans le domaine expérimental pour l'optimisation des plans d'hypercube latin
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Les expériences informatiques impliquent un grand nombre de variables, mais seules quelques-unes d'entre elles ont une influence non négligeable sur la réponse. Malheureusement, les plans hypercubes latins (PHL) générés de manière aléatoire présentent presque toujours de mauvaises propriétés de remplissage de l'espace. Lorsque le nombre de facteurs ainsi que le nombre de points expérimentaux sont importants, les approches heuristiques nécessitent également quelques heures, voire plus, pour trouver un plan optimal simulé. La complexité temporelle des approches ILS est analysée ...
Les expériences informatiques impliquent un grand nombre de variables, mais seules quelques-unes d'entre elles ont une influence non négligeable sur la réponse. Malheureusement, les plans hypercubes latins (PHL) générés de manière aléatoire présentent presque toujours de mauvaises propriétés de remplissage de l'espace. Lorsque le nombre de facteurs ainsi que le nombre de points expérimentaux sont importants, les approches heuristiques nécessitent également quelques heures, voire plus, pour trouver un plan optimal simulé. La complexité temporelle des approches ILS est analysée spécialement pour le besoin d'une solution en temps réel. Après cette analyse, le modèle de complexité temporelle des algorithmes pour deux critères optimaux, à savoir Opt (D1, J1) et Opt( ), a été développé. De plus, certaines expériences ont été réalisées pour des dimensions plus élevées, à savoir les dimensions k >10. Ces expériences ont permis d'obtenir de nouvelles valeurs maximales des LHD, car il existe peu de valeurs maximales des LHD dans la littérature pour les dimensions supérieures, k >10. Ces expériences ont permis de déterminer la propriété de multi-colinéarité, les LHD maximales en distance rectangulaire, les valeurs minimales de , la valeur maximale de la distance par paire des LHD, etc.
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