Comparación de métodos de optimización para un experimento con múltiples variables de respuesta
DOI:
https://doi.org/10.20983/culcyt.2021.2.2.1Keywords:
Múltiples variables de respuesta, programación no lineal, optimización, experimentoAbstract
Dentro del proceso de experimentación estadística existen ciertas variables que en conjunto determinan las condiciones ideales de múltiples variables de respuesta. Un reto importante dentro de la optimización de modelos creados a partir de experimentos recae precisamente en las situaciones en que la calidad de un producto es función de múltiples variables de respuesta y dadas estas condiciones resulta necesario establecer estrategias precisas que permitan optimizar todas las respuestas a la vez. En este trabajo se experimentó con tres métodos de optimización con el propósito de encontrar el mejor de ellos y la estrategia capaz de optimizar las funciones que consisten en más de una característica crítica. El objetivo del artículo es encontrar la estrategia capaz de arrojar las condiciones óptimas de dos variables de respuesta, condicionadas por restricciones iniciales. Los resultados de optimización obtenidos a través de los métodos considerados fueron similares en cuanto al logro de los objetivos de optimización planteados.
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