响应位置与分散效应的RSM多响应优化新策略：自适应权重与预测质量

在信息技术领域，本文"基于两种效应的RSM多响应优化方法研究"由施亮星和吴帆两位作者在天津大学管理与经济学部完成，针对多响应优化问题的关键挑战，他们关注的是如何有效地平衡响应的位置效应和分散效应。位置效应指的是响应变量在设计空间中的分布，而分散效应则衡量的是响应之间的差异程度。在传统的优化过程中，设计者往往需要预设这两者的重要性权重，这可能并不适用于所有实际应用场景。 该研究提出了一种创新的损失函数策略，这种函数不仅考虑了响应之间的相关性，而且允许设计师根据不同因子水平下的响应位置效应和分散效应的实际损失情况及其变化趋势，动态调整优化过程中的权衡。这种方法的优势在于它能够更好地适应各种试验需求，使权重设置更加灵活和精准，从而提高优化的效率和精度。 相比于传统的固定权重方法，这种动态调整方式具有更高的灵活性，能够更精确地反映出响应在优化中的实际表现，特别是在处理复杂系统和多目标优化问题时。通过实例分析，研究证明了本文提出的基于响应位置和分散效应的损失函数方法在实际应用中的有效性，能够提供更为全面和精确的优化决策支持。 本文的主要贡献包括： 1. 提出了一种新的损失函数设计框架，考虑了响应位置效应和分散效应的双重作用，并考虑了响应间的相互关联。 2. 引入了动态权重调整机制，允许用户根据具体实验条件调整优化过程中的权衡点，增强了方法的适用性和实用性。 3. 实证分析展示了新方法在实际问题中的优势，证明了其在多响应优化中的优越性能。 这篇首发论文对多响应优化问题的研究提供了一个新颖且实用的解决方案，为设计者们在权衡响应的多个维度上寻求最优解提供了有力工具，对于提升IT领域的设计优化技术具有重要意义。