嵌套Maximin拉丁超立方体设计在计算机实验中的应用

"嵌套Maximin拉丁超立方体设计-研究论文" 在计算机实验设计(DoCE)领域，拉丁超立方体设计是一种常用的方法，用于对黑盒函数进行近似和优化。这种设计方法尤其适用于当问题复杂，无法通过解析手段解决，而需要依赖数值模拟的情况。拉丁超立方体设计以其空间填充特性，确保了实验点在设计空间中的均匀分布，从而提高模拟结果的准确性。 然而，在某些特定应用中，如训练与测试集的划分、模型精度的多级别需求、链接参数的处理以及序列评估等，我们需要更复杂的设计——嵌套设计。嵌套设计是指一个设计是另一个设计的子集，这样的结构允许我们在不同的设计层次上进行分析，以适应不同的情境需求。例如，一个大设计可能用于训练复杂的模型，而小设计则用于测试或验证模型性能。 本文着重探讨了嵌套的Maximin拉丁超立方体设计，Maximin设计的目标是最大化设计点之间的最小距离，以实现更好的空间填充性和分散性。在构建嵌套设计时，考虑不同类型的网格至关重要，因为这直接影响到设计的质量和效率。作者讨论了如何选择合适的网格类型以适应特定的应用场景。 文章中提到了Jin等人（2005）提出的ESE算法的不同变体，这些变体用于生成尺寸大于2的嵌套Maximin设计。通过对这些变体的比较，可以帮助研究人员理解每种方法的优缺点，从而在实际应用中做出最佳选择。 此外，文章的附录提供了不同点数下的最大距离信息，这为实际操作提供了具体的数据支持，使得研究人员可以根据自己的需求选择最合适的嵌套设计。这些设计对于在有限的计算资源下进行高效且精确的计算机实验至关重要。 总结来说，这篇研究论文深入研究了嵌套Maximin拉丁超立方体设计的构建、优化和应用，为涉及计算机实验设计的领域提供了一种强有力的工具，特别是在需要处理不同精度级别模型和复杂实验设置的场景下。