番茄快繁实验vs系统仿真实验设计
一个复杂系统的仿真模型通常有大量的输入因素，确定哪些因素对感兴趣的性能指标（响应）有重大影响可能是一项真正令人望而生畏的任务。通常一次改变一个因素的方法是非常不正确的，因为对于许多模型来说，因素相互作用对响应值产生各类影响。仿真建模的实验设计（DOE for Simulation）正是为了这个目的而设计的，其主要目标是确定哪些因素对响应的影响最大（有显著影响），识别这些显性输入后，可以聚焦于这些要素进行重点的研究和仿真优化。仿真的实验设计比传统的实验设计（如番茄快繁实验，烟草田间实验设计）有更多优势，不仅可以分析可控因子，也可以分析不可控因子，因子可以是量化的或定性的，随机序列可控，实验时间是虚拟无形，无成本的，抽样方法灵活如采取序贯抽样检验等。我们先来看一个DOE传统问题：比如关注后全文阅读：
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