R. Negrete Gallego, S. Pozuelo Campos, I. Garcia-Camacha Gutiérrez, E. Vázquez Fernández-Pacheco

One of the biggest challenges in calculating optimal experimental designs is to cope with the computational cost. Algorithmic techniques remain key in this field: while analytical solutions are often impractical, numerical techniques have become the most effective option. This research provides an innovative algorithm that combines the algorithms traditionally used in Optimal experimental design with metaheuristic techniques. For this purpose we have suitably adapted the foundations of Wynn-Federov, multiplicative and the Particle Swarm Optimization algorithms. This combination not only enhances computational efficiency but also is more robust facing complex optimization problems.

Palabras clave: D-optimum design, Multiplicative algorithm, Wynn–Fedorov algorithm, Particle Swarm Optimization, Combined algorithm

Programado

Diseño de Experimentos IV
12 de junio de 2025  19:00
Sala 3. Maria Rúbies Garrofé


Otros trabajos en la misma sesión

Diseños óptimos multirespuesta para test toxicológicos

V. M. Casero Alonso, S. Pozuelo Campos, M. Amo Salas

Escenarios óptimos de experimentación en microbiología predictiva

A. Muñoz del Río, V. M. Casero Alonso, M. Amo Salas

Optimal designs for models under the Flexible Closed Skew Normal Distribution

G. González Farías, J. López Fidalgo, J. U. Márquez Urbina*


Política de cookies

Usamos cookies solamente para poder idenfiticarte y autenticarte dentro del sitio web. Son necesarias para el correcto funcionamiento del mismo y por tanto no pueden ser desactivadas. Si continúas navegando estás dando tu consentimiento para su aceptación, así como la de nuestra Política de Privacidad.

Adicionalmente, utilizamos Google Analytics para analizar el tráfico del sitio web. Ellos almacenan cookies también, y puedes aceptarlas o rechazarlas en los botones de más abajo.

Aquí puedes ver más detalles de nuestra Política de Cookies y nuestra Política de Privacidad.