Hide/Show Apps

Regresyon Model Parametrelerinin Belirsizliği Altında Tasarım Optimizasyonu için Etkileşimli Bir Yaklaşım

2018-06-26
Özateş Gürbüz, Melis
Köksal, Gülser
Köksalan, Murat Mustafa
Bu çalışmada, iki yanıtlı ürün ve süreç parametrelerinin tasarım optimizasyonu için, karar vericinin tercihlerini dikkate alan ve regresyon ile elde edilen yanıt yüzey model parametrelerine bağlı belirsizliği gözeten etkileşimli bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu problemde amaç, yanıtlar arasındaki ortak varyansı ve yanıt ortalamalarının hedef değerlerine uzaklığını en aza indirecek ürün vesüreç parametre değerlerini belirlemektir. Matematiksel modellerde, tahmini yanıt varyansları ve tahmini yanıt ortalamaları için deneysel veriye dayalı ağırlıklı en az kareler regresyon modelleri gibi fonksiyonlar kullanılmıştır. Bu modellerdeki tahmin hataları çözüm kalitesini etkilemekte ve çözüm sürecinde bunun dikkate alınması gerekmektedir. Karar verici ile etkileşim, sunulan aday çözümlerin güven, tahmin ve spesifikasyon bölgelerinin görselleri gibi çeşitli performans değerlendirme araçları ile desteklenmektedir. Bu sayede karar verici, her adımda aday çözümlerin kalitesi ve uygulamadaki performanslarına ilişkin bilgi edinmektedir. Karar vericinin yönlendirmelerine göre takip edilen çözüm arama sürecine problem analisti dahil edilmiştir.Analist, her etkileşim basamağında, karar vericinin sözlü tercih bilgilerini operasyonel denklemlerle destekleyerek çözüm uzayını sistematik bir şekilde tarar ve karar vericinin tercihlerine uyumlu olabilecek seçenekleri bulup karar vericiye sunar. Bu süreç, karar verici için tatminkar bir çözüme ulaşılana kadar devam eder. Çalışmada geliştirilen yaklaşım literatürde sıkça kullanılan bir örnek problem üzerinde gösterilmiştir.