candexch
D使用行交换从候选集优化设计
语法
nrows rlist = candexch (C)
rlist = candexch (C, nrows、名称、值)
描述
rlist= candexch (C，nrows)C．
rlist= candexch (C，nrows，名称,值)名称,值对参数。
输入参数
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设计中所需的行数。 |
名称-值对的观点
指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．
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当 默认值: |
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默认值:的行的随机子集 |
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最大迭代次数，一个正整数。 默认值: |
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一种结构，它指定是否并行运行，并指定随机流或流。此选项需要并行计算工具箱™。 创建
默认值: |
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一个 默认值: |
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尝试从一个新的起点生成一个设计。除了可能的第一次外，算法每次尝试都使用随机点。 默认值: |
输出参数
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向量的长度 |
例子
这个例子展示了如何生成D-当候选集有限制时的最优设计，因此rowexch函数并不合适。
F = (fullfact([5 5 5])-1)/4;T = sum(F,2)<=1.51;%查找匹配约束条件的行C = [one (size(F,1)，1) F F ^2];%计算模型项，包括% a常数和所有平方项R = candexch(C,12);找到d -最优的12点子集X = F(R，:);获得因子设置
算法
candexch选择起始设计X，并使用行交换算法迭代地替换X的行C为了改进的行列式X ' * X．
选择
的rowexch函数还生成D-使用行交换算法优化设计，但它会自动生成适合于指定模型的候选集。的daugment函数使用坐标交换算法增加一组固定的设计点;的“开始”参数使用行交换算法提供相同的功能。
扩展功能
你也可以从以下列表中选择一个网站:
