다음과 같은 방법을 사용하여 공간 채움 설계를 구성할 수 있습니다.
구 묶음
설계점 쌍 사이의 최소 거리를 최대화하는 설계를 생성합니다. 이 최대화를 통해 설계 영역 내에서 점을 가능한 한 많이 퍼뜨릴 수 있습니다. 자세한 내용은 공간 채움 설계의 추가 예 및 Borehole 데이터에 대한 Sphere-Packing 설계 생성에서 확인하십시오.
라틴 초입방체
설계점 사이의 최소 거리를 최대화하지만 각 요인의 수준 간격이 균등해야 하는 설계를 생성합니다. 각 요인의 수준 수는 설계의 런 수와 동일합니다. 이 방법은 균등 분포와 비슷한 설계를 생성합니다. 라틴 초입방체 방법은 Sphere-Packing 방법과 균등 설계 방법을 절충한 것입니다. 자세한 내용은 라틴 초입방체 설계 생성의 예에서 확인하십시오.
균등
경험적 균등 분포를 갖는 설계점과 이론적 균등 분포 사이의 불일치를 최소화하는 설계를 생성합니다. 자세한 내용은 균등 설계 생성의 예에서 확인하십시오.
참고: 이 설계는 미지의 함수 적분에 대해 정확한 단순 추정값을 얻는 데 가장 유용합니다. 추정값은 실험에서 관측한 반응의 평균입니다.
최소 잠재
구형 안에서 중심 가까이에 점을 퍼트리는 설계를 생성합니다. 최소 잠재 설계는 구형 대칭을 갖고, 거의 직교이며, 간격이 균등합니다. 자세한 내용은 최소 잠재 설계의 예에서 확인하십시오.
최대 엔트로피
실험의 Shannon 정보를 최대화하는 설계를 생성합니다. 자세한 내용은 제약된 쾌속 유연 채움 설계의 예에서 확인하십시오.
가우시안 과정 IMSE 최적
실험 영역에 대한 가우시안 과정의 통합 평균 제곱 오차를 최소화하는 설계를 생성합니다. 가우시안 과정 IMSE 최적 설계 방법은 kriging 모형과 유사한 상관 구조를 사용합니다. 자세한 내용은 Jones and Johnson(2009)에서 확인하십시오.
참고: 런 수가 500 이하이면 가우시안 과정 모형이 데이터 테이블에 저장됩니다. 런 수가 500을 초과하면 신경망 모형이 데이터 테이블에 저장됩니다.
쾌속 유연 채움
쾌속 유연 채움 알고리즘을 사용하여 설계를 생성합니다. 이 알고리즘은 지정된 설계 영역에서 다수의 랜덤 점을 생성하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 빠른 Ward 알고리즘을 사용하여 이러한 점을 여러 군집으로 군집화합니다. 이때 군집 수는 사용자가 지정한 런 수와 같습니다. 최종 설계점은 기본 MaxPro(최대 투영) 최적 기준을 사용하거나 Centroid 기준을 선택하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 제약된 쾌속 유연 채움 설계의 예 및 제약된 쾌속 유연 채움 설계의 예에서 확인하십시오. 설계 테이블의 행은 자동으로 랜덤화됩니다.
참고: 범주형 요인, 혼합물 요인 또는 요인 제약 조건이 있으면 공간 채움 설계 방법에서 쾌속 유연 채움만 사용할 수 있습니다.