Bonjour,
J'aurai besoin d'un peu d'aide car je suis un peu perdu, je vous explique mon problème:
je veux optimiser la cuisson d'un poisson:
j'ai que deux variables: température et temps de cuisson
ma température va de 145 à165, °C je pensais prendre tous les 5 degrés pour balayer au mieux la zone
le temps de 10 à 15 min, je pensais prendre toutes les minutes pour avoir le même nombre de niveaux
sachant que j'ai deux conditions de validités: bon goût ( chaque produit va être testé et avoir une note sur 15) et la température à cœur doit être supérieur à 65° C. J'aurai donc ainsi des zones d'exclusion des essais. Apparemment il faut que je fasse un plan composite centré autour de ma valeur centrale: 12. 5 min et 155 °C, puis que je l'encadre avec ((-1, -1);(-1, +1);(+1, -1);(+1, +1)). Selon la méthode de Box et Wilson. Mais si j'applique leur méthode
je vais avoir 4 points à faire que je sais être hors de mon domaine de validité. Plans composites [43, 53, 52, 57] - Méthodologie des surfaces de réponses. Je suis un peu perdu là. Merci de votre aide
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La meilleure solution est de
choisir le point central du domaine d'étude à chaque fois que cela est possible. Dans ce cas, si
l'on effectue n mesures, l'écart type est donné par la formule:
_ 2
1
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Il est actuellement 20h33.
a) Classification des problèmes d'optimisation
Les problèmes d'optimisation sont classés en fonction de leurs caractéristiques [YAN 02]:
1. Nombre de variables de décision:
– Plusieurs multivariable. 2. Type de la variable de décision:
– Nombre réel continu continu. – Nombre entier entier ou discret. 3. Type de la fonction objectif:
– Fonction linéaire des variables de décision linéaire. – Fonction quadratique des variables de décision quadratique. – Fonction non linéaire des variables de décision non linéaire. Plan composite centreé 3 facteurs film. 4. Formulation du problème:
– Avec des contraintes contraint. – Sans contraintes non contraint. b) Optimisation multiobjectifs
Dans les problèmes d'optimisations industrielles réelles, plusieurs objectif doivent être
optimisés en même temps, car l'optimisation individuelle d'une réponse peut être acceptable
pour une autre réponse et contradictoire pour les autres réponses (la diminution d'un objectif
entraîne une augmentation de l'autre objectif). L'optimisation multiobjectif se base donc sur
la recherche des solutions de compromis qui satisfont au mieux les différents objectifs [Yan
02].
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