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【隨機拉丁超立方設計和最優拉丁超立方設計】(圖片來源Isight手冊）最優拉丁超立方OLHS是較為常用的實驗設計方法，其原因為：（1）操作相對簡單；（2）使設計樣本點能夠在每一個輸入維度上均勻分布；（3）樣本數較少。建立代理模型的樣本點通常用試驗設計的方法選取，一般選取準則是用盡可能少的樣本點獲得較高的擬合精度。

在這里簡單描述，即采用某（最優拉丁超立方）試驗設計方法采集足夠的樣本點，考慮設計變量與響應之間的關系，建立合適的近似模型。定義設計變量變化范圍，約束和優化目標，調用Isight內部優化算法（NSGA-Ⅱ）進行尋優。流程文件可以私聊！歡迎交流！！！

3.2確定性優化 3.2.1最優拉丁超立方試驗設計 試驗設計（DesignofExperiment，DOE）是一種利用近似模型的采樣方法，主要有最優化試驗設計、全因子試驗設計、最優拉丁超立方試驗設計等方法。 最優拉丁超立方試驗設計是在大型空間中采樣研究多因素影響的試驗方法，其特點是效率高、采樣的平衡性較好。

用優化拉丁超立方法對實際可取水平生成剛度 、 模 態的樣本矩陣，既可用于參數靈敏度分析，設計變量的 DOE 矩陣 。