5.8.5.4 Diseño de Experimentos Computacionales (20 horas)

Resultados de la carrera Outcomes: ICACIT2025-SCIENCES-AG-Ci09,ICACIT2025-SCIENCES-AG-Ci10

Temas

1. Diseños factoriales y factoriales fraccionados
2. Metodología de superficie de respuesta
3. Diseños de llenado de espacio (hipercubo latino)
4. Diseño óptimo de experimentos
5. Experimentos computacionales y modelado sustituto

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

1. Diseñar experimentos factoriales para screening de factores [Usar]
2. Aplicar metodología de superficie de respuesta para optimización [Usar]
3. Implementar diseños de llenado de espacio para experimentos computacionales [Usar]
4. Seleccionar diseños óptimos para objetivos específicos [Evaluar]
5. Construir modelos sustitutos para simulaciones costosas [Usar]

Bibliografía: [Devore, 2016,Walpole et al., 2012]