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Los experimentos con mezclas ocupan un lugar importante en las ciencias experimentales. Muchas investigaciones persiguen determinar las proporciones de los ingredientes de una mezcla que describen las características de sus productos de manera óptima. En esta etapa, el diseño óptimo de Experimentos (OED) juega un papel fundamental. Sin embargo, en general existe poca información disponible sobre la adecuación del modelo antes de llevar a cabo los experimentos y los diseños óptimos dependen fuertemente de esta elección. En este trabajo se proponen diseños óptimo robustos para mezclas binarias y ternarias donde la respuesta puede variar en vecindario del modelo considerado en un sentido minimax. Las técnicas de construcción de Daemi y Wiens (2013) han sido adaptadas a este tipo de problemas y se ha desarrollado una metodología general basada en algoritmos genéticos. Se propone además una clase de diseños restringidos, fáciles de implementar, que suponen un gran ahorro computacional. |
