| ACKNOWLEDGEMENT | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 摘要 | 第9-16页 |
| List of Abbreviations | 第16-17页 |
| CHAPTER ONE:INTRODUCTION | 第17-21页 |
| 1.1 Background Information | 第17-19页 |
| 1.2 Statement of the problem | 第19页 |
| 1.3 Objectives | 第19页 |
| 1.3.1 General objective | 第19页 |
| 1.3.2 Specific objectives | 第19页 |
| 1.4 Research Questions | 第19-20页 |
| 1.5 Justification of the study | 第20-21页 |
| CHAPTER TWO: LITERATURE REVIEW | 第21-64页 |
| 2.0 Introduction | 第21页 |
| 2.1 Design of Experiment | 第21-25页 |
| 2.1.1 Basic terms used in Experimental Designs | 第22-24页 |
| 2.1.2 Basic Principles of Experimental Designs | 第24-25页 |
| 2.1.3 Factorial Designs | 第25页 |
| 2.2 Uniform Design | 第25-39页 |
| 2.2.1 Uniform design as a space filling design | 第25页 |
| 2.2.2 Uniformity criterion: the discrepancy | 第25-39页 |
| 2.2.2.1 The Star Discrepancy | 第27-28页 |
| 2.2.2.2 The Local Discrepancy | 第28-31页 |
| 2.2.2.3 The Centered L_2 discrepancy | 第31-33页 |
| 2.2.2.4 The wrap-around L_2 discrepancy | 第33-36页 |
| 2.2.2.5 The Mixture Discrepancy | 第36-38页 |
| 2.2.2.6 Symmetric discrepancy | 第38-39页 |
| 2.3 Construction of Uniform Design | 第39-42页 |
| 2.4 Optimization | 第42-58页 |
| 2.4.1 Classification of Optimization Problems | 第43-45页 |
| 2.4.1.1 Constrained Optimization | 第43-44页 |
| 2.4.1.2 Unconstrained Optimization | 第44页 |
| 2.4.1.3 Dynamic Optimization | 第44-45页 |
| 2.4.1.4 Least Square Optimization | 第45页 |
| 2.4.2 Optimization Techniques | 第45-47页 |
| 2.4.2.1 Local Optimization | 第45-46页 |
| 2.4.2. 2 Global Optimization | 第46-47页 |
| 2.4.3 Optimization Algorithms | 第47-56页 |
| 2.4.3.1 Local search algorithm | 第47-49页 |
| 2.4.3.2 Simulating annealing | 第49-50页 |
| 2.4.3.3 Genetic algorithm | 第50-51页 |
| 2.4.3.4 Stochastic evolutionary algorithms | 第51-52页 |
| 2.4.3.5 Threshold accepting | 第52-56页 |
| 2.4.4 To Generate Symmetrical And Asymmetrical Uniform Designs From U(n;n~s) | 第56-57页 |
| 2.4.5 Uniform Designs with large n | 第57-58页 |
| 2.5 Particle Swarm Optimization | 第58-62页 |
| 2.5.1 The particle swarm algorithm | 第59-62页 |
| 2.5.1.1 Global best PSO | 第60-61页 |
| 2.5.1.2 Local best PSO | 第61-62页 |
| 2.6 Discrete particle swarm optimization | 第62-64页 |
| CHAPTER THREE:METHODOLOGY | 第64-77页 |
| 3.1 Discrete particle swarm optimization for the designs matrices | 第64-77页 |
| DPSO FLOW CHART | 第66-67页 |
| 3.1.1 Initialization | 第67-68页 |
| 3.1.2 The function value | 第68-69页 |
| 3.1.3 The learning process | 第69-71页 |
| 3.1.4 Accepting strategy | 第71-72页 |
| 3.1.5 Update process | 第72-77页 |
| CHAPTER FOUR: NUMERICAL RESULTS | 第77-88页 |
| 4.0 Introduction | 第77页 |
| 4.1 The number of designs in the design space | 第77-78页 |
| 4.2 Parameters used in the swarm | 第78-82页 |
| 4.2.1 The number of initial particles in the swarm | 第78-79页 |
| 4.2.2 The number of iterations | 第79-81页 |
| 4.2.3 probR | 第81页 |
| 4.2.4 The constants p and g | 第81-82页 |
| 4.3 Comparison with TA | 第82-83页 |
| 4.3.1 under WD | 第82页 |
| 4.3.2 under CD | 第82-83页 |
| 4.3.3 under SD | 第83页 |
| 4.4 Asymmetric and symmetric designs | 第83-85页 |
| 4.5 for large n | 第85页 |
| 4.6 Special cases (orthogonality) | 第85-88页 |
| 4.6.1 use of orthogonal array for multilevel designs | 第86-87页 |
| 4.6.2 orthogonal and nearly orthogonal Latin hypercube designs for high levelled designs | 第87-88页 |
| CHAPTER FIVE:CONCLUSION AND DISCUSSION | 第88-90页 |
| Future work | 第90-91页 |
| APPENDIX | 第91-98页 |
| References | 第98-100页 |
