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- 回答日時:
最小値、最大値で性能を測るとしても、変動幅が大きければ良いのか、小さく安定している方が良いのかはケースバイケースです。
その目標値がある場合だってあります。一般に、あるパラメータ(因子)の最適化を行うには、
①パラメータを実験計画法などを用いて網羅的に振って、
②観測値の応答を観測する。
③パラメータ→観測値の応答関数を作る。
④ネルダー・ミードなどの最適化法を使って応答の目標値を与えるパラメータを探索する。
という方法で行いますが、
今のケースは、②の観測値が常に変動しており、その最小値を特徴量(応答の代表値)とする。
ということではないですか。
また、特徴量と変動幅の2つを問題にするときは、特徴量を目標に近づけ(今の場合は最小値を0に近づけ)つつ、変動幅を最小化あるいは最大化する、という「多応答の最適化」をやれば良いです。
なお、ある応答を最大化しようとすると、応答が発散する可能性があるので、最適化問題では、その逆数を最小化するという問題に置き換えるのが定石です。Rのライブラリ類は、最大化か最小化しかできない(いずれも内部では最小化問題として解いている)ものが殆どです。
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