비선형모형에 대한 최적실험은 주어지는 모수의 초기값에 의존하는 특징이 있음에도 불구하고 비선형모형에 대한 최적실험은 비선형모형이 주류인 생물이나 화학공학 통계분야에서는 끊임없이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 실험자가 다수의 실험목적을 가지고 있는 환경에서 상충되는 목적간의 균형을 맞추는 관점에서 비선형 모형에 대한 최적실험 기준을 제약 실험으로 살펴보았다. 문헌에서 존재하는 기존의 방법 뿐 아니라 새로운 융합기준도 적용하였는데 시나리오 별로 그 적용 형태를 몇 가지 비선형 모형을 통하여 알아보았다.
Despite the fact that the optimal design for nonlinear model depends on the unknown quantity of parameter to estimate basically, its popularity is growing in bio and engineering statistics area since all those models in the area are virtually nonlinear. In this paper we have dealt with the case when the researcher has multiple objectives in experimentation, decision among the competing models, protection against the departure from the assumed model, and the conflicting interests among design criteria. To tackle these issues we attempted several new approaches which are taking advantage of the easiness of constrained optimal design. Several nonlinear models were tested.