响应面优化：基于拟合响应面与实测值的优化求解方法

根据拟合的响应面与实测值构造目标函数进行优化求解的方法主要有两种，一种是基于梯度的方法，另一种是基于遗传算法的方法。其中，基于梯度的方法是最常用的。

优化求解的步骤如下：

1. 确定优化目标：根据实际需求，确定需要优化的目标函数，例如最小化某个指标或使其最大化。

2. 构造目标函数：根据实际情况，将拟合的响应面与实测值构造为目标函数，以便于进行优化求解。

3. 选择优化方法：根据目标函数的性质和优化目标的要求，选择适合的优化方法，例如梯度下降法、共轭梯度法、遗传算法等。

4. 设定初始值：根据实际情况，设定合理的初始值，以便于优化算法能够快速收敛。

5. 迭代求解：根据所选的优化方法，进行迭代求解，并不断更新参数，直到满足优化目标或达到最大迭代次数。

6. 验证结果：对求解结果进行验证，确保优化结果的可靠性和有效性。

举一个例子，假设我们需要优化某一化工生产过程的产量，根据实验数据，我们拟合出了响应面模型，可以使用以下目标函数进行优化求解：

f(x1, x2) = 1.2*x1^2 + 2.5*x2^2 + 0.8*x1*x2 - 1.5*x1 - 2*x2

其中，x1和x2分别表示生产过程中的两个参数，我们需要通过优化目标函数f(x1, x2)来最大化产量。我们可以选择基于梯度的优化方法，例如共轭梯度法，设定合理的初始值，并进行迭代求解，最终得到最优的参数组合，即为优化结果。