% CANDEXCH   行交換を使用した候補集合からの D-最適化計画
%
%   RLIST = CANDEXCH(C,NROWS) は、行交換アルゴリズムを使用して、候補集合
%   C から D-最適化計画を設計します。C は、各N 点で、P モデル項目の値を
%   含む N×P 行列です。NROWS は、計画での希望の行数です。 RLIST は、
%   選択行をリストする長さ NROWS のベクトルです。
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%   関数 CANDEXCH は、出発点となる計画 X をランダムに選択し、行交換アルゴリズム
%   を使用して、X の行を C の行と繰り返し置き換えて、X'* X の行列式を改良します。
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%   RLIST = CANDEXCH(C,NROWS,'PARAM1',VALUE1,'PARAM2',VALUE2,...) は、
%   パラメータ/値 の組 を設定して、計画の作成を更にコントロールします。
%   利用可能なパラメータは、つぎのようになります。
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%      パラメータ   値
%      'display'    繰り返し回数 (デフォルト = 'on') の表示をコントロール
%                   するために、'on' あるいは 'off' のいずれかとなります。
%      'init'       NROWS×P 行列としての初期設計 (デフォルトは、C の行の
%                   ランダムなサブセットです)。
%      'maxiter'    繰り返しの最大回数 (デフォルト = 10)。
%      'tries'      おそらく最初を除く各試行に対するランダムポイントを使用し、
%                   新規開始点から設計の生成を試行する回数 (デフォルト 1)
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%   関数 ROWEXCH は、また、行交換アルゴリズムを使用して D-最適計画を
%   生成しますが、指定したモデルに適当な候補集合も生成します。 
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%   例:  候補集合に制限がある場合、D-最適計画を作成します。そのため、
%   関数 ROWEXCH は適切ではありません。
%   
%      F = (fullfact([5 5 5])-1)/4;   % 単位立方体での要因の設定
%      T = sum(F,2)<=1.51;            % 制限に適合する行の検出
%      F = F(T,:);                    % これらの行のみ除去
%      C = [ones(size(F,1),1) F F.^2];% 定数とすべての 2 乗の項を含む
%                                     % モデル項の計算
%      R = candexch(C,12);            % D-最適 12 点サブセットの検出
%      X = F(R,:);                    % 要因の設定の取得
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%   参考 CANDGEN, ROWEXCH, CORDEXCH, X2FX.


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