Construção de delineamentos D-ótimos exatos para a equação de Michaelis-Menten

Neste trabalho foi abordada a construção de delineamentos experimentais ótimos exatos quando resposta de interesse pode ser modelada pela equação de Michaelis-Menten. Foi suposta a situação em que o pesquisador deseja maximizar a informação obtida sobre os parâmetros do modelo e, portanto, foi utilizado o critério de D-otimalidade. Para a busca dos delineamentos ótimos, foram utilizados os algoritmos genético e {\it{exchange}}. Além disso, três abordagens para o delineamento em situações não lineares foram consideradas: localmente ótima, Bayesiana e maximin. Como resultado, observou-se que o delineamento D-ótimo exato para o modelo depende do valor de apenas um dos parâmetros, a constante de Michaelis-Menten. De acordo com o valor desta constante, foram obtidas regiões em que cada abordagem foi mais eficiente que as demais. Por fim, foi verificado que as abordagens localmente ótima e Bayesina apresentam valores de D-eficiência muito similares e, em oposição a elas, a abordagem maximin foi menos atrativa para este caso, inviabilizando sua aplicação.