Context. An application of the method of searching for schools of fish to construct optimal experiment plans for cost (time) in the study of technological processes and systems that allow the implementation of an active experiment on them is proposed.Object of study. Optimization methods for cost (time) costs of experimental designs, based on the application of a school of fish search algorithm.Objective. To obtain optimization results by optimizing the search for schools of fish for the cost (time) costs of plans for a full factorial experiment.Method. A method is proposed for constructing a cost-effective (time) implementation of an experiment planning matrix using algorithms for searching for schools of fish. At the beginning, the number of factors and the cost of transitions for each factor level are entered. Then, taking into account the entered data, the initial experiment planning matrix is formed. The school of fish search method is based on the rearrangement of the columns of the experiment planning matrix, based on the sum of the costs (times) of transitions between levels for each of the factors. Fish schools are formed according to the following principle: fewer schools of fish where the sum of the costs (times) of transitions between levels of factors is greater. Then, rearrangements of schools of fish located nearby in the experiment planning matrix are performed. Then the gain is calculated in comparison with the initial cost (time) of the experiment.Results. Software has been developed that implements the proposed method, which was used to conduct computational experiments to study the properties of these methods in the study of technological processes and systems that allow the implementation of an active experiment on them. The experimental designs that are optimal in terms of cost (time) are obtained, and the winnings in the optimization results are compared with the initial cost of the experiment. A comparative analysis of optimization methods for the cost (time) costs of plans for a full factorial experiment is carried out.Conclusions. The conducted experiments confirmed the operability of the proposed method and the software that implements it, and also allows us to recommend it for practical use in constructing optimal experiment planning matrices.Актуальность. Предложено применение метода поиска косяком рыб для построения оптимальных планов экспериментов по стоимостным (временными) затратами при исследовании технологических процессов и систем, позволяющих осуществлять над ними активный эксперимент.Объект исследования. Методы оптимизации по стоимостным (временным) затратам, основанные на применении алгоритма поиска косяком рыб.Цель работы. Получение результатов оптимизации путем оптимизации с помощью алгоритма поиска косяком рыб по стоимостным (временными) затратами планов полного факторного эксперимента.Метод. Предложен метод построения по стоимостным (временными) затратами реализации матрицы планирования эксперимента с использованием алгоритма поиска косяком рыб. В начале вводится количество факторов и стоимость переходов для каждого уровня факторов. Затем с учетом введенных данных формируется начальная матрица планирования эксперимента. Метод поиска косяком рыб основан на перестановке столбцов матрицы планирования эксперимента на основе суммы стоимостных (временных) расходов суммы переходов между уровнями для каждого из факторов. Косяки рыб формируются по такому принципу: меньше косяков рыб там, где большая сумма переходов между уровнями факторов. Затем выполняется перестановка косяков рыб, расположенных поблизости в матрице планирования эксперимента. Также рассчитывается выигрыш по сравнению с начальной стоимостью (времени) эксперимента. Результаты. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, который использовался для проведения вычислительных экспериментов для изучения свойств этих методов при изучении технологических процессов и систем, позволяющих осуществлять над ними активный эксперимент. Полученные результаты оптимальных планов экспериментов по стоимостным (временными) затратами сравниваются с начальной стоимостью эксперимента и рассчитывается выигрыш по сравнению с первоначальным планом эксперимента.Выводы. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность предложенного метода и программного обеспечения, которое его реализует, а также позволяет рекомендовать его для практического использования при построении оптимальных матриц планирования экспериментов. Актуальність. Запропоновано застосування методу пошуку косяком риб для побудови оптимальних планів експериментів за вартісними (часовими) витратами при дослідженні технологічних процесів та систем, що дозволяють здійснювати над ними активний експеримент.Об’єкт дослідження. Методи оптимізації за вартісними (часовими) витратами, основані на застосуванні алгоритму пошуку косяком риб.Мета роботи. Отримання результатів оптимізації шляхом оптимізації за допомогою алгоритму пошуку косяком риб за вартісними (часовими) витратами планів повного факторного експерименту.Метод. Запропоновано метод побудови за вартісними (часовими) витратами реалізації матриці планування експерименту з використанням алгоритму пошуку косяком риб. На початку вводиться кількість факторів і вартість переходів для кожного рівня факторів. Потім з урахуванням введених даних формується початкова матриця планування експерименту. Метод пошуку косяком риб заснований на перестановці стовпців матриці планування експерименту на основі суми вартісних (часових) витрат суми переходів між рівнями для кожного з факторів. Косяки риб формуються за таким принципом: менше косяків риб там, де більша сума переходів між рівнями факторів. Потім виконується перестановка косяків риб, розташованих поблизу в матриці планування експерименту. Також розраховується виграш порівняно з початковою вартістю (часом) експерименту.Результати. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод, який використовувався для проведення обчислювальних експериментів для вивчення властивостей цих методів при вивченні технологічних процесів і систем, що дозволяють здійснювати над ними активний експеримент. Отримані результати оптимальних планів експериментів за вартісними (часовими) витратами порівнюються з початковою вартістю експерименту та розраховується виграш у порівнянні з початковим планом експерименту.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу та програмного забезпечення, яке його реалізує, а також дозволяє рекомендувати його для практичного використання при побудові оптимальних матриць планування експериментів.