如果一个设计的因子主效应数超过试验的次数，则此设计被称为是超饱和设计。在实际中，超饱和设计对于因子筛选试验很有帮助。而超饱和设计的数据分析主要是在效应稀疏原则下(BoxandMeyer1980)进行的。 超饱和设计起初是由Satterthwaite在1959年以随机平衡设计提出的。Booth和Cox在1962年首次提出用E(s2)准则来衡量设计的好坏。从此以后，很多研究者开始着眼于2水平超饱和设计的构造。Lin在1993年提出用PB设计的半折分方法来构造超饱和设计。Ngugen(1996)，TangandWu(1997)得到了E(s2)准则的下界。YamadaandLin(1999)提出了两种基于aveχ2准则构造3水平超饱和设计的方法。然而在实际中，一个试验的因子水平数不一定完全相同，因此，混水平设计的用途也较为广泛。Fang，et.al(2003，2004b)提出了两种构造E(fNOD)最优设计的方法。一种是Hadamard阵的半折分的方法，这种方法是对Lin(1993)方法的一种推广，另外一种方法由是可分解的平衡不完全区组设计得到超饱和设计，并证明了这两种方法得到的设计都是E(fNOD)最优设计。 这篇文章的主要目的是提供一个在Fang，etal.(2003，2004b)工作的基础上构造混水平E(fNOD)最优设计的方法，通过列并置的方法把E(fNOD)最优设计合并起来，根据E(fNOD)最优设计的性质，我们证明了最后得到的设计还是E(fNOD)最优设计。通过这种方法我们可以得到因子数更多的设计。文章的第一部分是对超饱和设计的某些准则及其关系的回顾，一些基本的概念和符号也同时给出。第二章首先回顾了E(fNOD)最优超饱和设计的构造方法，然后提出我们的构造方法并给出了一些例子。最后一章是总结和讨论。