混合水平的因析设计广泛地被用于生物、医学、工农业生产等各类试验中,特别是四水平因子和两水平因子的混合设计被应用更为普遍。以前在Minimum Aberration(MA,Fries and Hunter(1980))准则下对这类设计已经有不少研究,例如Wu and Zhang(1993)。但由于MA准则的局限性,在许多实际应用场合并不能选取真正最优的设计。　　 最近,Zhang,Li,Zhao and Ai(2008)通过引进一个新的Pattern,混杂效应数的Pattern(AENP),开辟了一个新的建立最优性准则的理论,叫做最小低阶混杂的(GMC)理论,同时提出了一个新的找最优设计的准则,GMC准则。GMC理论把以前的所有准则统一了起来,而且GMC准则得到的设计在试验者对因子重要性有先验情况下优于其他所有设计,即更适合于绝大多数实际场合。特别是这类最优设计构造理论在很短的时间里获得完善的发展,这也为构造混合水平的最优设计创造了条件。　　 本文我们利用GMC理论思想建立了一个新的四水平和二水平因子的混水平最优设计准则,GMC混水平准则,并将由该新准则得到的最优设计和以前由MA准则得到的最优设计进行比较。得到同样的结论:在具有关于因子重要性先验信息条件下,GMC混水平设计优于MA混合水平设计和其他设计。