带有Python约束的广义子集设计

Question

我有三个因素F1, F2, F3和3, 3, 6对应的水平，我想限制它们的组合数量以用于实验设计。

据我搜索发现，这可以通过pyDOE2通用子集设计来完成，例如：

import pyDOE2

levels = [3, 3, 6]
reduction = 3
result = pyDOE2.gsd(levels, reduction)
result.data.tolist()
>>>[[0, 0, 0],
 [0, 0, 3],
 [0, 1, 1],
 [0, 1, 4],
 [0, 2, 2],
 [0, 2, 5],
 [1, 0, 1],
 [1, 0, 4],
 [1, 1, 2],
 [1, 1, 5],
 [1, 2, 0],
 [1, 2, 3],
 [2, 0, 2],
 [2, 0, 5],
 [2, 1, 0],
 [2, 1, 3],
 [2, 2, 1],
 [2, 2, 4]]

但是，我想对因素水平的可能组合设置一些约束。例如，我不希望包含F1L1与F2L3或F2L1与F3L2的组合（F为​​因子，L为水平）。考虑到这些约束，有没有办法获得最佳的简化组合？

这不是pyDOE2的特定问题（任何其他可以实现此目的的库都可以），但是我想使用python来完成。