離散選択モデルは、パラメータに関して非線形です。そのため、選択モデル計画の効率は、パラメータの値に依存します（そして、このパラメータの値は、通常、未知です）。「選択モデル計画」プラットフォームは、Bayes流の方法に基づいています。分析者によって指定されたパラメータ値の事前分布に基づき、計画を最適化します。そのとき、Bayes流のD-最適化基準が使われますが、これは、情報量行列の行列式の対数の、事前分布に関する期待値です。「選択モデル計画」プラットフォームでは、指定された事前分布からこの期待値を計算し、それを最大化するような計画を探し出します。詳細については、第 “Bayes流のD-最適化計画”およびKessels et al.（2011）を参照してください。