最优性准则是信息矩阵对先验分布取得的行列式的对数期望值。因此，找到最优非线性设计需要最大化 Fisher 信息矩阵行列式的对数积分（相对于参数的先验分布）。该积分必须进行数值计算。“非线性设计”平台中使用的方法基于 Gotwalt et al. (2009)。
对于先验正态分布，将该积分重新参数化到径向和很多角方向（角方向数等于参数数目减 1）。使用 Radau-Gauss-Laguerre 求积分法（对半径 = 0 求值）计算积分的径向部分。这通过构造一定数目的超八面体并随机轮换它们来做到这点。
若先验分布不是正态的，则将积分重新参数化以便新参数具有正态分布。然后应用径向球积分方法。
注意： 若参数的先验分布不适合求解且过程失败，会将一条消息添加到窗口，指出 Fisher 信息矩阵在参数空间区域是奇异的。若出现这样的情况，请考虑更改先验分布或参数范围。