À propos de ce complément
Ce complément permet d'effectuer une optimisation bayésienne à l'aide du modèle de processus gaussien de JMP.
Configuration requise
- JMP 15 et versions ultérieures
- La langue d'affichage est uniquement l'anglais et le japonais
À propos de l'optimisation bayésienne
L'optimisation bayésienne est une méthode utilisée pour effectuer à plusieurs reprises des expériences séquentielles afin de trouver la solution optimale. Le flux principal de l’optimisation bayésienne est le suivant.
- Créez un plan de remplissage d'espace (ou un autre plan) avec un nombre approprié d'expériences.
- faire une expérience.
- Un modèle de processus gaussien est estimé à partir des données obtenues.
- À partir du modèle de processus gaussien g(x) (et de sa matrice de covariance ∑) estimé à partir des données, trouvez le point x* où A(g(x)) calculé à partir d'une fonction appropriée A(.) est maximum.
- Ajoutez x* comme point expérimental et revenez à l’étape ii.
Pour plus d'informations sur l'optimisation bayésienne, veuillez vous référer aux articles suivants.
B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, R. P. Adams et N. de Freitas, « Sortir l'humain de la boucle : une revue de l'optimisation bayésienne », dans Actes de l'IEEE, vol. 104, non. 1, p. 148-175, janv. 2016, est ce que je : 10.1109/JPROC.2015.2494218.
Comment utiliser les compléments
(Veuillez également consulter le document ci-joint)
- Ouvrez le tableau de données JMP contenant les données expérimentales que vous avez déjà réalisées. *Remarque : le complément actuel ne prend en charge qu'une seule variable d'objectif Y. De plus, la variable explicative X ne peut être spécifiée que sur une échelle continue.
- Sélectionnez Compléments > Optimisation bayésienne.
- Configurez les colonnes et les options.
- Une fois l'analyse terminée, une fenêtre de résultats apparaîtra. Si vous souhaitez ajouter des points expérimentaux candidats au tableau, cliquez sur le bouton Ajouter une ligne au tableau.
- Si vous souhaitez effectuer l'expérience suivante, vous pouvez effectuer une optimisation bayésienne dans les mêmes conditions en exécutant le script de table « Exécuter le complément d'optimisation bayésienne ».
capture d'écran
Comment utiliser ce complément
Ce complément vous permet d'effectuer une optimisation bayésienne à l'aide d'un modèle de processus gaussien dans JMP.
L'optimisation bayésienne est une technique utilisée lors de la réalisation répétée d'expériences séquentielles et de la recherche d'une solution optimale.
Avant de réaliser une véritable expérience, il est fortement recommandé de vérifier si elle fonctionne bien avec certaines pseudo données. Il y a des cas où il est impossible de bien trouver le point avec peu d'expériences.
- Ouvrez le tableau de données JMP dans lequel vous avez saisi les données expérimentales que vous avez déjà saisies.
- Sélectionnez Compléments > Optimisation bayésienne.
- Définissez les colonnes et les options.
- Une fois l'analyse terminée, une fenêtre s'affichera. Si vous souhaitez ajouter des points expérimentaux candidats au tableau, cliquez sur le bouton « Ajouter la ligne au tableau ».
- Si vous souhaitez répéter l'optimisation bayésienne, cliquez sur « Exécuter le complément d'optimisation bayésienne » dans le script du tableau.
Pour plus d’informations, veuillez consulter le fichier pdf ci-joint.
