Acerca de este complemento
Este complemento es un complemento para realizar optimización bayesiana utilizando el modelo de proceso gaussiano de JMP.
Requisitos del sistema
- JMP 15 y posteriores
- El idioma de visualización es solo inglés y japonés
Acerca de la optimización bayesiana
La optimización bayesiana es un método que se utiliza para realizar experimentos secuenciales repetidamente para encontrar la solución óptima. El flujo principal de la optimización bayesiana es el siguiente.
- Cree un plan de llenado de espacio (u otro plan) con una cantidad adecuada de experimentos.
- Haz un experimento.
- A partir de los datos obtenidos se estima un modelo de proceso gaussiano.
- A partir del modelo de proceso gaussiano g(x) (y su matriz de covarianza ∑) estimado a partir de los datos, encuentre el punto x* donde A(g(x)) calculado a partir de una función apropiada A(.) es máximo.
- Agregue x* como punto experimental y regrese al paso ii.
Para obtener más información sobre la optimización bayesiana, consulte los siguientes artículos.
B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, R. PAG. Adams y N. de Freitas, "Sacar al ser humano del circuito: una revisión de la optimización bayesiana", en Actas del IEEE, vol. 104, núm. 1, págs. 148-175, enero. 2016, doi: 10.1109/JPROC.2015.2494218.
Cómo utilizar complementos
(Por favor ver también el documento adjunto)
- Abra la tabla de datos JMP que contiene los datos experimentales que ya ha realizado. *Nota: El complemento actual solo admite una variable objetiva Y. Además, la variable explicativa X sólo puede especificarse en una escala continua.
- Seleccione Complementos > Optimización bayesiana.
- Configurar columnas y opciones.
- Una vez que se complete el análisis, aparecerá una ventana de resultados. Si desea agregar puntos experimentales candidatos a la tabla, haga clic en el botón Agregar fila a la tabla.
- Si desea realizar el siguiente experimento, puede realizar la optimización bayesiana en las mismas condiciones ejecutando el script de tabla "Ejecutar complemento de optimización bayesiana".
captura de pantalla
Cómo utilizar este complemento
Este complemento le permite realizar una optimización bayesiana utilizando el modelo de proceso gaussiano en JMP.
La optimización bayesiana es una técnica que se utiliza cuando se realizan repetidamente experimentos secuenciales y se busca una solución óptima.
Antes de realizar un experimento real, se recomienda encarecidamente comprobar si funciona bien con algunos pseudodatos. Hay casos en los que es imposible encontrar bien el punto con pocos experimentos.
- Abra la tabla de datos de JMP donde ingresó los datos experimentales que ya realizó.
- Seleccione Complementos > Optimización bayesiana.
- Establecer columnas y opciones.
- Cuando finalice el análisis, se mostrará una ventana. Si desea agregar puntos experimentales candidatos a la tabla, haga clic en el botón "Agregar la fila a la tabla".
- Si desea repetir la optimización bayesiana, haga clic en "Ejecutar complemento de optimización bayesiana" en el script de la tabla.
Para obtener más información, consulte el archivo pdf adjunto.
