貝葉斯最佳化方法在探索生產條件方面是否有效？ ——透過應用實例驗證——由於有許多解釋變數、交互作用和實驗混雜因素，利用迴歸模型建構來尋找生產條件的最適解並非易事，而且找到改進條件也並非易事。本報告介紹了應用貝葉斯最佳化作為一種替代方法的結果，並驗證了其有效性和局限性。利用貝葉斯優化搜尋焊接條件，我們無需建立迴歸模型即可找到改進條件。以優化金屬含量配方以降低鑄造缺陷率為例，貝葉斯優化在運行次數相近的情況下，找到了缺陷率低於廣義回歸模型的條件。在水泥粒度優化中，即使初始數據與目標粒度20相差甚遠，我們也僅用2到8次實驗就達到了目標粒度20。在反應器產量優化中，貝葉斯優化得到的最佳產量比回歸模型低近20%，這表明包含交互作用的回歸模型可能比貝葉斯優化更具優勢。在改善生產條件方面，像實驗設計那樣進行大量實驗是不可接受的，但貝葉斯最佳化方法可以按順序提出改進條件，使其更易於實施。此外，每次實驗都可能發現傳統方法無法獲得的改進條件。
