Abstract-Experimentell design är en process för att få en produkt med målegendom genom experiment. Bayesian optimering erbjuder ett prov-effektivt verktyg för experimentell design när experiment är dyra. Ofta har experter experimenterare "hunches" om beteendet hos det experimentella systemet, erbjuder möjligheter att ytterligare förbättra effektiviteten. I denna uppsats anser vi att per-variabel monoton trend i den underliggande egenskapen som resulterar i en unimodal trend i dessa variabler för en målvärdeoptimering. Ett godiss sötma är till exempel monoton till sockerhalten. För att uppnå en målsötma blir dock nyttan av sockerhalten en enmodal funktion, som når en topp med det värde som ger målsötma och faller av båda sätten. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att lösa sådana problem som uppnår två huvudmål: a) monotonitetsinformationen används i största möjliga utsträckning, samtidigt som det säkerställs att b) konvergensgarantin förblir intakt. Detta uppnås genom en tvåstegs Gaussian processmodellering, där det första steget använder monotonicitetstrenden för att modellera den underliggande egenskapen, och det andra steget använder "virtuella" prover, prov tagna från det första, för att modellera funktionen målvärdeoptimering. Processen görs teoretiskt konsekvent genom att lägga till lämplig justeringsfaktor i den bakre beräkningen, nödvändig på grund av användning av de "virtuella" proverna. Den föreslagna metoden utvärderas genom både simuleringar och verkliga världen experimentella designproblem av a) nya korta polymer fiber med mållängd, och b) design av en ny tredimensionell porös ställning med en mål porositet. I alla scenarier visar vår metod snabbare konvergens än den grundläggande Bayesianska optimeringsmetoden som inte använder sådana "hunches".
I en ny metod, som föreslagits av Li et al. REF använder "experimenter förnimmelser" som definierar det underliggande beteendet hos det experimentella systemet.
Accelerating Experimental Design by Incorporating Experimenter Hunches
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}