論文の概要: A Data Driven Sequential Learning Framework to Accelerate and Optimize
Multi-Objective Manufacturing Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09278v1
- Date: Tue, 18 Apr 2023 20:33:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-20 16:15:54.014143
- Title: A Data Driven Sequential Learning Framework to Accelerate and Optimize
Multi-Objective Manufacturing Decisions
- Title（参考訳）: 多目的生産意思決定を加速・最適化するデータ駆動逐次学習フレームワーク
- Authors: Hamed Khosravi, Taofeeq Olajire, Ahmed Shoyeb Raihan, Imtiaz Ahmed
- Abstract要約: 本稿では、逐次学習を利用して複雑なシステムを効率的に最適化する新しいデータ駆動型ベイズ最適化フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,データ取得が高価で資源集約的な実用アプリケーションにおいて特に有用である。
提案されたデータ駆動フレームワークは、コストと時間を削減して、同様の製造上の決定を下す可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5771347525430772
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Manufacturing advanced materials and products with a specific property or
combination of properties is often warranted. To achieve that it is crucial to
find out the optimum recipe or processing conditions that can generate the
ideal combination of these properties. Most of the time, a sufficient number of
experiments are needed to generate a Pareto front. However, manufacturing
experiments are usually costly and even conducting a single experiment can be a
time-consuming process. So, it's critical to determine the optimal location for
data collection to gain the most comprehensive understanding of the process.
Sequential learning is a promising approach to actively learn from the ongoing
experiments, iteratively update the underlying optimization routine, and adapt
the data collection process on the go. This paper presents a novel data-driven
Bayesian optimization framework that utilizes sequential learning to
efficiently optimize complex systems with multiple conflicting objectives.
Additionally, this paper proposes a novel metric for evaluating multi-objective
data-driven optimization approaches. This metric considers both the quality of
the Pareto front and the amount of data used to generate it. The proposed
framework is particularly beneficial in practical applications where acquiring
data can be expensive and resource intensive. To demonstrate the effectiveness
of the proposed algorithm and metric, the algorithm is evaluated on a
manufacturing dataset. The results indicate that the proposed algorithm can
achieve the actual Pareto front while processing significantly less data. It
implies that the proposed data-driven framework can lead to similar
manufacturing decisions with reduced costs and time.
- Abstract（参考訳）: 特定の特性や組み合わせを持つ高度な材料や製品の製造は、しばしば保証される。
これらの特性の理想的な組み合わせを生成できる最適なレシピや処理条件を見つけることが重要である。
多くの場合、パレートフロントを生成するには十分な数の実験が必要である。
しかし、製造実験は通常コストがかかり、単一の実験を実行することさえ時間がかかります。
したがって、プロセスに関する最も包括的な理解を得るために、データ収集の最適な場所を決定することが重要です。
逐次学習は、進行中の実験から積極的に学び、根底にある最適化ルーチンを反復的に更新し、データ収集プロセスに適応するための有望なアプローチである。
本稿では,複数の相反する目的を持つ複雑なシステムを効率的に最適化するために逐次学習を利用する新しいデータ駆動ベイズ最適化フレームワークを提案する。
さらに,多目的データ駆動最適化手法の評価のための新しい指標を提案する。
このメトリクスは、Paretoフロントの品質と、それを生成するために使用されるデータの量の両方を考慮する。
提案フレームワークは,データ取得が高価で資源集約的な実用アプリケーションにおいて特に有用である。
提案手法の有効性を示すため,本アルゴリズムを製造データセット上で評価した。
その結果,提案アルゴリズムは実際のparetoフロントを達成でき,データ処理量は大幅に削減できることがわかった。
提案されたデータ駆動フレームワークは、コストと時間を削減しながら、同様の製造判断につながる可能性がある。
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