Techniques to reduce the energy burden of an Industry 4.0 ecosystem often require solving a multiobjective optimization problem. However, collecting experimental data can often be either expensive or time-consuming. In such cases, statistical methods can be helpful. This article proposes Pareto Front (PF) and Pareto Set (PS) estimation methods using Bayesian Additive Regression Trees (BART), which is a non-parametric model whose assumptions are typically less restrictive than popular alternatives, such as Gaussian Processes. The performance of our BART-based method is compared to a GP-based method using analytic test functions, demonstrating convincing advantages. Finally, our BART-based methodology is applied to a motivating Industry 4.0 engineering problem.


翻译:减少工业4.0生态系统的能源负担的技术往往需要解决一个多目标优化问题,然而,收集实验数据往往费用昂贵或耗费时间,在这种情况下,统计方法会有所帮助。本条款提议采用巴雷托前沿和帕雷托Set(PS)估算方法,使用巴伊西亚增殖回归树(BART)进行估算,这是一种非参数模型,其假设通常比高西亚进程等流行的替代方法限制性较少。我们基于BART方法的性能与使用分析性测试功能的GP方法相比,显示了令人信服的优势。最后,我们基于BART的估算方法适用于推动工业4.0的工程问题。

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