Thermal preferences vary from person to person and may change over time. The objective of this paper is to sequentially pose intelligent queries to occupants in order to optimally learn the room temperatures which maximize their satisfaction. Our central hypothesis is that an occupant's preference relation over room temperatures can be described using a scalar function of these temperatures, which we call the "occupant's thermal utility function". Information about an occupant's preference over room temperatures is available to us through their response to thermal preference queries : "prefer warmer," "prefer cooler" and "satisfied" which we interpret as statements about the derivative of their utility function, i.e. the utility function is "increasing", "decreasing" and "constant" respectively. We model this hidden utility function using a Gaussian process with a built-in unimodality constraint, i.e., the utility function has a unique maximum, and we train this model using Bayesian inference. This permits an expected improvement based selection of next preference query to pose to the occupant, which takes into account both exploration (sampling from areas of high uncertainty) and exploitation (sampling from areas which are likely to offer an improvement over current best observation). We use this framework to sequentially design experiments and illustrate its benefits by showing that it requires drastically fewer observations to learn the maximally preferred room temperature values as compared to other methods. This framework is an important step towards the development of intelligent HVAC systems which would be able to respond to individual occupants' personalized thermal comfort needs. In order to encourage the use of our PE framework and ensure reproducibility in results, we publish an implementation of our work named GPPrefElicit as an open-source package in the Python language .
翻译:皮肤偏好因人而异, 并可能随时间而变化。 本文的目的是通过对热偏好查询的回答, 向占用者提出明智的询问, 以优化学习能使其满意度最大化的房间温度。 我们的中心假设是, 使用这些温度的螺旋函数可以分别描述占住者对室内温度的偏好关系, 我们称之为“ 占住者的热能用功能 ” 。 有关占住者对室温的偏好的信息, 通过对热偏好查询的回答, 我们可以得到关于占住者对室温的偏好的信息 。 “ 偏好更温暖 ” 和“ 满意度”, 以便优化我们的解释, 我们的解释是“ 更温度”, 我们的解释是“ 更温度” 和“ 满意度”, 我们的解释是“ 更温度 ”, 我们的解释是“ 更深层的”,, 也就是“ 更温度 ”, 我们的值”, 我们的值, 我们的值是用来解释它的温度框架,, 我们的温度框架, 我们从 向更低的温度选择 向更低的观察,, 向更低的观察, 向更深的轨道的值, 我们的 向着 向上 展示的 的 展示 的 的 的 的 向着, 我们的 向着 向着 的 的轨道的 的 的 的,, 展示 向 的 的 展示 的 的 向 的 向 向 的 的 向 的 方向, 的 的 向 向 向 向 的 的 向 向 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 向 的 的 的 向 向 的 的 的 的 的 的 的 展示的 展示的 展示的 向 向 向 展示的 向 向 展示的 向 展示的 向 的 向 向 向 向 向 向 向 向 的 的 向 向 方向的 向 向 方向