某注塑工艺有 3 个可调参数：料筒温度 180–240 ℃、保压压力 40–80 MPa、冷却时间 5–15 s。目标是让废品率最低；但产线考核节拍，冷却时间每增加 1 s，单件节拍就慢 1 s，所以冷却时间越短越好。手上只有 60 组历史试产数据（每组记录了这 3 个参数和对应的废品率）。你会怎么把这件事建成优化问题并求解？请把决策变量、约束、目标分别说清楚。

面试官在考什么

判断候选人是否能把工艺调参这件事正确抽象成优化问题，尤其是是否知道“目标函数没有解析式、必须先建模”这一层，以及是否区分主目标和被转成约束的次要目标。

工艺参数优化

回答框架 · 前两步

1. 决策变量是 3 个连续工艺参数，受设备工艺窗口约束：温度 180–240 ℃、压力 40–80 MPa、冷却时间 5–15 s。
2. 废品率与参数之间没有解析表达式，必须先用 60 组数据拟合代理模型（回归／树模型／高斯过程），再把代理模型当目标去优化。

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