قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحسين القوي العشوائي
منهج تحسين يجمع بين مبادئ التحسين القوي والعشوائي لمعالجة عدم اليقين البارامتري وطبيعته الاحتمالية في آن واحد.
مجموعة عدم اليقين
مجموعة رياضية تصف جميع التحققات الممكنة للمعاملات غير المؤكدة، ضرورية لتحديد متانة الحل في مواجهة التغيرات.
قيود احتمالية
قيود تحسين يجب تحقيقها باحتمالية دنيا محددة، مما يسمح بالتحكم في مستوى المخاطر المقبول.
مقياس مخاطر متسق
دالة رياضية تحدد كمية المخاطر مع احترام بديهيات الاتساق: التحدب، الرتابة، عدم التغير بالانتقال، والتجانس الإيجابي.
منهج السيناريوهات
طريقة تقرب التوزيع المستمر لعدم اليقين بواسطة مجموعة محدودة من السيناريوهات المنفصلة مع احتمالاتها المرتبطة لحل المشاكل العشوائية.
قيود الفرصة القوية
قيود احتمالية يجب تحقيقها لجميع توزيعات الاحتمال ضمن مجموعة من التوزيعات الغامضة.
نموذج عشوائي قوي ذو مرحلتين
نموذج تحسين حيث تتخذ قرارات المرحلة الأولى قبل تحقق عدم اليقين، بينما تتكيف قرارات المرحلة الثانية بعد الملاحظة.
البرمجة العشوائية القوية
امتداد للبرمجة العشوائية يدمج مجموعات عدم اليقين لضمان جدوى الحلول في مواجهة الطبيعة الغامضة للتوزيعات.
القيمة المعرضة للخطر (VaR) القوية
الكميّة لتوزيع الخسائر في أسوأ الحالات من بين جميع التوزيعات المحتملة في مجموعة التوزيعات الغامضة.
القيمة المعرضة للخطر الشرطية (CVaR) القوية
التوقع الشرطي للخسائر التي تتجاوز الـ VaR، محسوبًا في أسوأ حالة من التوزيعات المقبولة لقياس مخاطر أكثر تحفظًا.
مجموعة عدم اليقين الإهليلجية
تمثيل هندسي لعدم اليقين البارامتري على شكل إهليلج، مما يسمح بالنمذجة المدمجة والحل الفعال عبر تقنيات المخروطية.
طريقة بيرتسيماس وسيم
نهج تحسين قوي مُحدد بمعامل يتحكم في التحفظ من خلال عدد المعاملات غير المؤكدة التي يمكن أن تصل إلى حدودها في وقت واحد.
المتانة القابلة للتعديل
مفهوم قدمه بيرتسيماس وسيم يسمح بإضافة الحماية ضد عدم اليقين تدريجيًا من خلال معامل التحفظ.
المكافئ الحتمي القوي
صياغة رياضية حتمية تلتقط بدقة القيود القوية الأصلية، مما يسمح باستخدام خوارزميات التحسين الكلاسيكية.
توزيع الاحتمالات الغامض
مجموعة من توزيعات الاحتمالات الممكنة للمعاملات العشوائية، لنمذجة عدم اليقين بشأن التوزيع نفسه بدلاً من تحقيقها.
تحسين أسوأ الحالات
استراتيجية تحسين تبحث عن الحل الذي يقلل من دالة الهدف في السيناريو الأكثر سوءًا لمجموعة عدم اليقين.
التبعية العشوائية
فرضية حول بنية الارتباط بين المتغيرات العشوائية، وهي ضرورية لتحديد مدى تعقيد حل المشكلات المقيدة بالاحتمالات.
القيود شبه الموجبة القوية
قيود مصفوفية قوية حيث يجب أن تكون المصفوفة شبه موجبة لجميع تحقق المعلمات غير المؤكدة ضمن مجموعة محددة.