এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
হাইপার-হিউরিস্টিক
উচ্চ-স্তরের অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি যা কম্পিউটেশনালভাবে কঠিন সমস্যাগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাধান করার জন্য নিম্ন-স্তরের হিউরিস্টিক নির্বাচন, সংমিশ্রণ বা তৈরি করে।
নির্বাচন হিউরিস্টিক
একটি প্রক্রিয়া যা বর্তমান অনুসন্ধানের অবস্থার উপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারিত সেট থেকে গতিশীলভাবে একটি হিউরিস্টিক বা হিউরিস্টিকের সংমিশ্রণ নির্বাচন করে।
গ্রহণযোগ্যতা হিউরিস্টিক
একটি সিদ্ধান্তমূলক মানদণ্ড যা নির্ধারণ করে যে একটি উৎপন্ন সমাধান গ্রহণ করা উচিত নাকি প্রত্যাখ্যান করা উচিত, যা কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স এবং অনুসন্ধান কৌশলের উপর ভিত্তি করে।
অনলাইন শেখা
একটি পদ্ধতি যেখানে হাইপার-হিউরিস্টিক অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া চলাকালীন রিয়েল-টাইমে সংগ্রহ করা তথ্য ব্যবহার করে তার কৌশলগুলি অভিযোজিত করে।
অফলাইন শেখা
একটি পদ্ধতি যেখানে হাইপার-হিউরিস্টিক মোতায়েনের আগে সমস্যার উদাহরণগুলির একটি সেটে প্রশিক্ষিত হয়, নতুন উদাহরণের জন্য পুনরায় ব্যবহারযোগ্য জ্ঞান তৈরি করে।
হিউরিস্টিক স্পেস
প্রার্থী হিউরিস্টিক এবং তাদের সম্ভাব্য সংমিশ্রণের একটি কাঠামোগত সেট, যা সর্বোত্তম কৌশল সনাক্ত করার জন্য হাইপার-হিউরিস্টিক দ্বারা অন্বেষণ করা হয়।
ডোমেন বাধা
মৌলিক নীতি যা বলে যে হাইপার-হিউরিস্টিকগুলি নির্দিষ্ট সমস্যা ডোমেনের উপরে কাজ করা উচিত, বিভিন্ন প্রসঙ্গে তাদের প্রযোজ্যতা নিশ্চিত করে।
স্বয়ংক্রিয় কনফিগারেশন
হাইপার-হিউরিস্টিকের অপ্টিমাইজেশন চলাকালীন মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই তার নিজস্ব প্যারামিটার এবং কৌশলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা।
সহ-বিবর্তন
একটি সমকালীন বিবর্তন প্রক্রিয়া যেখানে হিউরিস্টিক্স এবং সমাধানগুলি একসাথে বিবর্তিত হয়, উদ্ভূত সমাধানগুলিকে আরও ভালভাবে সমাধান করার জন্য হিউরিস্টিক্সগুলি অভিযোজিত হয়।
হাইপার-হিউরিস্টিক্সের জন্য জেনেটিক প্রোগ্রামিং
হাইপার-হিউরিস্টিক কৌশলগুলিকে উপস্থাপনকারী প্রোগ্রাম বা সিদ্ধান্ত বৃক্ষগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিবর্তিত করার জন্য জেনেটিক প্রোগ্রামিং প্রয়োগ।
অভিযোজিত হিউরিস্টিক নির্বাচন
একটি প্রক্রিয়া যা পারফরম্যান্সের ইতিহাস এবং অভিসারী অবস্থার উপর ভিত্তি করে হিউরিস্টিক নির্বাচনের মানদণ্ড গতিশীলভাবে পরিবর্তন করে।
হিউরিস্টিক সংমিশ্রণ
একাধিক প্রাথমিক হিউরিস্টিক্সকে একত্রিত করে হাইব্রিড কৌশল তৈরি করার কৌশল যা প্রতিটি উপাদানের পরিপূরক শক্তিগুলি কাজে লাগায়।
মেটা-অপ্টিমাইজেশন
একটি অপ্টিমাইজার নিজেই অপ্টিমাইজ করার প্রক্রিয়া, যেখানে হাইপার-হিউরিস্টিক্স তাদের কার্যকারিতা সর্বাধিক করার জন্য অন্তর্নিহিত অ্যালগরিদমগুলির পরামিতি সামঞ্জস্য করে।
হিউরিস্টিক জ্ঞান ভাণ্ডার
একটি কাঠামোগত সিস্টেম যা ভবিষ্যতের নির্বাচনগুলিকে নির্দেশিত করার জন্য বিভিন্ন প্রসঙ্গে হিউরিস্টিক্সের অতীত পারফরম্যান্স সম্পর্কিত তথ্য সংরক্ষণ করে।
হাইপার-হিউরিস্টিক্সের জন্য ব্যাকরণগত বিবর্তন
বৈধ এবং কাঠামোগত নতুন হিউরিস্টিক্স তৈরিকে সীমাবদ্ধ এবং নির্দেশিত করার জন্য একটি আনুষ্ঠানিক ব্যাকরণ ব্যবহার করে একটি বিবর্তন পদ্ধতি।
হাইপার-হিউরিস্টিক্সের বহু-এজেন্ট সিস্টেম
একটি বিতরণকৃত স্থাপত্য যেখানে একাধিক হাইপার-হিউরিস্টিক এজেন্ট জটিল অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলি সম্মিলিতভাবে সমাধান করার জন্য সহযোগিতা বা প্রতিযোগিতা করে।
হাইপার-হিউরিস্টিকের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের নীতিমালার প্রয়োগ যেখানে হাইপার-হিউরিস্টিক ট্রায়াল-এন্ড-এরর মাধ্যমে হিউরিস্টিক নির্বাচনের নীতি শেখে।
হাইপার-হিউরিস্টিকের সংকরায়ন
বিভিন্ন হাইপার-হিউরিস্টিক পদ্ধতির (নির্বাচন, প্রজন্ম, শেখা) সমন্বয় করে আরও শক্তিশালী এবং কার্যকরী সিস্টেম তৈরি করা।
পারফরম্যান্স ল্যান্ডস্কেপ
বিভিন্ন উদাহরণ বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী হিউরিস্টিকের কর্মদক্ষতার বহুমাত্রিক উপস্থাপনা, যা অভিযোজিত নির্বাচন সিদ্ধান্তকে নির্দেশনা দেয়।