এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Pareto Optimalité Multi-Agents
Ensemble des solutions où aucun agent ne peut améliorer ses objectifs sans détériorer ceux d'au moins un autre agent dans le contexte d'apprentissage par renforcement multi-objectifs.
Fonction d'Utilité Vectorielle
Représentation mathématique des préférences multi-objectifs d'un agent sous forme de vecteur où chaque composante correspond à un objectif spécifique à optimiser.
Coopération Multi-Objectifs
Stratégie où les agents collaborent pour optimiser collectivement un ensemble d'objectifs partagés tout en gérant les compromis inhérents entre ces objectifs.
Apprentissage Décentralisé Multi-Objectifs
Paradigme où chaque agent apprend indépendamment sa politique multi-objectifs sans connaissance complète des états ou actions des autres agents.
Politique Multi-Objectifs
Fonction de décision qui associe à chaque état un ensemble d'actions optimales selon différents critères objectifs, nécessitant des mécanismes de sélection de compromis.
Allocation Dynamique des Objectifs
Mécanisme permettant aux agents de répartir et prioriser les objectifs en temps réel selon l'état du système et les capacités individuelles de chaque agent.
Communication Multi-Objectifs
Protocoles d'échange d'informations entre agents optimisés pour coordonner les actions tout en respectant les contraintes et priorités des multiples objectifs.
Stabilité du Système Multi-Agents
Capacité du système multi-agents à maintenir des performances acceptables sur tous les objectifs malgré les perturbations et les changements dans l'environnement.
বহু-উদ্দেশ্য সমন্বয়
একাধিক সম্ভাব্য দ্বন্দ্বমূলক উদ্দেশ্যকে সমষ্টিগতভাবে অনুকূল করার জন্য এজেন্টদের তাদের কর্মপ্রণালী সারিবদ্ধ করতে সক্ষম করে এমন প্রক্রিয়াগুলির সমষ্টি।
কেন্দ্রীভূত বহু-উদ্দেশ্য স্থাপত্য
এমন একটি কাঠামো যেখানে একটি কেন্দ্রীয় সত্তা বিশ্বব্যাপী একাধিক উদ্দেশ্যকে অনুকূল করে এজেন্টদের সমন্বয় করে, প্রায়শই স্কেলযোগ্যতার ক্ষতির বিনিময়ে।
গতিশীল পারেটো সীমান্ত
অ-প্রভাবিত সমাধানগুলির সমষ্টি যা সময়ের সাথে সাথে পরিবেশের পরিবর্তন এবং বহু-উদ্দেশ্য ব্যবস্থায় এজেন্টদের শেখার উপর ভিত্তি করে বিকশিত হয়।
ক্রমিক বহু-উদ্দেশ্য শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষণ
একাধিক উদ্দেশ্যের একইসাথে অনুকূলকরণের জটিলতা পরিচালনার জন্য বহু-উদ্দেশ্য সিদ্ধান্ত গ্রহণকে একাধিক ক্রমিক স্তরে কাঠামোগত করার পদ্ধতি।
সমষ্টিগত বহু-উদ্দেশ্য আচরণের উদ্ভব
এমন একটি ঘটনা যেখানে জটিল সমন্বয়ের নকশাগুলি স্বতঃস্ফূর্তভাবে একটি বহু-এজেন্ট ব্যবস্থায় উপস্থিত হয় যা স্পষ্ট কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রণ ছাড়াই একাধিক উদ্দেশ্যকে অনুকূল করে।