এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
বহু-উদ্দেশ্য বেইসিয়ান অপ্টিমাইজেশন (MOBO)
সর্বনিম্ন সংখ্যক ব্যয়বহুল মূল্যায়ন সহ একটি প্যারেটো ফ্রন্ট অনুসন্ধানের নির্দেশনা দেওয়ার জন্য সারোগেট মডেল ব্যবহার করে বেইসিয়ান অপ্টিমাইজেশনের সম্প্রসারণ।
বহু-উদ্দেশ্য গাউসিয়ান প্রক্রিয়া
একটি সারোগেট মডেল যেখানে প্রতিটি উদ্দেশ্য ফাংশন পৃথক গাউসিয়ান প্রক্রিয়া দ্বারা মডেল করা হয়, অনিশ্চয়তা এবং উদ্দেশ্যগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ক্যাপচার করে।
বহু-উদ্দেশ্য অ্যাকুইজিশন ফাংশন
একটি মানদণ্ড যা সারোগেট মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং অনিশ্চয়তার উপর ভিত্তি করে পরবর্তী মূল্যায়ন বিন্দু নির্বাচনের জন্য অন্বেষণ এবং শোষণের মধ্যে ভারসাম্য কাজে লাগায়।
প্রত্যাশিত হাইপারভলিউম ইম্প্রুভমেন্ট (EHVI)
একটি অ্যাকুইজিশন ফাংশন যা বর্তমান প্যারেটো ফ্রন্টের হাইপারভলিউমের উন্নতির প্রত্যাশা গণনা করে যদি একটি নতুন বিন্দু মূল্যায়ন করা হয়।
প্যারেটো ফ্রন্ট প্রত্যাশিত উন্নতি (PFEI)
একটি অ্যাকুইজিশন ফাংশন যা অ-প্রভাবিত হওয়ার সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে একটি নতুন বিন্দু মূল্যায়ন করে প্যারেটো ফ্রন্টের সম্ভাব্য উন্নতি অনুমান করে।
বহু-উদ্দেশ্য লোয়ার কনফিডেন্স বাউন্ড (LCB) মানদণ্ড
একটি নিরাশাবাদী অ্যাকুইজিশন ফাংশন যা প্রতিটি উদ্দেশ্যের জন্য মডেল দ্বারা পূর্বাভাসিত গড় এবং ভ্যারিয়েন্সের একটি রৈখিক সংমিশ্রণ অপ্টিমাইজ করে।
ফ্রন্টের বৈচিত্র্য অপ্টিমাইজেশন
উদ্দেশ্য স্থানের একটি একক অঞ্চলে ঘনীভূত হওয়া এড়াতে প্যারেটো ফ্রন্টে সমাধানগুলির ভাল বন্টন বজায় রাখার কৌশল।
স্কেলারাইজেশন
বিভিন্ন উদ্দেশ্য ওজন করে একটি বহু-উদ্দেশ্য সমস্যাকে একক-উদ্দেশ্য সমস্যায় রূপান্তর করার কৌশল, প্রায়শই অ্যাকুইজিশন ফাংশন সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত হয়।
ক্রিগিং মাল্টি-অবজেক্টিভস
মাল্টি-অবজেক্টিভ মডেলিংয়ের জন্য গাউসিয়ান প্রক্রিয়া ব্যবহারের সমার্থক, যা জিওস্ট্যাটিস্টিক্স ডোমেইন থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত যেখানে ক্রিগিং একটি ইন্টারপোলেশন পদ্ধতি।
এপসিলন-ইন্ডিকেটর
একটি গুণমান মেট্রিক যা অন্য একটি সেটের তুলনায় সমাধান সেটের সবচেয়ে খারাপ পারফরম্যান্স পরিমাপ করে, একটি ফ্রন্টকে আরেকটিকে আধিপত্য করার জন্য কতটা অবনতি করতে হবে তা পরিমাপ করে।
ডিকম্পোজিশন-বেসড এমওবিও
একটি পদ্ধতি যা মাল্টি-অবজেক্টিভ সমস্যাকে একাধিক সিঙ্গল-অবজেক্টিভ সাব-প্রব্লেমে বিভক্ত করে, যার প্রতিটি স্ট্যান্ডার্ড বেয়েসিয়ান অপ্টিমাইজেশন দ্বারা সমাধান করা হয়।
ব্যাচ বেয়েসিয়ান মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশন
এমওবিওর একটি বৈকল্পিক যেখানে একই সাথে একাধিক পয়েন্ট মূল্যায়নের জন্য নির্বাচন করা হয়, প্রায়শই সমান্তরালভাবে, অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত করার জন্য।