এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্টোকাস্টিক প্রোগ্রামিং
অনিশ্চিত পরামিতি মডেল করার জন্য সম্ভাব্যতা বন্টন ব্যবহার করে অনিশ্চয়তার অধীনে অপ্টিমাইজেশনের গাণিতিক কাঠামো। এটি বিভিন্ন সম্ভাব্য ভবিষ্যত পরিস্থিতি বিবেচনা করে সর্বোত্তম সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।
মন্টে কার্লো পদ্ধতি
জটিল সিস্টেম মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য এলোমেলো নমুনা ভিত্তিক গণনীয় কৌশল। যখন বিশ্লেষণাত্মক বিশ্লেষণ গাণিতিকভাবে দুর্বোধ্য হয় তখন এটি সমাধান আনুমানিক করতে সক্ষম করে।
পরিস্থিতি বিশ্লেষণ
সম্ভাব্য ভবিষ্যত পরিস্থিতির একটি সেটের মাধ্যমে অপ্টিমাইজেশন সমাধান মূল্যায়নের কাঠামোবদ্ধ পদ্ধতি। এটি অনিশ্চিত পরামিতির বিভিন্ন বাস্তবায়নের মুখে সমাধানের মজবুতি পরীক্ষা করতে সক্ষম করে।
রোবাস্ট সীমাবদ্ধতা
অপ্টিমাইজেশন সীমাবদ্ধতার গঠন যা একটি প্রদত্ত অনিশ্চয়তা সেটে অনিশ্চিত পরামিতির সমস্ত সম্ভাব্য বাস্তবায়নের জন্য সন্তুষ্ট হতে হবে। তারা সবচেয়ে প্রতিকূল অবস্থাতেও সমাধানের সম্ভাব্যতা নিশ্চিত করে।
মিন-ম্যাক্স পদ্ধতি
রোবাস্ট অপ্টিমাইজেশন কৌশল যা সর্বোচ্চ সম্ভাব্য ক্ষতি কমায় বা ন্যূনতম নিশ্চিত লাভ সর্বাধিক করে। এটি বিশেষভাবে প্রতিকূল বা অত্যন্ত অনিশ্চিত পরিবেশে ব্যবহৃত হয়।
স্টোকাস্টিক সিমুলেশন
বিভিন্ন অবস্থার অধীনে তাদের আচরণ মূল্যায়ন করার জন্য এলোমেলো উপাদানযুক্ত সিস্টেমের মডেলিং এবং সংখ্যাসূচক পরীক্ষার প্রক্রিয়া। এটি অপ্টিমাইজেশন সমাধানের কর্মক্ষমতা বন্টন অনুমান করতে সক্ষম করে।
ডিস্ট্রিবিউশনালি রোবাস্ট অপ্টিমাইজেশন
রোবাস্ট অপ্টিমাইজেশনের সম্প্রসারণ যা শুধুমাত্র পরামিতির পরিবর্তে সম্ভাব্যতা বন্টনের নিজেই অনিশ্চয়তা বিবেচনা করে। এটি সম্ভাব্য বন্টনের একটি সেটের মুখে সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে।
স্টোকাস্টিক মেটাহিউরিস্টিক্স
প্রকৃতি বা শারীরিক প্রক্রিয়া থেকে অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা অনুসন্ধান স্থান অন্বেষণ করার জন্য এলোমেলো উপাদান অন্তর্ভুক্ত করে। তারা জটিল কম্বিনেটোরিয়াল অপ্টিমাইজেশন সমস্যার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর।
Bandits Manchots
Problème d'optimisation séquentielle explorant le compromis entre exploitation et exploration dans un environnement incertain. Il modélise des situations où des décisions doivent être prises avec des informations partielles sur les récompenses futures.
Approximation Stochastique
Méthode itérative pour trouver des racines ou des optima de fonctions lorsque seule une mesure bruitée de la fonction est disponible. Elle est fondamentale dans l'apprentissage automatique et l'optimisation en ligne.
Optimisation Multi-objectif Stochastique
Extension de l'optimisation multi-objectif qui considère l'incertitude dans les objectifs ou les contraintes. Elle cherche à identifier des solutions efficaces face à plusieurs objectifs conflictuels dans un environnement incertain.
Ensemble d'Incertitude
Représentation mathématique de toutes les réalisations possibles des paramètres incertains dans un problème d'optimisation robuste. Sa définition précise détermine le niveau de conservatisme de la solution robuste obtenue.
Programmation par Scénarios
Approche de programmation stochastique discrétisant l'incertitude en un nombre fini de scénarios avec leurs probabilités associées. Elle transforme un problème stochastique en un problème déterministe équivalent de grande taille.
Robustesse Probabiliste
Mesure de performance quantifiant la probabilité qu'une solution reste faisable ou satisfasse certains critères de performance face à l'incertitude. Elle offre un compromis entre robustesse absolue et performance moyenne.