एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
बहु-उद्देश्य राज्य मूल्य वेक्टर
राज्य का एक वेक्टर प्रतिनिधित्व जहां प्रत्येक घटक किसी विशिष्ट उद्देश्य के अनुसार राज्य के अनुमानित मूल्य से मेल खाता है, जिससे एक साथ कई प्रदर्शन मानदंडों का मूल्यांकन संभव होता है।
बहु-उद्देश्य मूल्य फलन
गणितीय फलन जो प्रत्येक राज्य-क्रिया जोड़ी को अपेक्षित पुरस्कारों का एक वेक्टर सौंपता है, जो विभिन्न विरोधाभासी उद्देश्यों के बीच समझौतों को पकड़ता है।
परेटो हाइपरप्लेन
उद्देश्य स्थान में वेक्टर उप-स्थान जो प्रभावित और गैर-प्रभावित समाधानों के बीच सीमा को परिभाषित करता है, जो बहु-उद्देश्य अनुकूलन के लिए संदर्भ के रूप में काम करता है।
परेटो फ्रंट
प्रभावी समाधानों का समूह जहां किसी भी उद्देश्य में सुधार किसी अन्य उद्देश्य को बिना कम किए नहीं किया जा सकता है, जो बहु-उद्देश्य इष्टतमता का प्रतिनिधित्व करता है।
परेटो इष्टतम
बहु-उद्देश्य संदर्भ में एक इष्टतम अवस्था जहां किसी एक उद्देश्य को सुधारे बिना कम से कम एक अन्य उद्देश्य को बिना खराब किए संभव नहीं है, जो प्रभावी समाधानों को वर्णित करता है।
रैखिक समुच्चयन ऑपरेटर
गणितीय ऑपरेटर जो पूर्वनिर्धारित वजनों का उपयोग करके विभिन्न उद्देश्यों के मानों को रैखिक रूप से जोड़ता है, बहु-उद्देश्य समस्या को स्केलर समस्या में बदलने के लिए।
स्केलराइजेशन फलन
गणितीय रूपांतरण जो उद्देश्यों के एक वेक्टर को एक अद्वितीय स्केलर मान में बदलता है, जो बहु-उद्देश्य समाधानों की तुलना और अनुकूलन को सरल बनाता है।
बहु-उद्देश्य अन्वेषण-शोषण दुविधा
एक जटिल समस्या जहां नई क्रियाओं की खोज और ज्ञात क्रियाओं का शोषण के बीच संतुलन को सभी विचाराधीन उद्देश्यों के लिए एक साथ प्रबंधित करना होता है।
भारित विधि
एक बहु-उद्देश्य अनुकूलन तकनीक जो परेटो फ्रंट के विशिष्ट समाधानों की ओर खोज का मार्गदर्शन करने के लिए प्रत्येक उद्देश्य को सापेक्ष भार निर्दिष्ट करती है।
बहु-उद्देश्य नैश संतुलन
एक संतुलन अवधारणा जो बहु-उद्देश्य खेलों में विस्तारित है जहां प्रत्येक एजेंट अपनी स्वयं की प्राथमिकताओं के अनुसार उपयोगिता वेक्टर का अनुकूलन करता है और साथ ही दूसरों की रणनीतियों पर विचार करता है।
टचेबीशेव ऑपरेटर
टचेबीशेव मानदंड का उपयोग करके उद्देश्यों को संयोजित करने वाला एक समग्र फलन, जो सबसे खराब उद्देश्य के अनुकूलन को प्राथमिकता देता है और किसी भी परेटो समाधान तक पहुंचने की गारंटी देता है।
बहु-उद्देश्य स्टोकास्टिक नीति
एक संभाव्य निर्णय रणनीति जहां क्रिया संभावनाएं कई उद्देश्यों के अनुसार एक साथ अनुकूलित होती हैं, जिससे समझौतों का लचीला प्रबंधन संभव होता है।
बहु-उद्देश्य इनाम मैट्रिक्स
एक डेटा संरचना जो प्रत्येक स्थिति-क्रिया संक्रमण से जुड़े वेक्टर इनामों को संग्रहीत करती है, जहां प्रत्येक आयाम एक विशिष्ट उद्देश्य से मेल खाता है।
मूल्य फलन विघटन
बहु-उद्देश्य अनुकूलन और सीखने को सुविधाजनक बनाने के लिए वेक्टर मूल्य फलन को अदिश उप-फलनों में विघटित करने की तकनीक।
शाब्दिक चयन विधि
एक अनुकूलन दृष्टिकोण जो उद्देश्यों को पूर्ण प्राथमिकता के अनुसार व्यवस्थित करता है, जहां किसी उद्देश्य का अनुकूलन केवल सभी पूर्ववर्ती उद्देश्यों के लिए इष्टतम समाधानों पर विचार करता है।
उद्देश्यों का पदानुक्रमण
विभिन्न उद्देश्यों के बीच एक प्राथमिकता संरचना स्थापित करने की प्रक्रिया, जो निर्णयकर्ता की प्राथमिकताओं के अनुरूप समाधानों की ओर अनुकूलन का मार्गदर्शन करती है।
बहु-उद्देश्य अभिसरण
एक एल्गोरिथ्म का वह गुण जो यह सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न होने वाले समाधान पुनरावृत्तियों के माध्यम से पैरेटो फ्रंट या प्रभावी समाधानों के एक उपसमुच्चय की ओर अभिसरण करते हैं।
बहु-उद्देश्य स्थिरता
वातावरण में परिवर्तन या बाधाओं के बावजूद सभी उद्देश्यों पर एक सीखने वाले एल्गोरिथ्म द्वारा निरंतर प्रदर्शन बनाए रखने की क्षमता।