एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
रैखिक भारितरण
स्केलराइजेशन की एक विधि जहां उद्देश्यों को एक भारित योग द्वारा संयोजित किया जाता है, जहां भार निर्णयकर्ता की प्राथमिकताओं के अनुसार प्रत्येक उद्देश्य के सापेक्ष महत्व को दर्शाते हैं।
बहु-उद्देश्यीय क्यू-लर्निंग
पारंपरिक क्यू-लर्निंग का विस्तार जहां प्रत्येक क्रिया में स्केलर मूल्य के बजाय एक क्यू-मानों का वेक्टर होता है, जिसके लिए ट्रेडऑफ-विशिष्ट क्रिया चयन मानदंड की आवश्यकता होती है।
अप्रभावित नीति
नीति स्थान में एक क्रिया रणनीति जिसका प्रदर्शन किसी अन्य नीति द्वारा सभी उद्देश्यों पर एक साथ बेहतर नहीं किया जाता है, परेटो अनुकूलता की गारंटी देता है।
स्केलराइजेशन हाइपरप्लेन
उद्देश्य स्थान में एक हाइपरप्लेन का उपयोग करने वाली तकनीक जो समाधानों को एक स्केलर आयाम पर प्रोजेक्ट करने के लिए, पूर्वनिर्धारित दिशाओं के अनुसार ट्रेडऑफ की संरचित खोज को सक्षम बनाती है।
त्शेबिशेव स्केलराइजेशन
एक संदर्भ बिंदु से त्शेबिशेव दूरी पर आधारित स्केलराइजेशन विधि, गैर-उत्तल समस्याओं के लिए भी परेटो-अनुकूल समाधान प्राप्त करने की गारंटी देती है।
बहु-उद्देश्यीय रिवॉर्ड शेपिंग
वेक्टर रिवॉर्ड फंक्शन को संशोधित करने की तकनीक जो अंतिम बहु-उद्देश्यीय नीतियों की अनुकूलता को बनाए रखते हुए सीखने को तेज करती है।
गतिशील ट्रेड-ऑफ
सीखने के दौरान उद्देश्यों के बीच भार या प्राथमिकताओं को अनुकूलित करने की विधि, पर्यावरण के विकास के अनुसार ट्रेडऑफ स्थान की लचीली खोज की अनुमति देता है।
पहले से प्राथमिकताएं
एक दृष्टिकोण जहां निर्णयकर्ता की प्राथमिकताओं को अनुकूलन प्रक्रिया से पहले निर्दिष्ट किया जाता है, खोज को परेटो फ्रंट के विशिष्ट क्षेत्रों की ओर निर्देशित करता है।
उपरांत प्राथमिकताएँ
पहले पूरे पारेटो-ऑप्टिमल समाधानों के समूह को उत्पन्न करने वाली रणनीति, फिर दृश्यीकरण और विश्लेषण के बाद निर्णयकर्ता को पसंदीदा समाधान का चयन करने की अनुमति देती है।
संदर्भ विधि
वांछित प्रदर्शन स्तरों को प्राप्त करने या उससे अधिक हासिल करने वाले समाधानों की ओर खोज का मार्गदर्शन करने के लिए उद्देश्य स्थान में एक संदर्भ बिंदु का उपयोग करने वाली तकनीक।
यूटोपिया सदिश
उद्देश्य स्थान में एक सैद्धांतिक बिंदु जो साथ-साथ प्रत्येक व्यक्तिगत उद्देश्य को अनुकूलित करता है, स्केलराइजेशन विधियों में समझौतों का मूल्यांकन करने के लिए संदर्भ के रूप में उपयोग किया जाता है।
शेबिशेव दूरी
घटकों के बीच निरपेक्ष अंतरों के अधिकतम का उपयोग करने वाला मीट्रिक, विशेष रूप से बहु-उद्देश्य अनुकूलन में उद्देश्यों से विचलन को मापने के लिए उपयुक्त।
वृद्धिशील स्केलराइजेशन
रैखिक भारित का विस्तार जो उद्देश्यों से न्यूनतम विचलन पर आधारित दंड शब्द जोड़ता है, कड़ाई से पारेटो-ऑप्टिमल समाधान प्राप्त करने की गारंटी देता है।
समग्र फलन
कई उद्देश्य मानों को एक एकल स्केलर मान में संयोजित करने वाला गणितीय संक्रिया, बहु-उद्देश्य स्थान में समाधानों का मूल्यांकन और तुलना करने के लिए मानदंड के रूप में काम करता है।
समझौता नीति
परिभाषित प्राथमिकताओं के अनुसार विरोधी उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से संतुलित करने वाली कार्रवाई रणनीति, अक्सर अनुकूली भार या गतिशील बाधाओं के माध्यम से लागू की जाती है।
बहु-उद्देश्य नैश संतुलन
नैश संतुलन की अवधारणा का विस्तार बहु-उद्देश्य संदर्भों में जहां प्रत्येक एजेंट परस्पर संतुलन बाधाओं के तहत अपने स्वयं के उद्देश्य सदिश को अनुकूलित करता है।