एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
स्टोकेस्टिक मल्टी-एजेंट एक्सप्लोरेशन
एक अन्वेषण रणनीति जहां प्रत्येक एजेंट पर्यावरण की खोज के लिए संभाव्य नीतियों का उपयोग करता है, साथ ही अन्य एजेंटों द्वारा पेश की गई अनिश्चितता पर विचार करता है। यह दृष्टिकोण गतिशील प्रणालियों में व्यक्तिगत अन्वेषण और सामूहिक समन्वय के बीच संतुलन बनाए रखने की अनुमति देता है।
मल्टी-एजेंट एक्सप्लोरेशन-एक्सप्लॉइटेशन संतुलन
मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में मौलिक दुविधा जहां एजेंटों को नई रणनीतियों की खोज या अर्जित ज्ञान का दोहन करने के बीच निर्णय लेना चाहिए, साथ ही इंटर-एजेंट इंटरैक्शन को ध्यान में रखना चाहिए। सिस्टम में एजेंटों की संख्या के साथ जटिलता तेजी से बढ़ती है।
मल्टी-एजेंट जिज्ञासा-आधारित अन्वेषण
आंतरिक अन्वेषण तंत्र जहां प्रत्येक एजेंट अपनी स्वयं की जिज्ञासा से प्रेरित होता है, साथ ही जटिल अवस्थाओं की खोज के लिए अन्य एजेंटों की जिज्ञासा के साथ इंटरैक्ट करता है। यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत आंतरिक पुरस्कारों को सहयोगात्मक खोज बोनस के साथ जोड़ता है।
मल्टी-एजेंट एडवरसैरियल एक्सप्लोरेशन
अन्वेषण रणनीति जहां विपरीत उद्देश्यों वाले एजेंट पर्यावरण की खोज प्रक्रिया में एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं। यह विन्यास एक विकासवादी अन्वेषण गतिशीलता बनाता है जहां प्रत्येक एजेंट को अपने विरोधियों की अन्वेषण रणनीतियों के अनुकूल होना चाहिए।
विकेंद्रीकृत समन्वय द्वारा अन्वेषण
दृष्टिकोण जहां एजेंट स्वायत्त रूप से पर्यावरण का अन्वेषण करते हैं, साथ ही अतिरेक से बचने और कवरेज को अधिकतम करने के लिए अंतर्निहित समन्वय तंत्र विकसित करते हैं। एजेंट केंद्रीकरण के बिना अपनी अन्वेषण रणनीतियों को सिंक्रनाइज़ करने के लिए स्थानीय रूप से संचार करते हैं।
सांदर्भिक अनुकूली अन्वेषण
अन्वेषण विधि जो मल्टी-एजेंट पर्यावरण के वैश्विक और स्थानीय संदर्भ के आधार पर एजेंटों की रणनीतियों को गतिशील रूप से अनुकूलित करती है। एजेंट एजेंटों के घनत्व और अन्वेषित क्षेत्र की जटिलता के आधार पर अपनी अन्वेषण दर को समायोजित करते हैं।
सामाजिक शिक्षा द्वारा अन्वेषण
अन्वेषण प्रक्रिया जहां एजेंट सिस्टम में अन्य एजेंटों के व्यवहारों को देखकर और उनकी नकल करके प्रभावी अन्वेषण रणनीतियाँ सीखते हैं। यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत अन्वेषण को अर्जित ज्ञान के सामूहिक दोहन के साथ जोड़ता है।
अंतर्निहित संचार द्वारा अन्वेषण
रणनीति जहां एजेंट अन्य एजेंटों के पिछले और वर्तमान कार्यों के माध्यम से उनके इरादों और अन्वेषण योजनाओं का अनुमान लगाते हैं। यह अप्रत्यक्ष संचार सूचनाओं के स्पष्ट आदान-प्रदान के बिना प्रभावी समन्वय की अनुमति देता है।
मल्टी-एजेंट अनुकरण अन्वेषण
एक अन्वेषण तकनीक जहां एजेंट अन्य विशेषज्ञ या प्रदर्शक एजेंटों के सफल अन्वेषण मार्गों का अनुकरण करके अन्वेषण सीखते हैं। यह दृष्टिकोण प्रासंगिक अवस्थाओं की खोज को तेज करता है जबकि अन्वेषण विविधता बनाए रखता है।
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क अन्वेषण
एक दृष्टिकोण जो एजेंटों के बीच संबंधों को मॉडल करने और इंटरैक्शन नेटवर्क की टोपोलॉजी के आधार पर सहयोगी अन्वेषण का मार्गदर्शन करने के लिए जीएनएन का उपयोग करता है। एजेंट अपने अन्वेषण निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए संबंधपरक संरचना का उपयोग करते हैं।
मल्टी-एजेंट अटेंशन अन्वेषण
एक अन्वेषण तंत्र जहां प्रत्येक एजेंट अन्य एजेंटों के प्रासंगिक कार्यों और अवस्थाओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण इंटर-एजेंट सूचनाओं के सापेक्ष महत्व के आधार पर चयनात्मक अन्वेषण की अनुमति देता है।
हाइरार्किकल पॉलिसी अन्वेषण
एक मल्टी-लेवल अन्वेषण संरचना जहां मेटा-पॉलिसियां सिस्टम के वैश्विक उद्देश्यों के आधार पर एजेंटों की बेसिक अन्वेषण रणनीतियों का मार्गदर्शन करती हैं। यह पदानुक्रम विभिन्न समय और स्थानिक पैमानों पर सुसंगत अन्वेषण की अनुमति देता है।
एक्शन-स्पेस डिकपलिंग अन्वेषण
एक तकनीक जो मल्टी-एजेंट वातावरण में घातीय जटिलता को प्रबंधित करने के लिए स्टेट स्पेस के अन्वेषण को एक्शन स्पेस के अन्वेषण से अलग करती है। एजेंट उन्हें संयोजित करने से पहले स्टेट और एक्शन आयामों का स्वतंत्र रूप से अन्वेषण करते हैं।
बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन अन्वेषण
एक अन्वेषण दृष्टिकोण जो अनिश्चितता को मॉडल करने और एजेंटों को स्टेट-एक्शन स्पेस के आशाजनक क्षेत्रों की ओर मार्गदर्शन करने के लिए गॉसियन प्रक्रियाओं का उपयोग करता है। यह विधि संभाव्य अनुमानों के आधार पर अन्वेषण दक्षता को अनुकूलित करती है।
मल्टी-एजेंट कॉन्टेक्स्टुअल बैंडिट्स अन्वेषण
एक अन्वेषण फ्रेमवर्क जहां प्रत्येक एजेंट अन्य एजेंटों को मल्टी-आर्म्ड बैंडिट समस्या में एक विकसित संदर्भ के रूप में मानता है। एजेंट संदर्भ परिवर्तनों के लिए गतिशील रूप से अनुकूलित होकर अन्वेषण सीखते हैं।
मेटा लर्निंग अन्वेषण
एक दृष्टिकोण जहां एजेंट मेटा-रणनीतियों को सीखते हैं जो नई मल्टी-एजेंट कॉन्फ़िगरेशन के लिए तेजी से अनुकूलित हो सकती हैं। यह तकनीक एक वातावरण में प्राप्त अन्वेषण ज्ञान को अन्य समान संदर्भों में स्थानांतरित करती है।
वितरित सिम्युलेटेड एनीलिंग एक्सप्लोरेशन
एक वितरित एक्सप्लोरेशन एल्गोरिदम जहां प्रत्येक एजेंट अपना स्वयं का एनीलिंग तापमान बनाए रखता है जबकि वैश्विक रूप से कूलिंग प्रक्रिया का समन्वय करता है। यह दृष्टिकोण प्रारंभिक व्यापक एक्सप्लोरेशन और क्रमिक अभिसरण की अनुमति देता है।
अधिकतम विविधता एक्सप्लोरेशन
एक रणनीति जिसका उद्देश्य राज्य-क्रिया स्थान को प्रभावी ढंग से कवर करने के लिए एजेंटों के सामूहिक एक्सप्लोरेशन मार्गों की विविधता को अधिकतम करना है। एजेंटों को समूह द्वारा पहले से खोजे गए राज्यों की तुलना में अद्वितीय राज्यों की खोज के लिए पुरस्कृत किया जाता है।
सह-विकास एक्सप्लोरेशन
एक एक्सप्लोरेशन प्रक्रिया जहां एजेंटों की रणनीतियाँ एक-दूसरे के प्रति प्रतिक्रिया में एक साथ विकसित होती हैं, जिससे एक्सप्लोरेशन आर्म्स रेस की गतिशीलता बनती है। यह दृष्टिकोण जटिल और अनुकूली एक्सप्लोरेशन व्यवहार उत्पन्न करता है।
डायनामिक वेक्टर क्वांटिज़ेशन एक्सप्लोरेशन
एक एक्सप्लोरेशन विधि जो एजेंटों द्वारा साझा किए गए राज्य-क्रिया स्थान को लगातार विविक्त करने के लिए अनुकूली वेक्टर क्वांटिज़ेशन का उपयोग करती है। एजेंट स्थान कवरेज में सुधार के लिए कम घनत्व वाले क्षेत्रों का पता लगाते हैं।