एआई शब्दावली

📖

शब्द

Optimisation Bayésienne Multi-Objectifs (MOBO)

Extension de l'optimisation bayésienne utilisant des modèles de substitution pour guider la recherche d'un front de Pareto avec un nombre minimum d'évaluations coûteuses.

📖

शब्द

Processus Gaussien Multi-Objectifs

Modèle de substitution où chaque fonction objectif est modélisée par un processus gaussien individuel, capturant l'incertitude et la corrélation entre les objectifs.

📖

शब्द

Fonction d'Acquisition Multi-Objectifs

Critère exploitant le compromis entre exploration et exploitation pour sélectionner le prochain point à évaluer, en se basant sur les prédictions et incertitudes du modèle de substitution.

📖

शब्द

Expected Hypervolume Improvement (EHVI)

Fonction d'acquisition qui calcule l'espérance de l'amélioration de l'hypervolume du front de Pareto actuel si un nouveau point était évalué.

📖

शब्द

Pareto Front Expected Improvement (PFEI)

Fonction d'acquisition qui estime l'amélioration potentielle du front de Pareto en évaluant un nouveau point, en se basant sur la probabilité de non-dominance.

📖

शब्द

Critère du Lower Confidence Bound (LCB) Multi-Objectifs

Fonction d'acquisition pessimiste qui optimise une combinaison linéaire de la moyenne et de la variance prédites par le modèle pour chaque objectif.

📖

शब्द

Optimisation de la Diversité du Front

Stratégie visant à maintenir une bonne répartition des solutions sur le front de Pareto pour éviter une concentration dans une seule région de l'espace des objectifs.

📖

शब्द

Scalarisation

Technique transformant un problème multi-objectifs en un problème mono-objectif en pondérant les différents objectifs, souvent utilisée pour définir des fonctions d'acquisition.

📖

शब्द

Kriging Multi-Objectifs

Synonyme de l'utilisation de processus gaussiens pour la modélisation multi-objectifs, hérité du domaine de la géostatistique où le Krigeage est une méthode d'interpolation.

📖

शब्द

Epsilon-Indicator

Métrique de qualité qui quantifie la pire performance d'un ensemble de solutions par rapport à un autre, en mesurant le facteur par lequel il faut dégrader un front pour en dominer un autre.

📖

शब्द

Decomposition-Based MOBO

Approche qui décompose le problème multi-objectifs en plusieurs sous-problèmes mono-objectifs, chacun résolu par une optimisation bayésienne standard.

📖

शब्द

Batch Bayesian Multi-Objective Optimization

Variante de la MOBO où plusieurs points sont sélectionnés simultanément pour évaluation, souvent en parallèle, pour accélérer le processus d'optimisation.