एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
स्टोकेस्टिक प्रोग्रामिंग
अनिश्चित मापदंडों को मॉडल करने के लिए संभाव्यता वितरण का उपयोग करके अनिश्चितता के तहत अनुकूलन के लिए गणितीय ढांचा। यह कई संभावित भविष्य के परिदृश्यों पर विचार करते हुए इष्टतम निर्णय लेने की अनुमति देता है।
मोंटे कार्लो विधि
जटिल प्रणालियों का मूल्यांकन और अनुकूलन करने के लिए यादृच्छिक नमूनाकरण पर आधारित कम्प्यूटेशनल तकनीक। यह समाधानों का अनुमान लगाने की अनुमति देती है जब विश्लेषणात्मक विश्लेषण गणितीय रूप से असंभव होता है।
परिदृश्य विश्लेषण
संभावित भविष्य के परिदृश्यों के एक सेट के माध्यम से अनुकूलन समाधानों के मूल्यांकन की संरचित दृष्टिकोण। यह अनिश्चित मापदंडों के विभिन्न कार्यान्वयन के सामने समाधानों की मजबूती का परीक्षण करने की अनुमति देता है।
रोबस्ट बाधाएं
अनुकूलन बाधाओं का निर्माण जो किसी दिए गए अनिश्चितता सेट में अनिश्चित मापदंडों के सभी संभावित कार्यान्वयन के लिए संतुष्ट होनी चाहिए। वे सबसे प्रतिकूल परिस्थितियों में भी समाधानों की व्यवहार्यता सुनिश्चित करती हैं।
मिन-मैक्स दृष्टिकोण
रोबस्ट अनुकूलन रणनीति जो संभावित अधिकतम हानि को कम करती है या गारंटीकृत न्यूनतम लाभ को अधिकतम करती है। इसका विशेष रूप से प्रतिकूल या अत्यधिक अनिश्चित वातावरण में उपयोग किया जाता है।
स्टोकेस्टिक सिमुलेशन
विभिन्न परिस्थितियों में उनके व्यवहार का मूल्यांकन करने के लिए यादृच्छिक तत्वों वाली प्रणालियों का संख्यात्मक मॉडलिंग और प्रयोग प्रक्रिया। यह अनुकूलन समाधानों के प्रदर्शन वितरण का अनुमान लगाने की अनुमति देती है।
वितरणीय रूप से रोबस्ट अनुकूलन
रोबस्ट अनुकूलन का विस्तार जो केवल मापदंडों के बजाय संभाव्यता वितरण पर अनिश्चितता पर विचार करता है। यह संभावित वितरणों के एक सेट के सामने इष्टतम प्रदर्शन की गारंटी देता है।
स्टोकेस्टिक मेटाह्यूरिस्टिक्स
प्रकृति या भौतिक प्रक्रियाओं से प्रेरित अनुकूलन एल्गोरिदम जो खोज स्थान का पता लगाने के लिए यादृच्छिक घटकों को एकीकृत करते हैं। वे जटिल संयोजनात्मक अनुकूलन समस्याओं के लिए विशेष रूप से प्रभावी हैं।
बैंडिट्स मैनचोट्स
अनिश्चित वातावरण में शोषण और अन्वेषण के बीच समझौते की खोज करने वाली अनुक्रमिक अनुकूलन समस्या। यह ऐसी स्थितियों को मॉडल करती है जहां भविष्य के पुरस्कारों के बारे में आंशिक जानकारी के साथ निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।
स्टोकेस्टिक सन्निकटन
जब फ़ंक्शन का केवल एक शोर-युक्त माप उपलब्ध हो तो जड़ों या फ़ंक्शन के ऑप्टिमा खोजने के लिए एक पुनरावृत्त विधि। यह मशीन लर्निंग और ऑनलाइन अनुकूलन में मौलिक है।
स्टोकेस्टिक मल्टी-ऑब्जेक्टिव अनुकूलन
मल्टी-ऑब्जेक्टिव अनुकूलन का विस्तार जो उद्देश्यों या बाधाओं में अनिश्चितता पर विचार करता है। यह एक अनिश्चित वातावरण में कई परस्पर विरोधी उद्देश्यों के सामने कुशल समाधानों की पहचान करने का प्रयास करता है।
अनिश्चितता समुच्चय
एक मजबूत अनुकूलन समस्या में अनिश्चित मापदंडों के सभी संभावित अहसासों का गणितीय प्रतिनिधित्व। इसकी सटीक परिभाषा प्राप्त मजबूत समाधान के रूढ़िवादी स्तर को निर्धारित करती है।
सिनेरियो प्रोग्रामिंग
स्टोकेस्टिक प्रोग्रामिंग की एक दृष्टिकोण जो अनिश्चितता को उनकी संबद्ध संभावनाओं के साथ परिमित संख्या में सिनेरियो में विविक्त करती है। यह एक स्टोकेस्टिक समस्या को बड़े आकार की समतुल्य नियतात्मक समस्या में परिवर्तित करती है।
संभाव्य मजबूती
प्रदर्शन का माप जो इस संभावना को मात्रात्मक रूप से व्यक्त करता है कि अनिश्चितता के सामने एक समाधान व्यवहार्य रहता है या कुछ प्रदर्शन मानदंडों को संतुष्ट करता है। यह पूर्ण मजबूती और औसत प्रदर्शन के बीच एक समझौता प्रदान करता है।