AI用語集
人工知能の完全辞典
制約付きベイズ最適化
入力または出力変数の制約を統合し、これらの制約によって定義された実行可能な部分空間のみで最適解を探索するよう導くベイズ最適化の拡張。
制約付き獲得関数
制約を違反する点にペナルティを課すよう修正された獲得関数で、探索と活用を実行可能性の確率と組み合わせて候補点の有用性を評価する。
実行可能性確率モデル
与えられた点が最適化問題のすべての制約を満たす確率を推定する確率的モデル。多くの場合、ガウス過程を含む。
分類ガウス過程
制約の二値出力（満たされているか違反されているか）をモデル化するためにガウス過程を使用し、探索空間全体で実行可能性確率を推定できるようにする手法。
期待制約付き改善度 (ECI)
候補点が制約を満たす確率で重み付けされた目的関数に対する改善の期待値を計算する獲得関数。
制約付き上限信頼区間 (C-UCB)
実行可能性に関する信頼項を統合したUCB獲得関数の変種で、目的に対して有望かつ実行可能である可能性の高い点を優先する。
制約付きナレッジグラディエント
評価が実行可能性の境界と最適解の知識に与える影響を考慮して、情報の将来の期待値を評価する獲得戦略。
制約集合
候補解が満たさなければならない制約（不等式または等式）の集合で、ベイズ最適化の枠組みで個別にまたは集約的にモデル化される。
実行可能性境界
探索空間において、制約を満たす実行可能な領域と満たさない非実行可能な領域を分離する曲面または超曲面で、その発見は重要な課題となる。
制約違反
特定の点が制約を守らない程度を定量的に測る指標で、獲得関数において非実行可能な解にペナルティを課すために使用される。
制約付きブラックボックス最適化
評価が高価で制約が課されたブラックボックス関数のために設計された最適化アルゴリズムで、通常ベイズ最適化を通じて実装される。
制約下での棄却サンプリング
点が生成され、一連の予備的な実行可能性基準を満たさない場合に棄却される初期化または探索の方法。
制約付きサロゲートモデル
目的関数と制約関数の両方を学習するモデル（例：ガウス過程）で、未評価の任意の点での性能と実行可能性を予測できる。
適応的サンプリング戦略
収集された情報に基づいて、目的関数の学習と実行可能性境界の学習をバランスさせるためにサンプリング方針が動的に進化するアプローチ。
内蔵ペナルティ
制約違反の大きさに比例したペナルティを目的関数に追加することで、制約付き問題を非制約問題に変換する手法。
実行可能な探索空間
制約の集合によって定義された元の探索空間の部分集合で、アルゴリズムが最適解を探索することが許可されている空間。
制約付き多目的逐次獲得
複数の矛盾する目標と制約を持つ問題へのベイズ最適化の拡張。獲得関数は実行可能なパレートフロンティアを管理する。