AI用語集
人工知能の完全辞典
確率的プログラミング
不確実性の下での最適化のための数学的フレームワークで、不確実なパラメータをモデル化するために確率分布を使用する。複数の将来シナリオを考慮して最適な意思決定を可能にする。
モンテカルロ法
複雑なシステムを不確実性の下で評価・最適化するためのランダムサンプリングに基づく計算技術。解析的アプローチが数学的に扱いにくい場合に解を近似することを可能にする。
シナリオ分析
可能な将来シナリオのセットを通じて最適化ソリューションを評価する構造化されたアプローチ。不確実なパラメータの異なる実現に対してソリューションのロバスト性をテストすることを可能にする。
ロバスト制約
与えられた不確実性集合内の不確実なパラメータのすべての可能な実現に対して満たされなければならない最適化制約の定式化。最も不利な条件下でもソリューションの実現可能性を保証する。
ミニマックスアプローチ
可能な最大損失を最小化するか、保証された最小利益を最大化するロバスト最適化戦略。敵対的環境や高度に不確実な環境で特に使用される。
確率的シミュレーション
ランダム要素を含むシステムの動作を異なる条件下で評価するためのモデリングと数値実験のプロセス。最適化ソリューションの性能分布を推定することを可能にする。
分布ロバスト最適化
パラメータ自体だけでなく確率分布の不確実性も考慮するロバスト最適化の拡張。可能な分布の集合に対して最適な性能を保証する。
確率的メタヒューリスティック
探索空間を探索するためにランダムな要素を組み込んだ、自然や物理プロセスに着想を得た最適化アルゴリズム。複雑な組合せ最適化問題に対して特に効果的である。
マルチアームバンディット問題
不確実な環境における探索と活用のトレードオフを探る逐次最適化問題。将来の報酬に関する部分的情報しかない状況での意思決定をモデル化する。
確率的近似法
関数のノイズを含んだ測定値のみが利用可能な場合に、関数の根や最適点を見つけるための反復的手法。機械学習やオンライン最適化において基礎的である。
確率的多目的最適化
目的や制約における不確実性を考慮した多目的最適化の拡張。不確実な環境下で複数の相反する目的に対して効率的な解を特定することを目指す。
不確実性集合
ロバスト最適化問題における不確実なパラメータの全ての可能な実現を表す数学的表現。その正確な定義は得られるロバスト解の保守性のレベルを決定する。
シナリオ計画法
不確実性を有限数のシナリオとその関連確率に離散化する確率計画法のアプローチ。確率問題を大規模な等価な決定論的問題に変換する。
確率的ロバスト性
不確実性に直面して解が実行可能であるか、あるいは特定の性能基準を満たす確率を定量化する性能指標。絶対的ロバスト性と平均性能の間の妥協点を提供する。