AI 용어집
인공지능 완전 사전
Recherche Locale Itérative
Métaheuristique combinant recherche locale et perturbations pour échapper aux optimaux locaux en explorant systématiquement différents bassins d'attraction.
Perturbation Stochastique
Modification aléatoire contrôlée d'une solution locale permettant de sortir d'un bassin d'attraction tout en conservant certaines caractéristiques de la solution de base.
Force de Perturbation Adaptative
Mécanisme ajustant dynamiquement l'intensité des perturbations selon les performances de la recherche pour équilibrer exploration et exploitation.
Critère d'Acceptation de Metropolis
Règle probabiliste acceptant les solutions dégradantes avec une probabilité décroissante selon leur détérioration et un paramètre de température.
Reinjection de Solution
Stratégie consistant à réintégrer périodiquement la meilleure solution trouvée comme point de départ pour une nouvelle phase de recherche locale.
Paysage de Fitness Rugueux
Espace de recherche présentant de nombreux optimaux locaux rapprochés, nécessitant des stratégies de perturbation robustes pour l'explorer efficacement.
Hybridation avec Recherche Globale
Combinaison de la recherche locale itérative avec des algorithmes génétiques ou colonies de fourmis pour améliorer la diversification globale.
Réinitialisation Guidée
Technique utilisant l'historique des solutions réussies pour construire intelligemment de nouveaux points de départ lors des réinitialisations.
Variable Neighborhood Grid
Dynamic adaptation of the neighborhood structure used during local search according to the quality of explored solutions.
Perturbation Learning
Mechanism learning which types of perturbations have historically led to the best improvements to favor them in future iterations.
Constrained Diversification
Strategy ensuring a minimum distance between explored solutions to avoid premature convergence towards similar regions.
Multi-Start Intensification
Parallel launch of multiple local searches from different points in a promising attraction basin to exhaustively explore its optima.
Delta Evaluation
Technique optimizing the calculation of neighbor solution quality by re-evaluating only modified parts rather than the complete solution.
Controlled Additive Noise
Introduction of measured random variations in solution evaluation to help overcome local optimum plateaus.
Local Search with Multiple Stopping Criteria
Combined use of several stopping conditions (time, iterations, stagnation) to optimize the efficiency of each local search phase.