Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Algoritmo de Estimação de Distribuição
Meta-heurística evolucionária que substitui os operadores genéticos tradicionais pela aprendizagem e amostragem de distribuições de probabilidade para gerar novas soluções.
Modelo de Distribuição Probabilística
Estrutura matemática que captura as dependências estatísticas entre as variáveis de uma população, utilizada para guiar a geração de novos indivíduos nos EDAs.
UMDA
Algoritmo EDA univariado que assume a independência entre as variáveis e atualiza a distribuição marginal de cada variável separadamente a cada geração.
PBIL
Variante de EDA que combina aprendizagem incremental e estimação de distribuição, atualizando continuamente um vetor de probabilidades baseado nos melhores indivíduos.
Fatoração de Distribuição
Técnica de decomposição de uma distribuição de probabilidade conjunta complexa em produto de distribuições condicionais mais simples para reduzir a complexidade computacional.
MIMIC
Algoritmo EDA que constrói uma cadeia de Markov ótima maximizando a informação mútua para capturar as dependências entre variáveis.
BOA
EDA avançado que utiliza redes bayesianas para modelar as dependências complexas entre variáveis e amostrar novas soluções de acordo com essas relações.
Vetor de Probabilidades
Estrutura de dados unidimensional que armazena as probabilidades marginais para cada variável binária nos EDAs discretos simples.
Distribuição de Bernoulli
Modelo probabilístico discreto para variáveis binárias, onde cada variável tem uma probabilidade p de assumir o valor 1 e (1-p) de assumir o valor 0.
cGA
Variante de EDA com população mínima que utiliza uma competição entre dois indivíduos para atualizar um único vetor de probabilidades.
Amostragem por Rejeição
Técnica de geração de amostras a partir de uma distribuição alvo, aceitando ou rejeitando candidatos de acordo com uma função de probabilidade.
Distribuição Normal Truncada
Distribuição gaussiana limitada a um intervalo específico, utilizada nos EDAs para respeitar as restrições de limites nas variáveis contínuas.
Aprendizagem de Estrutura
Processo de identificação automática das dependências entre variáveis em EDAs avançados, utilizando métricas como BIC ou AIC.
Elitismo em EDAs
Estratégia que mantém as melhores soluções de uma geração para a outra para garantir uma melhoria monótona nos algoritmos de estimação de distribuição.
Mixing Ratio
Parâmetro que controla a proporção entre a aprendizagem a partir da população atual e a conservação das distribuições anteriores em EDAs adaptativos.
Árvore de Chow-Liu
Estrutura de dependência ótima em forma de árvore que maximiza a verossimilhança, utilizada em alguns EDAs para modelar eficientemente as correlações binárias.
Amostragem de Gibbs
Método MCMC para gerar amostras a partir de distribuições condicionais complexas, aplicado em EDA para modelos probabilísticos sofisticados.