Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Estratégia de Evolução
Algoritmo de otimização contínua baseado nos princípios da evolução natural, privilegiando a adaptação dos parâmetros de mutação por autoaprendizagem em vez da recombinação genética.
Auto-adaptação de mutação
Mecanismo que permite aos indivíduos de uma população ajustar dinamicamente os seus próprios parâmetros de mutação durante o processo evolutivo, favorecendo uma exploração adaptativa do espaço de busca.
CMA-ES
Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, algoritmo de otimização estocástica que adapta automaticamente a matriz de covariância da distribuição de mutação para capturar a topologia da paisagem de fitness.
Busca por padrão
Técnica de otimização direta que não requer gradiente, utilizando direções de busca predefinidas e comprimentos de passo adaptativos para convergir para o ótimo.
Adaptação de passo adaptativo
Estratégia de ajuste dinâmico do comprimento do passo de mutação baseada no sucesso relativo das gerações anteriores, garantindo um compromisso ótimo entre exploração e exploração.
Recombinação discreta
Operador genético que seleciona aleatoriamente cada componente de um pai entre os candidatos a pais, criando um descendente com características herdadas de forma não linear.
Recombinação intermediária
Método de cruzamento que calcula a média aritmética dos parâmetros dos pais para gerar descendentes, favorecendo a convergência para regiões promissoras do espaço de busca.
Pressão de seleção
Parâmetro que controla a intensidade da seleção natural em algoritmos evolucionários, determinando a proporção entre o número de pais e o número de descendentes selecionados.
Variância adaptativa
Mecanismo de ajuste automático da variância da distribuição de mutação em função da taxa de sucesso, otimizando a amplitude das variações genéticas durante a evolução.
Rotação adaptativa dos eixos
Técnica de adaptação da orientação do sistema de coordenadas da distribuição de mutação para alinhar as variações com as direções principais do panorama de fitness.
Algoritmo de mutação gaussiana
Operador de perturbação que aplica uma distribuição normal aos parâmetros dos indivíduos, permitindo variações contínuas e centradas em torno dos valores parentais com desvio padrão adaptativo.
Fator de aprendizagem de mutação
Coeficiente multiplicador que ajusta dinamicamente os parâmetros de mutação de acordo com o sucesso relativo das gerações, implementando uma meta-adaptação das estratégias de busca.
Critério de parada adaptativo
Condição de terminação evolutiva baseada na estagnação das melhorias, na convergência da distribuição de mutação ou no esgotamento do orçamento computacional alocado.
Otimização multi-objetivo evolutiva
Extensão das estratégias de evolução que tratam simultaneamente vários objetivos contraditórios, gerando uma frente de Pareto de soluções não-dominadas por seleção baseada no ranking e na densidade.
Amostragem por transformação de Box-Muller
Método de geração de números aleatórios gaussianos utilizado em mutações contínuas, transformando variáveis uniformes em distribuição normal para assegurar a diversidade exploratória.
Adaptação da matriz de covariância
Processo iterativo de estimação e ajuste da estrutura de correlação entre variáveis de otimização, capturando a geometria local do problema para guiar eficazmente a busca.