Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Escalarização Linear Ponderada
Método que combina os objetivos por ponderação linear para reduzir o problema multi-objetivo a um objetivo único.
Fronteira de Pareto
Conjunto de soluções ótimas não-dominadas onde nenhum objetivo pode ser melhorado sem degradar outro.
Aprendizagem por Reforço com Restrições
Abordagem que otimiza um objetivo principal enquanto respeita restrições sobre os outros objetivos.
Métodos de Compromisso
Técnicas que equilibram explicitamente objetivos contraditórios de acordo com preferências definidas.
Q-Learning Multiobjetivo
Extensão do algoritmo Q-Learning que gerencia vetores de recompensas em vez de valores escalares.
Otimização Evolutiva Multiobjetivo
Combinação de algoritmos evolucionários com RL para explorar a frente de Pareto.
Aprendizagem por Reforço Hierárquico Multiobjetivo
Estrutura hierárquica onde diferentes níveis gerenciam diferentes objetivos ou combinações de objetivos.
Políticas Multiobjetivo
Sistemas de decisão que produzem ações ótimas de acordo com diferentes compromissos entre objetivos.
Funções de Valor Multi-Objetivo
Representações vetoriais do valor de estado ou ação considerando todos os objetivos simultaneamente.
RL Profundo Multi-Objetivo
Aplicação de redes neurais profundas para aproximar soluções multi-objetivo complexas.
Exploração no Espaço de Objetivos
Estratégias de exploração projetadas para descobrir eficientemente a fronteira de Pareto.
Aprendizagem por Reforço Multiagente Multiobjetivo
Extensão para multiagentes onde cada agente ou o sistema coletivo otimiza múltiplos objetivos.
Avaliação de Políticas Multiobjetivo
Métricas e métodos específicos para avaliar e comparar soluções multiobjetivo.
Adaptação Dinâmica de Pesos
Métodos que ajustam automaticamente a importância relativa dos objetivos durante o aprendizado.
RL Multi-Objetivo Contínuo
Aplicação a espaços de ação contínuos com otimização simultânea de múltiplos objetivos.