Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Vetor de Valor de Estado Multiobjetivo
Representação vetorial onde cada componente corresponde ao valor estimado de um estado de acordo com um objetivo específico, permitindo a avaliação simultânea de múltiplos critérios de desempenho.
Função de Valor Multiobjetivo
Função matemática que associa a cada par estado-ação um vetor de recompensas esperadas, capturando os compromissos entre diferentes objetivos contraditórios.
Hiperplano de Pareto
Subespaço vetorial no espaço dos objetivos que define a fronteira entre as soluções dominadas e não-dominadas, servindo de referência para a otimização multiobjetivo.
Fronteira de Pareto
Conjunto de soluções eficientes onde nenhuma melhoria de um objetivo pode ser feita sem degradar pelo menos um outro objetivo, representando a otimalidade multiobjetivo.
Ótimo de Pareto
Estado ótimo em um contexto multiobjetivo onde é impossível melhorar um objetivo sem deteriorar pelo menos um outro objetivo, caracterizando as soluções eficientes.
Operador de Agregação Linear
Operador matemático que combina linearmente os valores de diferentes objetivos usando pesos predefinidos para transformar um problema multiobjetivo em um problema escalar.
Função de Escalarização
Transformação matemática que converte um vetor de objetivos em um único valor escalar, facilitando a comparação e a otimização das soluções multiobjetivo.
Dilema Exploração-Explotação Multiobjetivo
Problema complexo onde o equilíbrio entre descobrir novas ações e explorar as ações conhecidas deve ser gerenciado simultaneamente para todos os objetivos considerados.
Método de Ponderação
Técnica de otimização multi-objetivo que atribui pesos relativos a cada objetivo para guiar a busca por soluções específicas da fronteira de Pareto.
Equilíbrio de Nash Multi-Objetivo
Conceito de equilíbrio estendido a jogos multi-objetivo onde cada agente otimiza um vetor de utilidades de acordo com suas próprias preferências, considerando as estratégias dos outros.
Operador Tchebychev
Função de agregação que utiliza a norma Tchebychev para combinar os objetivos, priorizando a otimização do pior objetivo e garantindo o alcance de qualquer solução de Pareto.
Política Estocástica Multi-Objetivo
Estratégia de decisão probabilística onde as probabilidades de ação são otimizadas simultaneamente de acordo com múltiplos objetivos, permitindo uma gestão flexível dos compromissos.
Matriz de Recompensa Multi-Objetivo
Estrutura de dados que armazena as recompensas vetoriais associadas a cada transição estado-ação, onde cada dimensão corresponde a um objetivo específico.
Decomposição da Função de Valor
Técnica que consiste em decompor a função de valor vetorial em subfunções escalares para facilitar a aprendizagem e a otimização multi-objetivo.
Método de Seleção Lexicográfica
Abordagem de otimização que ordena os objetivos por prioridade absoluta, onde a otimização de um objetivo considera apenas as soluções ótimas para todos os objetivos precedentes.
Hierarquização dos Objetivos
Processo de estabelecimento de uma estrutura de prioridades entre os diferentes objetivos para guiar a otimização em direção a soluções alinhadas com as preferências do decisor.
Convergência Multiobjetivo
Propriedade de um algoritmo que garante que as soluções geradas convergem para a frente de Pareto ou para um subconjunto de soluções eficazes ao longo das iterações.
Estabilidade Multiobjetivo
Capacidade de um algoritmo de aprendizado de manter um desempenho consistente em todos os objetivos, apesar das variações do ambiente ou das perturbações.