Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
PSO Restrito
Variante da Otimização por Enxame de Partículas onde as partículas devem respeitar um conjunto de restrições de igualdade ou desigualdade enquanto procuram o ótimo global da função objetivo.
Função de Penalidade
Método que transforma um problema restrito em um problema irrestrito adicionando à função objetivo uma penalidade proporcional à violação das restrições, guiando assim as partículas para a região viável.
Método da Barreira
Técnica de otimização que adiciona um termo tendendo ao infinito à função objetivo quando uma partícula se aproxima ou ultrapassa os limites da região viável, impedindo-a de sair.
Vetor de Restrições
Conjunto de funções que definem os limites do problema de otimização, geralmente denotado g(x) ≤ 0 para desigualdades e h(x) = 0 para igualdades, avaliado para cada posição da partícula.
Região Viável
Subconjunto do espaço de busca definido pelo cumprimento de todas as restrições do problema, no qual as soluções candidatas são consideradas válidas.
Operador de Reparação
Mecanismo que modifica a posição de uma partícula que violou uma restrição para trazê-la de volta para dentro da região viável, muitas vezes por projeção ou por uma heurística específica.
PSO de Dupla População
Abordagem onde dois enxames são mantidos: um primeiro explorando o espaço de busca completo e um segundo restrito à região viável, favorecendo um equilíbrio entre exploração e respeito às restrições.
Regra de Comparação Contra-dominante
Critério de seleção entre duas soluções onde uma solução é preferida se for viável e tiver um objetivo melhor, ou se ambas forem inviáveis, aquela que violar menos as restrições é escolhida.
Coeficiente de Penalidade Adaptativo
Parâmetro da função de penalidade que é ajustado dinamicamente durante a otimização, aumentando para forçar o cumprimento das restrições ou diminuindo para permitir uma melhor exploração inicial.
Método da Lagrangiana Aumentada
Técnica avançada que combina o método dos multiplicadores de Lagrange e uma função de penalidade quadrática para gerenciar as restrições de forma mais robusta no PSO.
PSO Híbrido com Busca Local
Estratégia onde uma busca local (ex: algoritmo de projeção) é aplicada periodicamente às partículas para mantê-las ou trazê-las de volta para a região viável, melhorando a convergência.
Método da Separação
Princípio onde a atualização da velocidade é decomposta em um componente de exploração e um componente de satisfação das restrições, tratados separadamente para um melhor controle.
PSO Multi-enxames para Restrições
Arquitetura que utiliza vários sub-enxames, cada um especializado na exploração de uma parte diferente da região viável ou na gestão de tipos específicos de restrições.
Operador de Mutação Conforme
Operador estocástico aplicado a uma partícula inviável para mutá-la para uma posição viável, frequentemente baseado em uma distribuição de probabilidade centrada na fronteira das restrições.
Método do Envelope Convexo
Técnica para problemas com restrições lineares onde as partículas são projetadas no envelope convexo da região viável, garantindo o cumprimento das restrições após cada atualização.
PSO com Memória de Restrições
Variante onde cada partícula mantém em memória informações sobre as restrições violadas em seu passado para orientar seus futuros movimentos e evitar regiões inviáveis.
Função de Aptidão Estendida
Função objetivo modificada que integra não apenas o desempenho da solução, mas também uma medida de sua viabilidade, utilizada para guiar as partículas em espaços mistos.
Método de Tolerância Dinâmica
Estratégia onde uma margem de tolerância para a violação de restrições é progressivamente reduzida ao longo da otimização, permitindo uma exploração inicial mais ampla antes de uma convergência estrita.