Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Otimização Robusta Estocástica
Abordagem de otimização que combina os princípios da otimização robusta e estocástica para lidar simultaneamente com a incerteza paramétrica e sua natureza probabilística.
Conjunto de Incerteza
Conjunto matemático que descreve todas as realizações possíveis dos parâmetros incertos, essencial para definir a robustez de uma solução face às variações.
Restrições Probabilísticas
Restrições de otimização que devem ser satisfeitas com uma probabilidade mínima especificada, permitindo controlar o nível de risco aceitável.
Medida de Risco Coerente
Funcional matemático que quantifica o risco, respeitando os axiomas de coerência: convexidade, monotonicidade, invariância por translação e homogeneidade positiva.
Abordagem por Cenários
Método que aproxima a distribuição contínua de incerteza por um conjunto finito de cenários discretos com suas probabilidades associadas para resolver problemas estocásticos.
Restrições Robustas com Chance-Constrained
Restrições probabilísticas que devem ser satisfeitas para todas as distribuições de probabilidade em um conjunto de distribuições ambíguo.
Modelo Estocástico Robusto de Duas Etapas
Modelo de otimização onde as decisões de primeira etapa são tomadas antes da realização da incerteza, enquanto as decisões de segunda etapa se adaptam após a observação.
Programação Estocástica Robusta
Extensão da programação estocástica que integra conjuntos de incerteza para garantir a viabilidade das soluções face à natureza ambígua das distribuições.
Value-at-Risk (VaR) Robusto
Quantil da distribuição de perdas no pior caso entre todas as distribuições prováveis no conjunto de distribuições ambíguas.
Conditional Value-at-Risk (CVaR) Robusto
Esperança condicional das perdas que excedem o VaR, calculada no pior caso das distribuições admissíveis para uma medida de risco mais conservadora.
Conjunto de Incerteza Elipsoidal
Representação geométrica da incerteza paramétrica na forma de um elipsoide, permitindo uma modelagem compacta e uma resolução eficiente através de técnicas de cônica.
Método de Bertsimas e Sim
Abordagem de otimização robusta parametrizada que controla o conservadorismo pelo número de parâmetros incertos que podem atingir simultaneamente seus limites.
Robustez Ajustável
Conceito introduzido por Bertsimas e Sim que permite adicionar gradualmente proteção contra a incerteza através de um parâmetro de conservadorismo.
Equivalente Robusto Determinístico
Formulação matemática determinística que captura exatamente as restrições robustas originais, permitindo o uso de algoritmos de otimização clássicos.
Distribuição de Probabilidade Ambígua
Conjunto de distribuições de probabilidade possíveis para os parâmetros aleatórios, modelando a incerteza sobre a própria distribuição em vez de suas realizações.
Otimização do Pior Caso
Estratégia de otimização que busca a solução que minimiza a função objetivo no cenário mais desfavorável do conjunto de incerteza.
Afiliação estocástica
Hipótese sobre a estrutura de correlação entre variáveis aleatórias, essencial para determinar a complexidade da resolução de problemas com restrições de chance.
Restrições semidefinidas robustas
Restrições matriciais robustas onde uma matriz deve ser semidefinida positiva para todas as realizações dos parâmetros incertos em um conjunto especificado.