Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Дифференциальная эволюция
Метаэвристический алгоритм оптимизации на основе популяции, который использует операции мутации и скрещивания, основанные на различиях между особями, для исследования пространства поиска.
Целевой вектор
Особь текущей популяции, которая подвергается мутации и скрещиванию для генерации нового пробного вектора в алгоритме дифференциальной эволюции.
Донорский вектор
Мутантный вектор, сгенерированный линейной комбинацией случайных векторов популяции, используемый в качестве основы для создания пробного вектора путем скрещивания.
Пробный вектор
Новая особь, полученная в результате скрещивания целевого вектора и донорского вектора, оцениваемая для возможной замены целевого вектора.
Масштабный коэффициент (F)
Управляющий параметр в дифференциальной эволюции, который определяет амплитуду мутации, контролируя вклад векторных разностей.
Коэффициент скрещивания (CR)
Вероятность того, что компонент донорского вектора будет унаследован пробным вектором при операции бинарного скрещивания.
Стратегия DE/Rand/1/Bin
Вариант дифференциальной эволюции, использующий случайный вектор в качестве основы, один вектор разности и биномиальное скрещивание для генерации потомства.
Стратегия DE/Best/1/Exp
Подход дифференциальной эволюции, выбирающий лучшую особь в качестве основы, с экспоненциальным скрещиванием, способствующим локальному исследованию вокруг оптимальных решений.
Начальная популяция
Набор векторов, случайно сгенерированных в пространстве поиска, который составляет отправную точку для алгоритма дифференциальной эволюции.
Элитарный отбор
Механизм отбора, при котором вектор-кандидат заменяет целевой вектор только если его приспособленность выше, что гарантирует отсутствие ухудшения среднего качества.
Сходимость
Процесс, в ходе которого популяция векторов постепенно приближается к глобальному или локальному оптимуму, характеризуемый уменьшением генетического разнообразия.
Оператор мутации ДЭ
Специфический для дифференциальной эволюции оператор, который генерирует новые векторы путем добавления взвешенных разностей между парами векторов к базовому вектору.
Ограничения границ
Верхние и нижние пределы, определенные для каждого измерения пространства поиска, которые должны соблюдаться всеми векторами популяции.
Самоадаптация параметров
Продвинутая техника, при которой параметры F и CR динамически настраиваются во время выполнения на основе успешности предыдущих поколений.
Многокритериальная ДЭ
Расширение дифференциальной эволюции для одновременной оптимизации нескольких противоречивых целей, генерирующее паретовский фронт недоминируемых решений.
Гибридизация ДЭ-РО
Комбинация дифференциальной эволюции с оптимизацией роем частиц для использования исследовательских преимуществ обеих метаэвристик.
Адаптивный перезапуск
Стратегия, которая обнаруживает стагнацию сходимости и частично или полностью перезапускает популяцию, чтобы избежать преждевременного попадания в локальные оптимумы.