Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Гипер-эвристика
Метод высокоуровневой оптимизации, который выбирает, комбинирует или генерирует низкоуровневые эвристики для автоматизированного решения сложных вычислительных задач.
Эвристика выбора
Механизм, который динамически выбирает эвристику или комбинацию эвристик из предопределенного набора в зависимости от текущего состояния поиска.
Эвристика принятия
Критерий принятия решения, определяющий, следует ли принять или отклонить сгенерированное решение, основанный на метриках производительности и стратегиях исследования.
Онлайн-обучение
Подход, при котором гипер-эвристика адаптирует свои стратегии во время выполнения процесса оптимизации, используя информацию, собранную в реальном времени.
Офлайн-обучение
Метод, при котором гипер-эвристика обучается на наборе экземпляров задач перед развертыванием, создавая переиспользуемые знания для новых экземпляров.
Пространство эвристик
Структурированный набор кандидатных эвристик и их возможных комбинаций, исследуемый гипер-эвристикой для идентификации оптимальных стратегий.
Барьер домена
Фундаментальный принцип, утверждающий, что гипер-эвристики должны работать выше уровня конкретной предметной области, гарантируя их применимость в различных контекстах.
Автоконфигурация
Способность гипер-эвристики автоматически настраивать собственные параметры и стратегии без вмешательства человека во время оптимизации.
Ко-эволюция
Совместный эволюционный процесс, в котором эвристики и решения ко-эволюционируют, при этом эвристики адаптируются для лучшего решения возникающих задач.
Генетическое программирование гипер-эвристик
Применение генетического программирования для автоматической эволюции программ или деревьев решений, представляющих стратегии гипер-эвристик.
Адаптивный выбор эвристик
Механизм, который динамически изменяет критерии выбора эвристик на основе истории производительности и состояния сходимости.
Слияние эвристик
Техника комбинирования нескольких элементарных эвристик для создания гибридных стратегий, использующих дополнительные преимущества каждого компонента.
Мета-оптимизация
Процесс оптимизации самого оптимизатора, при котором гипер-эвристики настраивают параметры базовых алгоритмов для максимизации их эффективности.
База знаний эвристик
Структурированная система, хранящая информацию о прошлой производительности эвристик в различных контекстах для руководства будущими выборами.
Грамматическая эволюция для гипер-эвристик
Эволюционный метод, использующий формальную грамматику для ограничения и направления генерации новых валидных и структурированных эвристик.
Мульти-агентная система гипер-эвристик
Распределенная архитектура, в которой несколько агентов гипер-эвристик сотрудничают или конкурируют для коллективного решения сложных задач оптимизации.
Обучение с подкреплением для гипер-эвристик
Применение принципов обучения с подкреплением, где гипер-эвристика изучает политику выбора эвристик методом проб и ошибок.
Гибридизация гипер-эвристик
Комбинирование различных подходов гипер-эвристик (выбор, генерация, обучение) для создания более надежных и производительных систем.
Ландшафт производительности
Многомерное представление производительности эвристик в соответствии с различными характеристиками экземпляров, направляющее адаптивные решения выбора.