Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Байесовская оптимизация с ограничениями
Расширение байесовской оптимизации, которое включает ограничения на входные или выходные переменные, направляя поиск оптимального значения только в допустимом подпространстве, определенном этими ограничениями.
Ограниченная функция приобретения
Модифицированная функция приобретения, которая штрафует точки, нарушающие ограничения, объединяя исследование и использование с вероятностью осуществимости для оценки полезности точки-кандидата.
Модель вероятности осуществимости
Стохастическая модель, часто гауссовский процесс, которая оценивает вероятность того, что данная точка соответствует всем ограничениям задачи оптимизации.
Классификационный гауссовский процесс
Использование гауссовского процесса для моделирования бинарного вывода ограничения (соблюдается или нарушается), позволяющее оценить вероятность осуществимости во всем пространстве поиска.
Ожидаемое ограниченное улучшение (ECI)
Функция приобретения, которая вычисляет ожидаемое улучшение целевой функции, взвешенное по вероятности того, что точка-кандидат соответствует ограничениям.
Ограниченная верхняя доверительная граница (C-UCB)
Вариант функции приобретения UCB, который включает термин доверия относительно осуществимости, предпочитая точки, которые одновременно многообещающие для цели и могут быть осуществимы.
Ограниченный градиент знаний
Стратегия приобретения, которая оценивает ожидаемую будущую ценность информации, учитывая влияние оценок на знание границы осуществимости и оптимального значения.
Набор ограничений
Коллекция ограничений (неравенств или равенств), которые должны удовлетворять решения-кандидаты, моделируемые индивидуально или агрегированно в рамках байесовской оптимизации.
Граница допустимости
Поверхность или гиперповерхность в пространстве поиска, которая отделяет допустимые области (соблюдающие ограничения) от недопустимых областей, чье обнаружение является важной задачей.
Нарушение ограничений
Количественная мера несоблюдения ограничения данной точкой, часто используемая для штрафования недопустимых решений в функции приобретения.
Оптимизатор черного ящика с ограничениями
Алгоритм оптимизации, разработанный для функций черного ящика, где оценки являются дорогими и подчинены ограничениям, обычно реализуемый через байесовскую оптимизацию.
Выборка с отклонением при ограничениях
Метод инициализации или исследования, где точки генерируются, а затем отклоняются, если они не удовлетворяют набору предварительных критериев допустимости.
Модель-суррогат с ограничениями
Модель (например, гауссовский процесс), который обучает одновременно целевую функцию и функции ограничений, позволяя предсказывать производительность и допустимость в любой неизученной точке.
Стратегия адаптивного выбора
Подход, при котором политика выборки динамически изменяется для балансирования обучения целевой функции и границы допустимости в зависимости от собранной информации.
Встроенный штраф
Техника, преобразующая ограниченную задачу в неограниченную путем добавления штрафа к целевой функции, пропорционального величине нарушения ограничений.
Допустимое пространство поиска
Подмножество исходного пространства поиска, определенное набором ограничений, в котором алгоритму разрешено искать оптимальное решение.
Последовательный многомерный ограниченный захват
Расширение байесовской оптимизации для задач с несколькими противоречивыми целями и ограничениями, где функция приобретения управляет достижимым фронтом Парето.