Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Многоцелевая байесовская оптимизация (MOBO)
Расширение байесовской оптимизации, использующее суррогатные модели для поиска фронта Парето с минимальным количеством дорогостоящих оценок.
Многоцелевой гауссовский процесс
Суррогатная модель, в которой каждая целевая функция моделируется отдельным гауссовским процессом, улавливающим неопределенность и корреляцию между целями.
Многоцелевая функция приобретения
Критерий, использующий компромисс между исследованием и эксплуатацией для выбора следующей точки оценки на основе прогнозов и неопределенности суррогатной модели.
Ожидаемое улучшение гиперволюма (EHVI)
Функция приобретения, которая вычисляет ожидаемое улучшение гиперволюма текущего фронта Парето, если бы была оценена новая точка.
Ожидаемое улучшение фронта Парето (PFEI)
Функция приобретения, которая оценивает потенциальное улучшение фронта Парето при оценке новой точки на основе вероятности недоминирования.
Критерий многоцелевой нижней границы доверия (LCB)
Пессимистичная функция приобретения, которая оптимизирует линейную комбинацию среднего и дисперсии, предсказанных моделью для каждой цели.
Оптимизация разнообразия фронта
Стратегия, направленная на поддержание хорошего распределения решений на фронте Парето, чтобы избежать концентрации в одной области пространства целей.
Скаляризация
Техника, преобразующая многоцелевую задачу в одноцелевую путем взвешивания различных целей, часто используемая для определения функций приобретения.
Многокритериальный Кригинг
Синоним использования гауссовских процессов для многокритериального моделирования, унаследованный из области геостатистики, где кригинг является методом интерполяции.
Эпсилон-индикатор
Метрика качества, которая количественно оценивает наихудшую производительность одного набора решений по отношению к другому, измеряя коэффициент, на который нужно ухудшить один фронт для доминирования над другим.
Многокритериальная байесовская оптимизация на основе декомпозиции
Подход, который разлагает многокритериальную задачу на несколько однокритериальных подзадач, каждая из которых решается стандартной байесовской оптимизацией.
Пакетная многкритериальная байесовская оптимизация
Вариант многокритериальной байесовской оптимизации, где несколько точек выбираются одновременно для оценки, часто параллельно, для ускорения процесса оптимизации.