Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Стохастическое программирование
Математический фреймворк для оптимизации в условиях неопределенности, использующий вероятностные распределения для моделирования неопределенных параметров. Позволяет принимать оптимальные решения, рассматривая несколько возможных будущих сценариев.
Метод Монте-Карло
Вычислительная техника, основанная на случайной выборке для оценки и оптимизации сложных систем в условиях неопределенности. Позволяет аппроксимировать решения, когда аналитический анализ математически неразрешим.
Анализ сценариев
Структурированный подход к оценке решений оптимизации через набор возможных будущих сценариев. Позволяет тестировать устойчивость решений к различным реализациям неопределенных параметров.
Робастные ограничения
Формулировка ограничений оптимизации, которые должны выполняться для всех возможных реализаций неопределенных параметров в заданном множестве неопределенности. Гарантируют выполнимость решений даже в самых неблагоприятных условиях.
Минимаксный подход
Стратегия робастной оптимизации, которая минимизирует максимально возможные потери или максимизирует минимальный гарантированный выигрыш. Особенно используется в состязательных средах или условиях высокой неопределенности.
Стохастическое моделирование
Процесс численного моделирования и экспериментирования с системами, содержащими случайные элементы, для оценки их поведения в различных условиях. Позволяет оценивать распределения производительности решений оптимизации.
Распределительно-робастная оптимизация
Расширение робастной оптимизации, которое рассматривает неопределенность относительно самого вероятностного распределения, а не только параметров. Гарантирует оптимальную производительность при множестве возможных распределений.
Стохастические метаэвристики
Алгоритмы оптимизации, вдохновленные природой или физическими процессами, которые включают случайные компоненты для исследования пространства поиска. Особенно эффективны для сложных задач комбинаторной оптимизации.
Многорукие бандиты
Проблема последовательной оптимизации, исследующая компромисс между эксплуатацией и исследованием в неопределенной среде. Она моделирует ситуации, когда решения должны приниматься с частичной информацией о будущих вознаграждениях.
Стохастическая аппроксимация
Итеративный метод для нахождения корней или оптимумов функций, когда доступно только зашумленное измерение функции. Он является фундаментальным в машинном обучении и онлайн-оптимизации.
Стохастическая многокритериальная оптимизация
Расширение многокритериальной оптимизации, которое учитывает неопределенность в целях или ограничениях. Она стремится идентифицировать эффективные решения для нескольких конфликтующих целей в неопределенной среде.
Множество неопределенности
Математическое представление всех возможных реализаций неопределенных параметров в задаче робастной оптимизации. Его точное определение определяет уровень консервативности полученного робастного решения.
Сценарное программирование
Подход стохастического программирования, дискретизирующий неопределенность в конечное число сценариев с их связанными вероятностями. Он преобразует стохастическую задачу в эквивалентную детерминированную задачу большого размера.
Вероятностная робастность
Мера производительности, количественно определяющая вероятность того, что решение останется допустимым или удовлетворит определенным критериям производительности перед лицом неопределенности. Она предлагает компромисс между абсолютной робастностью и средней производительностью.