Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
PSO Contraint
Variante de l'Optimisation par Essaims Particulaires où les particules doivent respecter un ensemble de contraintes d'égalité ou d'inégalité tout en cherchant l'optimum global de la fonction objectif.
Fonction de Pénalité
Méthode transformant un problème contraint en problème non contraint en ajoutant à la fonction objectif une pénalité proportionnelle à la violation des contraintes, guidant ainsi les particules vers la région faisable.
Méthode de la Barrière
Technique d'optimisation qui ajoute un terme tendant vers l'infini à la fonction objectif lorsqu'une particule s'approche ou franchit les frontières de la région faisable, l'empêchant de sortir.
Vecteur de Contraintes
Ensemble de fonctions définissant les limites du problème d'optimisation, généralement noté g(x) ≤ 0 pour les inégalités et h(x) = 0 pour les égalités, évalué pour chaque position de particule.
Région Faisable
Sous-ensemble de l'espace de recherche défini par le respect de toutes les contraintes du problème, dans lequel les solutions candidates sont considérées comme valides.
Opérateur de Réparation
Mécanisme qui modifie la position d'une particule ayant violé une contrainte pour la ramener à l'intérieur de la région faisable, souvent par projection ou par une heuristique spécifique.
PSO à Double Population
Approche où deux essaims sont maintenus : un premier explorant l'espace de recherche complet et un second restreint à la région faisable, favorisant un équilibre entre exploration et respect des contraintes.
Règle de Comparaison Contraindominante
Critère de sélection entre deux solutions où une solution est préférée si elle est faisable et a un meilleur objectif, ou si les deux sont infaisables, celle qui viole le moins les contraintes est choisie.
Адаптивный штрафной коэффициент
Параметр штрафной функции, который динамически корректируется во время оптимизации, увеличиваясь для соблюдения ограничений или уменьшаясь для обеспечения лучшего начального исследования.
Метод расширенного множителя Лагранжа
Продвинутая техника, объединяющая метод множителей Лагранжа и квадратичную штрафную функцию для более надёжного управления ограничениями в рое частиц (PSO).
Гибридный PSO с локальным поиском
Стратегия, в которой локальный поиск (например, алгоритм проекции) периодически применяется к частицам для поддержания или возвращения их в допустимую область, улучшая сходимость.
Метод разделения
Принцип, при котором обновление скорости разделяется на компоненту исследования и компоненту удовлетворения ограничений, обрабатываемые отдельно для лучшего контроля.
Много-ройный PSO для ограничений
Архитектура, использующая несколько подроев, каждый из которых специализируется на исследовании различных частей допустимой области или управлении определёнными типами ограничений.
Конформный оператор мутации
Стохастический оператор, применяемый к недопустимой частице для её мутации в допустимую позицию, часто основанный на распределении вероятностей, центрированном на границе ограничений.
Метод выпуклой оболочки
Техника для задач с линейными ограничениями, где частицы проецируются на выпуклую оболочку допустимой области, гарантируя соблюдение ограничений после каждого обновления.
PSO с памятью ограничений
Вариант, в котором каждая частица хранит в памяти информацию о нарушенных ограничениях в прошлом для направления своих будущих движений и избежания недопустимых областей.
Расширенная фитнес-функция
Модифицированная целевая функция, которая интегрирует не только производительность решения, но и меру его осуществимости, используемая для наведения частиц в смешанных пространствах.
Метод динамической толерантности
Стратегия, при которой допуск на нарушение ограничений постепенно уменьшается в процессе оптимизации, позволяя более широкое первоначальное исследование перед строгой сходимостью.