AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
随机规划
在不确定性下进行优化的数学框架，使用概率分布来建模不确定参数。它通过考虑多种可能的未来情景来做出最优决策。
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蒙特卡洛方法
基于随机抽样的计算技术，用于评估和优化复杂系统在不确定性下的表现。当解析分析在数学上难以处理时，它能够近似求解。
術語
情景分析
通过一组可能的未来情景来评估优化解决方案的结构化方法。它能够测试解决方案在不同不确定参数实现下的鲁棒性。
術語
鲁棒约束
优化约束的表述形式，要求在一个给定的不确定集合中，所有可能参数实现下都必须满足。即使在最不利条件下也能保证解决方案的可行性。
術語
最小最大方法
鲁棒优化策略，旨在最小化可能的最大损失或最大化保证的最小收益。特别适用于对抗性或高度不确定的环境。
術語
随机模拟
对包含随机元素的系统进行建模和数值实验的过程，以评估其在不同条件下的行为。它能够估计优化解决方案的性能分布。
術語
分布鲁棒优化
鲁棒优化的扩展，考虑概率分布本身的不确定性而不仅仅是参数的不确定性。它确保在一组可能分布下的最优性能。
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随机元启发式算法
受自然或物理过程启发的优化算法，包含随机成分以探索搜索空间。特别适用于复杂的组合优化问题。
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多臂赌博机
在不确定环境中探索利用权衡的顺序优化问题。它模拟了在关于未来奖励只有部分信息的情况下必须做出决策的情境。
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随机逼近
当只能获得函数的噪声测量值时，用于寻找函数根或最优解的迭代方法。它在机器学习和在线优化中具有基础性作用。
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随机多目标优化
多目标优化的扩展，考虑了目标或约束中的不确定性。它旨在在不确定环境中识别面对多个冲突目标的有效解决方案。
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不确定集合
在鲁棒优化问题中，对不确定参数所有可能实现的数学表示。其精确定义决定了所获得的鲁棒解的保守程度。
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情景规划
将不确定性离散化为有限数量情景及其相关概率的随机规划方法。它将随机问题转化为等效的大规模确定性问题。
術語
概率鲁棒性
量化解决方案在面对不确定性时保持可行性或满足某些性能标准的概率的性能度量。它在绝对鲁棒性和平均性能之间提供了折衷。
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