Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Programação Estocástica
Estrutura matemática para otimização sob incerteza, utilizando distribuições de probabilidade para modelar parâmetros incertos. Permite tomar decisões ótimas considerando múltiplos cenários futuros possíveis.
Método Monte Carlo
Técnica computacional baseada em amostragem aleatória para avaliar e otimizar sistemas complexos sob incerteza. Permite aproximar soluções quando a análise analítica é matematicamente intratável.
Análise de Cenários
Abordagem estruturada para avaliar soluções de otimização através de um conjunto de cenários futuros possíveis. Permite testar a robustez das soluções face a diferentes realizações de parâmetros incertos.
Restrições Robustas
Formulação de restrições de otimização que devem ser satisfeitas para todas as realizações possíveis de parâmetros incertos num dado conjunto de incerteza. Garantem a viabilidade das soluções mesmo nas condições mais desfavoráveis.
Abordagem Min-Max
Estratégia de otimização robusta que minimiza a perda máxima possível ou maximiza o ganho mínimo garantido. É particularmente utilizada em ambientes adversariais ou altamente incertos.
Simulação Estocástica
Processo de modelagem e experimentação numérica de sistemas com elementos aleatórios para avaliar seu comportamento sob diferentes condições. Permite estimar as distribuições de desempenho das soluções de otimização.
Otimização Robustamente Distribuída
Extensão da otimização robusta que considera a incerteza sobre a própria distribuição de probabilidade, em vez de apenas sobre os parâmetros. Garante desempenho ótimo face a um conjunto de distribuições possíveis.
Meta-heurísticas Estocásticas
Algoritmos de otimização inspirados na natureza ou em processos físicos que integram componentes aleatórios para explorar o espaço de busca. São particularmente eficazes para problemas de otimização combinatória complexos.
Bandidos Armados (Multi-Armed Bandits)
Problema de otimização sequencial que explora o compromisso entre exploração e explotação em um ambiente incerto. Modela situações onde decisões devem ser tomadas com informações parciais sobre recompensas futuras.
Aproximação Estocástica
Método iterativo para encontrar raízes ou ótimos de funções quando apenas uma medida ruidosa da função está disponível. É fundamental na aprendizagem de máquina e na otimização online.
Otimização Multi-objetivo Estocástica
Extensão da otimização multi-objetivo que considera a incerteza nos objetivos ou nas restrições. Procura identificar soluções eficazes diante de múltiplos objetivos conflitantes em um ambiente incerto.
Conjunto de Incerteza
Representação matemática de todas as realizações possíveis dos parâmetros incertos em um problema de otimização robusta. Sua definição precisa determina o nível de conservadorismo da solução robusta obtida.
Programação por Cenários
Abordagem de programação estocástica que discretiza a incerteza em um número finito de cenários com suas probabilidades associadas. Transforma um problema estocástico em um problema determinístico equivalente de grande porte.
Robustez Probabilística
Medida de desempenho que quantifica a probabilidade de uma solução permanecer viável ou satisfazer certos critérios de desempenho diante da incerteza. Oferece um compromisso entre robustez absoluta e desempenho médio.