ALGORITMNI OPTIMALLASHTIRISHNING SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN TEXNOLOGIYALARI
Mualliflar: Najmetdinova Nargiza Sayfetdinovna
Annotatsiya Ushbu maqola algoritmni optimallashtirishda sun’iy intellektga tayangan yondashuvlarni tizimli ravishda tahlil qiladi va qiyoslaydi. Tadqiqot doirasida Bayes optimallashtirish (GP-BO/TuRBO), byudjetga sezgir sxemalar (Hyperband/BOHB), metaevristikalar (GA/PSO + mahalliy qidiruv), mustahkamlovchi o‘rganishga asoslangan dinamik algoritm konfiguratsiyasi (RL-DAC) hamda AutoML/CASH orkestratsiyasi ko‘rib chiqildi. Natijalar kichik byudjetlarda TuRBOning past simple regretga erishishini, qimmat baholashlarda Hyperband/BOHBning devor-vaqtini keskin qisqartirishini, nostatsionar muhitlarda RL-DACning barqarorlik va yaroqlilikni oshirishini ko‘rsatdi. Kalit so'zlar: Bayes optimallashtirish; Hyperband/BOHB, AutoML (CASH), Metaevristikalar; RL asosidagi algoritm konfiguratsiyasi (RL-DAC)