Augmented random search applied in artificial intelligence

Rasgele arama algoritmaları kötü yapılandırılmış farklı iyileştirme sorunları için kullanışlıdır. Genellikle, çözünürlüğün yerini yakınsama ile hızlıca tespit etmede mükemmel bir optimite verir. Rasgele arama algoritmaları benzetimli tavlama,genetik algoritmalar, biyolojik işlem programlaması, parçacık sürüsü geliştirme, akran geliştirme, çapraz entropi, rasgele yaklaşım, çoklu başlangıç ve demet algoritmalarını kapsar. Bunlar, dünyaya karşı yerel aramaya göre veya sınıf tabanlı, model tabanlıya karşı olarak sınıflandırılacaktır. Bununla birlikte, bu yöntemlerin ortak bir özelliği, tekrarlayan prosedürlerini belirleme ihtimalinin kullanılmasıdır. Bu, sınırlı zıtlıklar için strateji kullanmayı varsayan takviyeli öğrenme için çok yeni bir metodolojidir ve kesin olarak bir yol önce başarıları olan Google Deep Mind'ın yaptığı, başka bir deyişle bir alan etrafında durmadan koşan ve yürüyen bir yapay zekanın yaptığı şeyi yapar. Bu metin rasgele arama algoritmalarının onları birbirine bağlayan olasılıksal okuma ile özetini sunmaktadır. Gelişmiş rasgele arama aslında, temel yöntemin sistematik bir yaklaşım, özellikle de gelişmiş rasgele arama kullanmak olduğu en akıllara durgunluk veren algoritmalardan biridir. Süregelen değerlendirme raporlarıyla son araştırmanın büyük bir çoğunluğu rekreasyonel durumlarda sürekli kontrol için RL stratejilerini birbirine bağlamıştır.