التعلم الآلي لتعزيز المتاهريات في التحسين العالمي: مراجعة شاملة

ظهرت دمج التعلم الآلي مع التحسين المتاهري كأحد أكثر المجالات الواعدة في الذكاء الاصطناعي والبحث العالمي. توفر المتاهريات مرونة وفعالية في حل مشاكل التحسين المعقدة التي لا تتوفر فيها التدرجات أو تكون غير موثوقة، لكنها غالبًا ما تواجه مشاكل مثل التقارب المبكر، وحساسية المعاملات، وقابلية التوسع المنخفضة. توفر تقنيات التعلم الآلي، وخصوصًا التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعزيز، والتعلم الميتا، أدوات قوية لمعالجة هذه القيود من خلال استراتيجيات بحث تكيفية، مستندة إلى البيانات، وذكية. تقدم هذه المراجعة مسحًا شاملاً للمتاهريات المحسنة بالتعلم الآلي للتحسين العالمي. نقدم تصنيفًا وظيفيًا يصنف استراتيجيات الدمج بناءً على دورها في عملية التحسين، من التحكم في المشغل والنمذجة البديلة إلى تعلم المشهد والمحسنات المتعلمة. نحلل تقنيات ممثلة بشكل نقدي، ونحدد الاتجاهات الناشئة، ونبرز التحديات الرئيسية والاتجاهات المستقبلية. يهدف البحث ليكون موردًا منظمًا وسهل الوصول لتطوير تصميم خوارزميات التحسين الذكية المدعومة بالتعلم.