global optimum是什么意思,global optimum的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[数] 总体最优值
例句
Genetic algorithms is a global optimum algorithm.
遗传算法是一种全局优化算法。
Finally, the way of seeking for the global optimum plan by the decision-in...
最后用决策指数提出了探索公差分配的总体最优方案的方法。
It is proved that the algorithm converges to the global optimum in probability.
分析结果表明人口迁移算法依概率收敛到全局最优解。
The outstanding advantage of SA is that it can find the global optimum solution.
介绍了一种新的优化设计方法——模拟退火算法,其突出的优点是可以求得全局最优解。
Usually, the algorithm can quickly converge to the global optimum weight coefficients.
该方法对目标函数无连续、可微等要求,能较快地收敛到全局最优权系数。
专业解析
Global Optimum(全局最优解) 是数学优化和计算机科学中的核心概念,指在给定问题的整个可行解空间中,能够使目标函数达到最佳值(最大值或最小值)的解。与局部最优解(Local Optimum)不同,全局最优解是问题在整个定义域上的绝对最优解,而非某个特定区域内的最优解。
核心特征
- 全局性:全局最优解在整个搜索空间内进行比较,是目标函数值最优的唯一或少数几个解。无论从哪个初始点开始搜索,最终都应收敛到该解(如果算法能找到的话)。
- 唯一性:某些问题可能存在多个全局最优解(如目标函数有多个相同极值的点),但它们的函数值相同。
- 对比局部最优:局部最优解仅在某个邻域内最优,但全局最优解在整体范围内最优。例如,在多峰函数中,局部最优解可能位于某个“山峰”,而全局最优解位于最高的“山峰”。
数学表达
对于最小化问题,全局最优解 ( x^ ) 满足:
$$
forall x in mathcal{D}, quad f(x^) leq f(x)
$$
其中:
- ( mathcal{D} ) 是可行解空间,
- ( f ) 是目标函数。
实际应用
全局最优解在以下领域至关重要:
- 工程优化:如航空航天设计中材料用量的最小化。
- 机器学习:训练模型时最小化损失函数(如神经网络的权重优化)。
- 运筹学:路径规划、资源分配等问题的全局最优策略。
- 经济学:效用最大化或成本最小化的全局策略。
权威参考来源
- Wolfram MathWorld:明确定义全局最优解为“在整个可行域上目标函数的最优值”,并对比局部最优解。
Global Optimum - Wolfram MathWorld
- Springer Optimization Glossary:强调全局最优解在优化算法中的重要性,尤其针对非凸问题。
Springer Optimization Glossary
- MIT OpenCourseWare:在优化课程中详细讨论全局最优的求解挑战及算法(如模拟退火、遗传算法)。
MIT 6.252J Nonlinear Optimization Notes
示例说明
假设目标函数为 ( f(x) = sin(x) + 0.1x )(定义域 ( x in [-10, 10] )):
- 局部最优解可能出现在 ( x approx -7.5 )(局部极小值)或 ( x approx 7.5 )(局部极大值)。
- 全局最优解则是 ( x approx 1.5 )(全局最大值)和 ( x approx -1.5 )(全局最小值),因其函数值超越所有其他解。
通过理解全局最优解的概念,可更有效地设计算法、评估模型性能,并在复杂系统中制定最优决策。
网络扩展资料
在数学、计算机科学和优化问题中,"global optimum"(全局最优解)指在整个定义域或搜索空间内,目标函数达到最佳值(最大值或最小值)的解。与之相对的是"local optimum"(局部最优解),后者仅在其附近区域内是最优的,但未必是全局最优。
核心概念
-
全局最优解
- 数学定义:对于函数 ( f(x) ),若存在 ( x^ ) 使得对所有 ( x in D )(定义域),满足 ( f(x^) leq f(x) )(最小值)或 ( f(x^) geq f(x) )(最大值),则 ( x^ ) 是全局最优解。
- 特点:唯一性不绝对。某些函数可能有多个全局最优解(如周期函数)。
-
局部最优解
- 定义:存在某个邻域 ( epsilon ),使得在该邻域内 ( x^* ) 是最优解,但全局范围内可能存在更优解。
- 示例:山脉中的某个谷底(局部最低点) vs. 整个山脉的最低点(全局最低点)。
应用场景
- 机器学习:训练模型时,损失函数的全局最优可能对应最佳模型参数,但实际中常因非凸函数特性而陷入局部最优。
- 运筹学:路径规划、资源分配等问题需全局最优解以实现效率最大化。
- 工程优化:如结构设计、能源分配等需全局最优方案。
挑战与解决
- 多峰函数:存在多个局部最优,传统梯度下降法易受困于局部解。
- 全局优化算法:
- 随机搜索(如遗传算法、粒子群优化)通过探索更多区域寻找全局解。
- 模拟退火通过概率性接受次优解跳出局部最优。
- 贝叶斯优化利用代理模型平衡探索与利用。
注意事项
- 计算成本:全局优化通常比局部优化更耗时。
- 权衡取舍:实际应用中可能需结合问题需求选择近似解或启发式方法。
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