【化】 evolutionary operation(EVOP)
在汉英词典语境中，“调优运算”对应的英文术语为“tuning operation”或“optimization computation”，指通过系统化调整参数、算法或资源配置，以提升系统性能或输出质量的数学或工程过程。其核心内涵包含以下三方面：
目标导向性
调优运算以特定性能指标（如计算效率、能耗比、预测准确率）为优化目标。例如在机器学习中，超参数调优（hyperparameter tuning）通过网格搜索或贝叶斯优化方法，调整学习率、正则化系数等参数，以最大化模型在验证集上的表现。
动态调整机制
区别于静态配置，调优运算强调“运算”的动态迭代特性。在数据库领域，查询优化器（query optimizer）会基于数据分布变化实时调整执行计划，此类过程被IBM Db2文档定义为“runtime tuning operations”。
跨学科应用范式
该术语在计算机科学（如编译器指令调优）、电子工程（如射频电路阻抗匹配）及运筹学（如线性规划灵敏度分析）中均有实践。剑桥大学出版社《优化算法手册》将其统一描述为“以收敛性和稳定性为约束的数学优化过程”。
术语的权威性可从IEEE标准术语库（术语编号：IEEE-STD-610.12-1990）获得佐证，其中将“tuning”定义为“修改系统参数以达成预定性能指标的操作集合”。
调优运算（Evolutionary Operation，简称EVOP）是一种基于统计技术的生产过程优化方法，旨在通过小规模实验和数据分析逐步改进生产条件，最终达到最优状态。以下是其核心要点：
调优运算由George E.P. Box于1957年提出，是一种在不显著干扰生产的前提下，通过微小调整生产参数进行重复试验，并分析结果以判断因子显著性的方法。其核心目标是逐步优化生产条件，提升产品质量或效率。
与传统实验设计（如响应曲面法）相比，调优运算更适用于持续运行的生产过程，而非一次性实验场景。其优势在于动态适应生产条件的“漂移”，实现实时优化。
如需进一步了解数学公式或案例分析，可参考知网文献及六西格玛管理指南。
薄片状的被没收的股份超额预付款纯程序代码粗制硫化钙带内频率分配电路杂音多层随机语言法律申明放学后非晶部份风采高斯线型根匍柄菌素骨膜骨海利－格里德填充物焊接电流调节器含铁抗菌互碱式醋酸铝角蛋白纤维均方根误差蓝菌素链产额磷酸铵脉间区融合性婴儿苔癣山道酸钙嗜污的誓约者土地管辖