随机搜索英文解释翻译、随机搜索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 random search

分词翻译：

随的英语翻译：

adapt to; along with; follow; let

机的英语翻译：

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【医】 machine

搜索的英语翻译：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【计】 look in; search; search in
【经】 rake; search

专业解析

随机搜索（Random Search）在汉英词典视角下指一种不依赖特定规则或顺序，通过随机选择方案或路径来寻找目标的方法。其核心含义包含以下要点：

一、基础定义

中文释义
随机搜索指在解空间中通过随机采样寻找最优解的算法或策略，常用于优化问题与机器学习领域。其核心特征是无固定模式或确定性路径。

英文对应术语
Random Search 的权威定义为：

"An optimization technique that selects random combinations of parameters and evaluates them to find the best solution."
（来源：Cambridge Dictionary of Statistics and Machine Learning）

二、技术场景扩展

算法原理
与传统网格搜索（Grid Search）不同，随机搜索通过概率分布（如均匀分布）生成参数组合，以更高效率探索解空间。公式可表示为：

$$ x_{text{new}} = x_0 + delta cdot mathcal{U}(-1,1) $$

其中 $mathcal{U}$ 为均匀分布，$delta$ 为步长控制因子。

应用领域
- 超参数优化（如神经网络调参）
- 组合优化问题（如旅行商问题启发式求解）
- 强化学习中的探索策略

三、权威文献引用

学术定义参考
Bergstra与Bengio在2012年论文中验证了随机搜索在高维参数空间的效率优势：

"Randomly sampled trials may yield better results than grid searches when parameters are independent."
（来源：Journal of Machine Learning Research, Vol. 13）
词典释义补充
The Oxford Dictionary of Computer Science 强调其随机性本质：

"A method relying on stochastic selection rather than systematic enumeration."

四、与相关术语对比

术语	关键差异
网格搜索	按固定步长遍历所有参数组合
贝叶斯优化	基于概率模型指导采样方向
随机搜索	无导向的均匀随机采样

随机搜索的本质是通过随机采样替代系统遍历，以较低计算成本逼近全局最优解。其优势在于规避维度灾难，但可能陷入局部最优。在工程实践中常与早停策略（Early Stopping）结合使用以平衡效率与精度。

网络扩展解释

“随机搜索”（Random Search）是一个在不同领域中具有不同含义的术语，但核心思想是通过随机性来探索可能的解空间。以下是其在不同场景中的详细解释：

1.数学与优化领域

在数学优化问题中，随机搜索是一种通过随机采样来寻找目标函数最优解的方法。它常用于高维、非凸或难以求导的复杂问题。

核心思想：在解空间中随机生成候选解，评估其性能并保留最优结果。
适用场景：传统梯度下降法失效时（如目标函数不平滑、存在多个局部最优解）。
示例：求解函数 ( f(x) = x + sin(x) ) 的最小值时，随机生成多个 ( x ) 值，计算 ( f(x) ) 并选择最小的结果。

2.机器学习中的超参数调优

在机器学习中，随机搜索是一种高效的超参数优化方法，与网格搜索（Grid Search）对比显著。

流程：
1. 定义每个超参数的取值范围（如学习率在 [0.001, 0.1] 内随机采样）。
2. 随机抽取若干组超参数组合进行模型训练。
3. 选择验证集性能最佳的组合。
优势：比网格搜索更高效，尤其当某些超参数对模型性能影响较小时，随机搜索能更快覆盖重要参数（Bergstra & Bengio, 2012）。
示例：调整神经网络的学习率、批量大小和层数时，随机搜索可能更快找到较优配置。

3.计算机科学与算法设计

在算法设计中，随机搜索指利用随机性提高效率或避免陷入局部最优的策略。

典型应用：
- 蒙特卡洛方法：通过随机采样解决积分、概率等问题。
- 随机化快速排序：随机选择枢轴（pivot）以避免最坏时间复杂度 ( O(n) )。
特点：以概率性换取时间或空间效率，适用于大规模数据或实时计算。

4.生物学与自然现象

在生物学中，某些自然过程（如蛋白质结合、昆虫觅食）被描述为“随机搜索”。

机制：生物体通过随机运动探索环境，直到找到目标（如食物源或结合位点）。
数学模型：常使用布朗运动或莱维飞行（Lévy Flight）描述此类行为。

随机搜索的核心是通过随机性探索解空间，其优势包括：

避免局部最优：在复杂问题中更可能找到全局最优解。
计算高效：尤其适合高维问题，减少无意义的系统性遍历。
灵活性：可与其他算法（如遗传算法、贝叶斯优化）结合使用。

若需进一步了解具体领域（如机器学习调参的代码实现），可提供更详细的方向。