蠕行随机搜索英文解释翻译、蠕行随机搜索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 creeping random search

分词翻译：

蠕行的英语翻译：

worm

随机搜索的英语翻译：

【化】 random search

专业解析

蠕行随机搜索（Crawling Random Search）是一种结合了局部精细探索（“蠕行”）和全局随机采样（“随机搜索”）的优化算法策略。它在参数调优、函数优化和机器学习模型超参数搜索等领域有应用，旨在平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）。

术语解析与核心概念
- 蠕行 (Crawling)：在中文语境下，“蠕行”意指像虫子一样缓慢、渐进地移动。在优化算法中，它比喻在已知较优解的邻域内进行精细、小步长的局部搜索，试图找到该区域内的最优解。这侧重于“利用”当前已知的信息。
- 随机搜索 (Random Search)：指在搜索空间（参数空间）内随机地、均匀地选取采样点进行评估。这是一种全局探索策略，不依赖于梯度信息，旨在发现潜在的、远离当前最优解的新区域。它侧重于“探索”整个空间。
- 结合 (Crawling Random Search)： “蠕行随机搜索”并非一个极其标准化的单一算法名称，而更常描述一种混合策略：算法主体采用随机搜索进行全局探索，但在发现一个表现较好的区域（点）后，会在该点附近进行一轮局部的、精细的“蠕行”式搜索（例如使用局部优化算法或密集采样），以充分挖掘该区域的潜力。之后，随机搜索继续进行，寻找新的有希望区域。
工作原理与流程典型的蠕行随机搜索流程可概括为：
1. 初始化：定义需要优化的目标函数和参数搜索空间。
2. 全局随机采样：在搜索空间内随机选择一个或多个参数组合。
3. 评估：计算这些采样点对应的目标函数值（如模型精度、损失函数值）。
4. 触发“蠕行”条件：当发现一个性能显著优于历史平均或当前最佳的点时（或按预设周期），触发局部搜索。
5. 局部精细搜索（蠕行）：以触发点为起点，在其附近的小邻域内进行密集采样或使用局部优化方法（如梯度下降、Nelder-Mead单纯形法、或更密集的网格/随机采样），寻找该邻域内的局部最优解。
6. 更新最佳解：比较局部搜索的结果与当前全局最优解，更新记录。
7. 返回全局搜索：完成局部搜索后，算法返回到步骤2，继续在全局空间进行随机采样，寻找新的潜力区域。
8. 终止：重复步骤2-7，直到达到预设的评估次数、时间限制或收敛条件。
优势与应用场景
- 平衡探索与利用：相比纯随机搜索，它能在发现好区域后进行精细开发，可能更快找到更优解；相比纯局部搜索（如梯度下降），其全局随机采样能避免陷入局部最优陷阱。
- 无需梯度信息：核心的随机搜索部分不依赖导数，适用于目标函数不可导、非凸、存在噪声或评估成本高昂的问题。
- 并行友好：随机采样的点可以独立评估，易于并行化。
- 应用：广泛应用于机器学习超参数优化（如深度学习、SVM）、工程设计优化、模拟实验参数校准等场景。尤其在超参数优化中，它常作为比网格搜索更高效、比贝叶斯优化更简单易实现的基础方法或其组成部分。
与相关概念的比较
- 网格搜索 (Grid Search)：在预设的离散网格点上穷举。计算成本随维度指数增长，效率低。蠕行随机搜索的随机采样更高效，尤其在高维空间。
- 贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)：利用代理模型（如高斯过程）指导采样点选择，通常比纯随机搜索更高效。蠕行随机搜索可视为其更简单、更少计算开销（无需建模）的替代方案，或作为BO中局部搜索的启发式策略。
- 演化算法 (Evolutionary Algorithms)：如遗传算法，通过种群进化进行搜索。蠕行随机搜索通常更简单直接，没有交叉、变异等操作。

权威参考资料：

超参数优化经典文献： Bergstra, J., & Bengio, Y. (2012) 的论文 “Random Search for Hyper-Parameter Optimization” 奠定了随机搜索在超参数优化中的地位，并常被后续讨论混合策略（如结合局部搜索）的研究引用。该文可在学术数据库（如Google Scholar, arXiv）找到。
优化算法教材与综述：许多关于优化算法的标准教材和综述文章会涵盖随机搜索及其变种。例如：
- James C. Spall 的著作 “Introduction to Stochastic Search and Optimization” (Wiley, 2003) 系统介绍了各类随机优化方法。
- Sören Laue, Matthias Mitterreiter, Joachim Giesen 的论文 “Computing Higher Order Derivatives of Matrix and Tensor Expressions” (arXiv, 2018) 在讨论优化时也提及了类似概念。
机器学习实践指南：如 Scikit-learn 文档在讨论超参数优化时，会介绍 RandomizedSearchCV（纯随机搜索），并提及用户可结合自定义的局部搜索策略来实现类似“蠕行”的效果。参考 Scikit-learn 官方文档的 Model selection 章节。
计算智能/元启发式综述：在讨论混合启发式算法时，结合全局随机探索和局部搜索的策略是一个常见主题。相关文献可在 IEEE Transactions on Evolutionary Computation 等期刊或会议论文集中找到。

网络扩展解释

根据您的提问，“蠕行随机搜索”需要拆解为两个独立概念进行解释。以下为分项说明：

一、蠕行（rú xíng）

基本含义
指虫类或蛇类缓慢爬行的方式，动作呈波浪状蠕动。例如萧红《生死场》中描述“白色小物体会蠕行似的”。
扩展应用
在汽车工程领域，部分车型配备“蠕行模式”（如丰田普拉多），指车辆低速自动前进的功能，模拟昆虫爬行的稳定性。

二、随机搜索（Random Search）

定义与用途
一种优化算法，通过随机生成候选解并评估目标函数值，逐步逼近最优解。常用于机器学习超参数调优。
核心步骤
- 初始化：在搜索空间随机生成初始解
- 迭代：评估解的质量→保留优质解→生成新解
- 终止条件：达到迭代次数或解的质量阈值
对比优势
相比网格搜索，计算成本更低，适合高维空间优化问题。

三、术语关联性说明

目前“蠕行”与“随机搜索”无直接关联。若您指特定领域的组合术语，建议补充上下文；若为笔误（如“蠕行”误写），可提供更准确的关键词以便进一步解答。