全局優化英文解釋翻譯、全局優化的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 global optimization; overall optimization

分詞翻譯：

全的英語翻譯：

complete; entirely; full; whole
【醫】 pan-; pant-; panto-

局的英語翻譯：

bureau; game; chessboad; limit; office; station
【經】 bureau

優化的英語翻譯：

【計】 majorization; optimization; optimize; optimizing; prioritization

專業解析

全局優化（Global Optimization）指在數學、工程或計算機科學中，尋找目标函數在整個可行域内的絕對最優解（而非局部最優解）的理論與方法。其英文對應術語為Global Optimization，強調在解空間中進行全域搜索，克服局部最優陷阱。以下從定義、方法與應用三方面展開：

一、核心定義與數學表述

全局優化的目标是尋找函數 ( f(x) ) 在定義域 ( Omega ) 上的全局最小值或最大值，即： $$ min_{x in Omega} f(x) $$ 其中 ( Omega ) 為可行域，可能受約束條件（如 ( g(x) leq 0 )）限制。與局部優化（僅保證鄰域内最優）不同，全局優化要求解在整個 ( Omega ) 上最優。

二、典型方法分類

确定性方法
- 分支定界法（Branch and Bound）：通過分割可行域并計算邊界排除次優區域。
- 區間分析（Interval Analysis）：利用區間算術保證解的全域覆蓋性。
  來源：Floudas, C. A., Deterministic Global Optimization, Springer, 2000.
隨機性方法
- 遺傳算法（Genetic Algorithms）：模拟自然選擇，通過種群進化搜索全局解。
- 模拟退火（Simulated Annealing）：借鑒熱力學過程，以概率性跳躍避免局部最優。
  來源：Zhigljavsky, A., Theory of Global Random Search, Springer, 2011.

三、應用領域

工業系統設計：化工過程參數優化、能源系統調度。
機器學習：神經網絡超參數調優、損失函數全局最小化。
金融模型：投資組合風險最小化、衍生品定價。
來源：Horst, R., Introduction to Global Optimization, Kluwer Academic, 2000.

四、權威參考文獻

Floudas, C. A., & Gounaris, C. E. (2009). A review of recent advances in global optimization. Journal of Global Optimization, 45(1), 3-38.
Törn, A., & Žilinskas, A. (1989). Global Optimization. Springer-Verlag.
Liberti, L., & Maculan, N. (Eds.). (2006). Global Optimization: From Theory to Implementation. Springer.

（注：參考文獻基于經典學術著作，未提供鍊接以确保有效性；實際引用時建議通過學術數據庫獲取原文。）

網絡擴展解釋

全局優化是指在特定問題域中，通過系統化方法在整個可能的解空間中尋找全局最優解的過程，而非局限于局部區域的優化。以下是其核心要點：

一、定義與核心思想

定義：全局優化旨在從所有可能的解中找出唯一的最優解，這個解在整個搜索空間内優于其他所有可行解。
核心思想：避免陷入局部最優的陷阱，通過探索解空間的多樣性，确保找到全局範圍内的最佳方案。例如在數學模型中，目标函數可能有多個局部極值，但全局優化需識别出絕對最大/最小值。

二、與局部優化的區别

維度	全局優化	局部優化
搜索範圍	整個解空間	初始點附近的區域
解的質量	全局最優解	可能為局部最優解
算法策略	需兼顧探索與收斂（如隨機搜索）	通常依賴梯度下降等确定性方法
應用場景	複雜多峰函數、多約束問題	簡單單峰函數、快速收斂需求

例如，在編譯器設計中，全局優化針對整個函數進行代碼效率提升，而局部優化僅處理單個基本塊内的指令。

三、主要方法與技術

隨機優化算法
- 如遺傳算法、粒子群優化，通過隨機初始化和疊代改進探索解空間，適合非凸問題。
- 示例代碼（Python）：
```
from scipy.optimize import differential_evolution
result = differential_evolution(objective_function, bounds)
```
确定性算法
- 如分支定界法，適用于離散優化問題，通過數學證明确保找到全局最優解。
混合策略
- 結合全局搜索與局部優化（如SciPy的shgo算法），先用全局方法縮小範圍，再用局部優化精确求解。

四、典型應用領域

數學與工程：解決非線性規劃、多目标優化問題（如結構設計）。
計算機科學：編譯器對程式整體性能的優化，算法參數調優。
生産系統：在MES（制造執行系統）中優化資源分配和實時調度。
金融與物流：投資組合優化、運輸路徑規劃等複雜決策場景。

五、挑戰與局限

計算成本高：全局搜索需要更多計算資源，可能難以實時應用。
維度災難：變量過多時，解空間呈指數級增長，需依賴啟發式方法降維。

如需進一步了解特定領域（如算法實現或行業案例），可參考來源。