全局優化過程英文解釋翻譯、全局優化過程的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 global optimization procedure

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

優化過程的英語翻譯：

【計】 optimization procedure

專業解析

全局優化過程（Global Optimization Process）指在給定約束條件下，通過數學方法尋找目标函數在整個定義域内的全局最優解（而非局部最優解）的系統性方法。其核心在于避免算法陷入局部極值點，确保獲得整體最優結果。以下是漢英對照的關鍵概念解析：

一、術語定義

全局優化（Global Optimization）
指在可行域内搜索目标函數的最小值或最大值點。與局部優化（Local Optimization）不同，全局優化要求解在整個搜索空間内具有最優性（Optimality）。

英文對照： "The process of finding the absolute maximum or minimum of a function over its entire domain."
優化過程（Optimization Process）
包含算法選擇、疊代計算、收斂判定等步驟，常見方法包括：
- 隨機算法：如模拟退火（Simulated Annealing）、遺傳算法（Genetic Algorithms）；
- 确定性算法：如分支定界法（Branch and Bound）、割平面法（Cutting Plane）。
  英文對照： "A systematic procedure involving initialization, iteration, and termination criteria to converge to an optimal solution."

二、關鍵數學表達

全局優化問題可形式化為：

$$ min_{x in mathcal{S}} f(x) $$

其中 $mathcal{S}$ 為可行域，$f(x)$ 為目标函數。全局最優解 $x^$ 滿足：

$$ f(x^) leq f(x), quad forall x in mathcal{S}. $$

三、應用場景與挑戰

工程領域：如航空航天設計中的參數調優、芯片布局優化；
挑戰：高維空間中的“維度災難”（Curse of Dimensionality）及多峰函數（Multimodal Functions）導緻的局部最優陷阱。

四、權威參考文獻

《數值優化》（Numerical Optimization）
J. Nocedal & S. Wright (Springer, 2006) 系統闡述全局優化算法理論，涵蓋收斂性證明與複雜度分析。

IEEE 計算智能協會标準
定義遺傳算法等啟發式方法的實現框架（IEEE Standard 1855-2016）。

《工程優化：理論與實踐》（Engineering Optimization: Theory and Practice）
S. Rao (Wiley, 2019) 提供工業案例，如機械結構的多目标全局優化設計。

五、漢英詞典對照摘要

中文術語	英文術語	釋義
全局最優解	Global Optimum	目标函數在整個定義域内的最佳解
收斂準則	Convergence Criterion	判定算法終止的條件（如誤差阈值）
啟發式算法	Heuristic Algorithm	通過經驗規則逼近全局解的隨機策略（如蟻群算法）

以上内容綜合優化理論與工程實踐，符合學術及工業場景的術語規範。

網絡擴展解釋

全局優化過程是指在某個問題域（如程式、數學模型或算法）的整個搜索空間内尋找最優解的完整方法，其核心目标是避免陷入局部最優，從而确保獲得全局範圍内的最佳結果。以下是具體解析：

一、定義與核心特征

定義
全局優化強調對整個系統或問題空間進行全面分析與改進。在編譯器設計中，它指對整個程式或函數的代碼結構、數據流等進行優化，以提升時空效率；在數學或算法領域，則指在全部可能的解集中搜索最優解。
與局部優化的區别
- 範圍：局部優化僅針對單個基本塊或鄰近區域（如梯度下降法），而全局優化覆蓋整個問題域。
- 風險：局部優化可能陷入次優解，全局優化通過多樣化策略（如隨機性）規避此問題。

二、實現方法與策略

算法類型
- 隨機化方法：如遺傳算法、粒子群優化，通過隨機初始解和疊代探索全局空間。
- 組合優化：結合全局搜索（如多島遺傳算法）與局部梯度優化，分階段提升效率。
技術要點
- 數據流與控制分析：在程式優化中，需分析整個程式的數據依賴關系和控制結構。
- 多樣性保持：通過引入隨機擾動或多種群機制，避免算法過早收斂。

三、應用領域與示例

程式編譯
編譯器通過全局優化消除冗餘計算、重構循環結構，減少内存占用并加速執行。
工程優化設計
例如使用Isight工具，先通過遺傳算法全局搜索，再結合梯度法精細化結果，平衡效率與精度。

四、注意事項

明确優化目标：需預先定義評價指标，區分全局最優與局部最優。
計算成本：全局優化可能耗時較長，需權衡資源投入與收益。
參數調優：算法參數（如種群規模、變異概率）直接影響搜索效果。

全局優化過程通過系統性的搜索策略和算法設計，确保在複雜問題中獲得最優解。其核心價值在于突破局部限制，廣泛應用于程式編譯、機器學習、工程設計等領域。如需進一步了解特定場景的優化細節，可參考相關算法庫或工具文檔。