蠕行隨機搜索英文解釋翻譯、蠕行隨機搜索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 creeping random search

分詞翻譯：

蠕行的英語翻譯：

worm

隨機搜索的英語翻譯：

【化】 random search

專業解析

蠕行隨機搜索（Crawling Random Search）是一種結合了局部精細探索（“蠕行”）和全局隨機采樣（“隨機搜索”）的優化算法策略。它在參數調優、函數優化和機器學習模型超參數搜索等領域有應用，旨在平衡探索（Exploration）與利用（Exploitation）。

術語解析與核心概念
- 蠕行 (Crawling)：在中文語境下，“蠕行”意指像蟲子一樣緩慢、漸進地移動。在優化算法中，它比喻在已知較優解的鄰域内進行精細、小步長的局部搜索，試圖找到該區域内的最優解。這側重于“利用”當前已知的信息。
- 隨機搜索 (Random Search)：指在搜索空間（參數空間）内隨機地、均勻地選取采樣點進行評估。這是一種全局探索策略，不依賴于梯度信息，旨在發現潛在的、遠離當前最優解的新區域。它側重于“探索”整個空間。
- 結合 (Crawling Random Search)： “蠕行隨機搜索”并非一個極其标準化的單一算法名稱，而更常描述一種混合策略：算法主體采用隨機搜索進行全局探索，但在發現一個表現較好的區域（點）後，會在該點附近進行一輪局部的、精細的“蠕行”式搜索（例如使用局部優化算法或密集采樣），以充分挖掘該區域的潛力。之後，隨機搜索繼續進行，尋找新的有希望區域。
工作原理與流程典型的蠕行隨機搜索流程可概括為：
1. 初始化：定義需要優化的目标函數和參數搜索空間。
2. 全局隨機采樣：在搜索空間内隨機選擇一個或多個參數組合。
3. 評估：計算這些采樣點對應的目标函數值（如模型精度、損失函數值）。
4. 觸發“蠕行”條件：當發現一個性能顯著優于曆史平均或當前最佳的點時（或按預設周期），觸發局部搜索。
5. 局部精細搜索（蠕行）：以觸發點為起點，在其附近的小鄰域内進行密集采樣或使用局部優化方法（如梯度下降、Nelder-Mead單純形法、或更密集的網格/隨機采樣），尋找該鄰域内的局部最優解。
6. 更新最佳解：比較局部搜索的結果與當前全局最優解，更新記錄。
7. 返回全局搜索：完成局部搜索後，算法返回到步驟2，繼續在全局空間進行隨機采樣，尋找新的潛力區域。
8. 終止：重複步驟2-7，直到達到預設的評估次數、時間限制或收斂條件。
優勢與應用場景
- 平衡探索與利用：相比純隨機搜索，它能在發現好區域後進行精細開發，可能更快找到更優解；相比純局部搜索（如梯度下降），其全局隨機采樣能避免陷入局部最優陷阱。
- 無需梯度信息：核心的隨機搜索部分不依賴導數，適用于目标函數不可導、非凸、存在噪聲或評估成本高昂的問題。
- 并行友好：隨機采樣的點可以獨立評估，易于并行化。
- 應用：廣泛應用于機器學習超參數優化（如深度學習、SVM）、工程設計優化、模拟實驗參數校準等場景。尤其在超參數優化中，它常作為比網格搜索更高效、比貝葉斯優化更簡單易實現的基礎方法或其組成部分。
與相關概念的比較
- 網格搜索 (Grid Search)：在預設的離散網格點上窮舉。計算成本隨維度指數增長，效率低。蠕行隨機搜索的隨機采樣更高效，尤其在高維空間。
- 貝葉斯優化 (Bayesian Optimization)：利用代理模型（如高斯過程）指導采樣點選擇，通常比純隨機搜索更高效。蠕行隨機搜索可視為其更簡單、更少計算開銷（無需建模）的替代方案，或作為BO中局部搜索的啟發式策略。
- 演化算法 (Evolutionary Algorithms)：如遺傳算法，通過種群進化進行搜索。蠕行隨機搜索通常更簡單直接，沒有交叉、變異等操作。

權威參考資料：

超參數優化經典文獻： Bergstra, J., & Bengio, Y. (2012) 的論文 “Random Search for Hyper-Parameter Optimization” 奠定了隨機搜索在超參數優化中的地位，并常被後續讨論混合策略（如結合局部搜索）的研究引用。該文可在學術數據庫（如Google Scholar, arXiv）找到。
優化算法教材與綜述：許多關于優化算法的标準教材和綜述文章會涵蓋隨機搜索及其變種。例如：
- James C. Spall 的著作 “Introduction to Stochastic Search and Optimization” (Wiley, 2003) 系統介紹了各類隨機優化方法。
- Sören Laue, Matthias Mitterreiter, Joachim Giesen 的論文 “Computing Higher Order Derivatives of Matrix and Tensor Expressions” (arXiv, 2018) 在讨論優化時也提及了類似概念。
機器學習實踐指南：如 Scikit-learn 文檔在讨論超參數優化時，會介紹 RandomizedSearchCV（純隨機搜索），并提及用戶可結合自定義的局部搜索策略來實現類似“蠕行”的效果。參考 Scikit-learn 官方文檔的 Model selection 章節。
計算智能/元啟發式綜述：在讨論混合啟發式算法時，結合全局隨機探索和局部搜索的策略是一個常見主題。相關文獻可在 IEEE Transactions on Evolutionary Computation 等期刊或會議論文集中找到。

網絡擴展解釋

根據您的提問，“蠕行隨機搜索”需要拆解為兩個獨立概念進行解釋。以下為分項說明：

一、蠕行（rú xíng）

基本含義
指蟲類或蛇類緩慢爬行的方式，動作呈波浪狀蠕動。例如蕭紅《生死場》中描述“白色小物體會蠕行似的”。
擴展應用
在汽車工程領域，部分車型配備“蠕行模式”（如豐田普拉多），指車輛低速自動前進的功能，模拟昆蟲爬行的穩定性。

二、隨機搜索（Random Search）

定義與用途
一種優化算法，通過隨機生成候選解并評估目标函數值，逐步逼近最優解。常用于機器學習超參數調優。
核心步驟
- 初始化：在搜索空間隨機生成初始解
- 疊代：評估解的質量→保留優質解→生成新解
- 終止條件：達到疊代次數或解的質量阈值
對比優勢
相比網格搜索，計算成本更低，適合高維空間優化問題。

三、術語關聯性說明

目前“蠕行”與“隨機搜索”無直接關聯。若您指特定領域的組合術語，建議補充上下文；若為筆誤（如“蠕行”誤寫），可提供更準确的關鍵詞以便進一步解答。