
【化】 local optimization
part
【計】 L; LOC
【醫】 mero-; topo-
【計】 majorization; optimization; optimize; optimizing; prioritization
局部優化(Local Optimization)指在限定範圍内對系統、模型或流程進行針對性改進,以達到當前環境下的最優狀态。該概念常見于數學、計算機科學及工程領域,其核心特征是通過調整局部變量而非全局參數實現效率提升。例如在算法設計中,梯度下降法通過疊代尋找函數極小值點,即為典型局部優化過程。
在漢英詞典中,"局部優化"對應英文術語local optimization(/ˈloʊkəl ˌɑːptɪməˈzeɪʃən/),強調對子系統或特定約束條件下的最優化處理。與全局優化(global optimization)不同,該方法可能無法保證整體最優解,但具備計算複雜度低、實時性強等優勢。
權威文獻如《數值優化導論》(Numerical Optimization)指出,局部優化的有效性高度依賴初始條件選擇。工程實踐中,該技術被廣泛應用于機械部件設計、電路微調和供應鍊庫存管理等場景。牛津大學出版社的《計算機科技術語詞典》進一步将其定義為"在鄰域解空間内尋找極值的過程"。
參考資料
局部優化(Local Optimization)是指在一個有限的解空間範圍内尋找最優解的過程。它關注的是當前鄰域内的改進,而非全局範圍内的最佳方案。這一概念廣泛應用于數學、計算機科學、工程優化等領域,其核心特點與局限性如下:
特征 | 局部優化 | 全局優化 |
---|---|---|
解的質量 | 局部最優 | 全局最優 |
計算複雜度 | 較低 | 較高 |
適用場景 | 實時系統、連續優化問題 | 多峰函數、組合優化 |
典型算法 | 梯度下降、牛頓法 | 遺傳算法、模拟退火 |
對于目标函數$f(x)$,局部優化滿足: $$ exists epsilon>0, forall y in N_epsilon(x^), f(y) geq f(x^) $$ 其中$N_epsilon(x^)$是以$x^$為中心、$epsilon$為半徑的鄰域。
需注意,局部優化在實際工程中常作為全局優化的預處理階段,二者結合使用可平衡效率與精度。在資源允許時,建議采用混合策略(如先用全局搜索定位潛力區域,再通過局部優化精細求解)。
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