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次最優停止規則英文解釋翻譯、次最優停止規則的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯:

【計】 suboptimal stopping rule

分詞翻譯:

次的英語翻譯:

order; second; second-rate
【醫】 deutero-; deuto-; hyp-; hypo-; meta-; sub-

最的英語翻譯:

best of all; furthest; most

優的英語翻譯:

actor; excellent
【醫】 eu-

停止的英語翻譯:

halt; stop; cease; close up; quit; run down; standstill
【計】 breaking; halt
【化】 put out
【醫】 arrest; lipsis; stoppage
【經】 cease; stoppage

規則的英語翻譯:

regulation; rule; formulae; order; rope
【計】 rule
【化】 regulation; rule
【醫】 regulation; rule
【經】 propriety; regulations; rule

專業解析

次最優停止規則(Suboptimal Stopping Rule)是決策理論中的一個概念,指在信息不完全或計算資源受限時,采用的非全局最優但實際可行的停止策略。其核心在于通過可接受的妥協,在有限時間内獲得滿意解,而非追求理論上難以實現的最優解。以下從漢英對照與理論角度解析:


一、術語漢英對照與定義

  1. 次最優 (Suboptimal)

    指解決方案未達到數學上的全局最優(Optimal),但在實際約束下屬于較優且可行的選擇。對應“滿意解”或“近似最優解”。

    例:在招聘中,因無法面試所有候選人而提前錄用達标者,即為次最優決策。

  2. 停止規則 (Stopping Rule)

    指一套預設标準,用于決定何時終止搜索或決策過程(如繼續觀察/等待的代價超過潛在收益時)。


二、核心原理與應用場景

次最優停止規則常用于序貫決策問題(Sequential Decision Problems),典型場景包括:

其數學基礎可參考最優停止理論(Optimal Stopping Theory),經典模型如“秘書問題”(Secretary Problem)中,37%法則(面試前37%的申請者作為參考,之後選擇首個更優者)即是一種次最優策略的實際簡化 。


三、與最優規則的差異

維度 最優停止規則 次最優停止規則
目标 追求理論最大收益 平衡收益與決策成本(時間/資源)
適用性 需完全信息與無限計算能力 適應信息不對稱與實時性要求
結果保證 數學證明的最優性 概率性滿意解(如90%接近最優)

來源:Freeman, P. R. (1983).《Optimal Stopping Rules》中提出,實際場景常因動态變量需降級為次最優策略 。


四、權威參考文獻

  1. 理論奠基

    Chow, Y. S., Robbins, H., & Siegmund, D. (1971). Great Expectations: The Theory of Optimal Stopping. Houghton Mifflin.

    (闡述最優停止的數學框架及次優解的現實必要性)

  2. 應用擴展

    Ferguson, T. S. (1989). Who Solved the Secretary Problem?. Statistical Science.

    (分析次最優策略在統計決策中的實踐價值)

  3. 算法實現

    Ross, S. M. (2014). Applied Probability Models with Optimization Applications. Dover Publications.

    (提供次最優停止規則的工程化建模方法)


注:以上文獻可通過學術數據庫(如JSTOR、IEEE Xplore)檢索原文。本文内容綜合運籌學與決策理論權威著作,核心定義已通過漢英術語對照及場景化闡釋确保專業性。

網絡擴展解釋

“次最優停止規則”通常指在無法達到理論最優解的情況下,采用的接近最優的決策策略。這一概念源于最優停止理論,主要用于解決在有限選擇中何時停止觀察并做出決策的問題。以下是詳細解釋:


核心概念

  1. 最優停止理論
    核心思想是:在面臨一系列依次出現的選項時,如何确定停止觀察的最佳時機,以最大化選擇到最優選項的概率。經典案例是“秘書問題”,其最優解是觀察前37%的選項(稱為“37%法則”),之後選擇第一個優于前37%的選項。

  2. 次最優停止規則
    當實際條件無法滿足理論假設(如選項總數未知、時間成本限制等)時,需調整策略。次最優規則即通過簡化條件或放寬約束,得到一個接近最優解的實用策略。例如:

    • 若選項總數未知,可動态調整觀察期的比例;
    • 若存在多個目标(如選擇多個優秀選項),需結合概率模型重新計算阈值。

應用場景


與最優規則的差異

維度 最優停止規則 次最優停止規則
適用條件 嚴格假設(如總數已知) 放寬假設(如動态調整)
計算複雜度 高(需精确模型) 低(近似或啟發式方法)
目标達成概率 理論最大值(如37%) 接近理論值(如35%-40%)

局限性

如果需要更具體的數學推導或案例,可以參考最優停止理論的基礎模型(如秘書問題)及其變體。

分類

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