全局最優和局部最優

全局最優和局部最優是優化問題中兩個相關但不同的概念。

1. 全局最優：全局最優解是指在所有可能的解中，找到一個最佳的解。這個最佳解是在整個搜尋空間中，沒有任何其他解比它更好，即它滿足了所有的評估標準。在尋找全局最優解的過程中，算法需要探索整個搜尋空間，以確保找到的最佳解是無處不在的。

2. 局部最優：局部最優解是指在搜尋過程中，算法找到的一個解，它比該解周圍的點都要好。但是，這並不意味著它是整個搜尋空間中的最佳解。局部最優解可能是一個極值點，但它不一定是全局的極值點。在尋找局部最優解的過程中，算法通常會使用梯度下降或其他類似的技術，這些技術可以幫助算法在一個小區域內找到最佳解，但它們不一定能夠探索整個搜尋空間。

在實際應用中，找到全局最優解通常比找到局部最優解更難，因為它需要算法能夠跳出局部最優解的陷阱，探索更廣泛的搜尋空間。這通常需要更複雜的算法和更多的計算資源。