最佳化方法英文

最佳化方法（Optimization Methods）在數學、計算機科學、工程學和經濟學等領域中是指用來尋找給定函式在給定定義域上的最大值或最小值的方法。這些方法可以分為兩種類型：

1. 直接搜尋方法（Direct Search Methods）：這些方法不依賴於函式的特定性質，如一階或二階導數。它們通過在可能的解的鄰域內進行搜尋來找到最優解。

2. 基於梯度的方法（Gradient-Based Methods）：這些方法使用函式的導數（梯度）來指導搜尋方向。梯度下降法（Gradient Descent）就是一個典型的例子，它通過沿著梯度的相反方向更新變數值來找到最小值。

以下是一些常用的最佳化方法的英文名稱：

• 梯度下降法（Gradient Descent）
• 牛頓法（Newton's Method）
• 線性搜尋（Line Search）
• 二階錐規劃（Second-Order Cone Programming, SCP）
• 信賴域方法（Trust Region Methods）
• 內點法（Interior Point Methods）
• 遺傳算法（Genetic Algorithms）
• 模擬退火（Simulated Annealing）
• 粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization, PSO）
• 蟻群最佳化（Ant Colony Optimization, ACO）
• 免疫算法（Immune Algorithm）
• 禁忌搜尋（Tabu Search）
• 進化策略（Evolution Strategies）
• 群集智慧型算法（Swarm Intelligence Algorithms）

這些方法中的每一種都有其特定的套用場景和優缺點，選擇哪種方法取決於問題的性質、函式的複雜度、可行域的形狀以及可用的計算資源等因素。