隨機最佳化

隨機最佳化（Stochastic optimization）是一種用於解決涉及隨機變量的數學最佳化問題的方法。在許多實際問題中，數據往往是隨機的，或者模型中包含隨機性，這時就需要使用隨機最佳化技術來找到近似解。

隨機最佳化可以應用於許多領域，包括機器學習、金融工程、運籌學等。在機器學習中，隨機最佳化常用於訓練神經網絡等複雜模型。

隨機最佳化的一個重要分支是蒙特卡洛方法，它通過隨機樣本來近似計算積分、期望值等函數。另一個重要分支是 reinforcement learning，它通過試錯來學習如何做出最佳決策。

隨機最佳化通常涉及使用隨機搜尋策略，如隨機梯度上升、隨機森林等。這些方法可以在不對問題進行顯式建模的情況下找到近似解。雖然這些方法不能保證找到全局最優解，但在許多情況下，它們比傳統的最佳化方法更有效。