Parametrioptimointia

Parametrioptimointi, tunnetaan myös nimellä parametrien optimointi tai konfiguraatio-optimointi, on prosessi, jossa etsitään optimaalisia arvoja tai asetuksia järjestelmän tai mallin parametreille. Tavoitteena on parantaa järjestelmän suorituskykyä, tehokkuutta tai muita haluttuja ominaisuuksia määritetyn tavoitefunktion perusteella. Parametrioptimointi on keskeinen osa monia teknisiä ja tieteellisiä aloja.

Prosessin ytimessä on tavoitefunktio, joka mittaa järjestelmän suorituskykyä. Tätä funktiota pyritään maksimoimaan tai minimoimaan säätämällä järjestelmän parametreja. Parametrit voivat olla esimerkiksi säätimiä, kertoimia, lämpötiloja, paineita tai muita muuttujia, jotka vaikuttavat järjestelmän käyttäytymiseen. Optimoinnin toteuttamiseksi käytetään erilaisia algoritmeja ja menetelmiä. Yksinkertaisia menetelmiä ovat esimerkiksi raaka voima (brute force) ja ristikkäishaku, joissa kokeillaan systemaattisesti eri parametriyhdistelmiä. Monimutkaisemmissa tapauksissa käytetään usein numeerisia optimointimenetelmiä, kuten gradienttipohjaisia algoritmeja (gradient descent, Newtonin menetelmä) tai hakualgoritmeja (simuloitu hehkutus, geneettiset algoritmit).

Parametrioptimointia sovelletaan laajasti muun muassa koneoppimisessa (mallin hyperparametrien säätö), teollisessa prosessinohjauksessa, insinööritieteissä (rakenteiden suunnittelu) ja taloustieteessä. Oikeiden parametrien löytäminen voi merkittävästi parantaa lopputulosta ja vähentää resursseja.