globaalioptimoinnit

Globaalioptimoinnit viittaa prosessiin, jossa etsitään parasta mahdollista ratkaisua annetulle ongelmalle useiden mahdollisten ratkaisujen joukosta. Toisin kuin paikallisoptimoinnit, jotka löytävät vain paikallisesti parhaan ratkaisun (eli ratkaisun, jota ei voi parantaa pienillä muutoksilla), globaalioptimoinnit pyrkii löytämään koko ratkaisuavaruuden kattavan parhaan ratkaisun. Tämä on erityisen tärkeää tehtävissä, joissa voi olla useita paikallisia optimipisteitä, jotka eivät vastaa todellista globaalia optimia.

Globaalioptimoinnin menetelmiä käytetään monilla aloilla, kuten koneoppimisessa, operaatiotutkimuksessa, taloustieteessä ja insinööritieteissä. Esimerkiksi koneoppimisessa globaalioptimointia voidaan käyttää mallin painojen säätämiseen siten, että mallin virhe on mahdollisimman pieni globaalisti kaikkien mahdollisten painojen joukossa.

Haasteena globaalioptimoinnissa on sen laskennallinen vaativuus. Ratkaisuavaruuden ollessa suuri, kaikkien mahdollisten ratkaisujen läpikäynti voi olla hidasta tai jopa mahdotonta. Siksi kehitetään erilaisia heuristiikkoja ja satunnaisia menetelmiä, jotka pyrkivät löytämään hyvän ratkaisun kohtuullisessa ajassa, vaikka täydellistä varmuutta globaalin optimin löytymisestä ei olisikaan. Esimerkkejä tällaisista menetelmistä ovat geneettiset algoritmit, simuloidut hehkutukset ja partikkeliparvien optimointi.