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全局搜索与局部搜索混合优化算法

📚 共计 30 章节
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第1章
全局搜索与局部微调概述
协同策略的定义、核心思想、应用场景（大模型微调、推荐系统、机器人控制）。
概述应用
第2章
全局搜索算法基础
穷举搜索、随机搜索、网格搜索的原理与适用场景。
搜索基础
第3章
局部微调算法基础
梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法的原理与对比。
微调优化
第4章
协同策略的数学建模
目标函数、约束条件、搜索-微调交替框架。
建模框架
第5章
全局搜索与局部微调的平衡
探索与利用的权衡（Exploration vs Exploitation）。
权衡策略
第6章
模拟退火算法
原理、温度衰减策略、在协同策略中的应用。
模拟退火全局
第7章
遗传算法
编码、选择、交叉、变异操作，与局部搜索的结合。
进化混合
第8章
粒子群优化算法
粒子更新公式、惯性权重、与局部微调的融合。
群智能融合
第9章
蚁群算法
信息素更新、路径构建、在组合优化中的协同。
蚁群组合
第10章
贝叶斯优化
高斯过程代理模型、采集函数（EI, PI, UCB）、与局部微调的协同。
贝叶斯代理
第11章
局部微调中的梯度方法
SGD、Adam、RMSprop在协同框架下的角色。
梯度深度学习
第12章
二阶优化方法
L-BFGS、共轭梯度法在局部微调中的应用。
二阶收敛
第13章
多模态优化问题
全局搜索发现多个峰值，局部微调精细定位。
多峰定位
第14章
高维空间中的协同策略
维度灾难、随机嵌入、局部降维。
高维降维
第15章
约束优化中的协同
罚函数法、拉格朗日法、全局搜索处理约束。
约束罚函数
第16章
多目标优化中的协同
Pareto前沿、NSGA-II、局部微调改善解集。
多目标Pareto
第17章
动态环境下的协同策略
环境变化检测、全局重启、局部适应。
动态自适应
第18章
大规模神经网络超参数调优
全局搜索架构、局部微调学习率。
超参数调优
第19章
强化学习中的协同
策略搜索（全局）与值函数逼近（局部）。
强化学习策略
第20章
机器人路径规划
全局路径规划（A*、RRT）与局部轨迹优化。
机器人路径
第21章
自然语言处理中的协同
全局主题建模与局部词向量微调。
NLP主题
第22章
计算机视觉中的协同
全局特征提取与局部细粒度分类。
CV细粒度
第23章
推荐系统中的协同
全局协同过滤与局部用户偏好微调。
推荐协同过滤
第24章
药物分子设计
全局分子空间搜索与局部构象优化。
药物分子
第25章
金融投资组合优化
全局资产配置与局部风险调整。
金融投资
第26章
协同策略的并行化实现
分布式全局搜索、异步局部微调。
并行分布式
第27章
协同策略的收敛性分析
全局收敛、局部收敛、混合收敛速度。
收敛理论
第28章
协同策略的代码实战（Python）
基于Scipy和Optuna的协同优化框架。
实战Python
第29章
协同策略的评估指标
最优解质量、收敛速度、鲁棒性、计算开销。
评估指标
第30章
前沿进展与未来方向
元学习驱动的协同、大模型时代的搜索-微调范式。
前沿大模型
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