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随机性优化算法

在优化领域中，随机性优化算法是一类利用随机过程来寻找问题最优解的方法。这些算法通常用于解决复杂的优化问题，尤其是那些具有多个局部最优解、高维度或非线性特性的问题。与确定性优化算法不同，随机性优化算法通过引入随机因素来探索解空间，从而避免陷入局部最优解。本节将详细介绍几种常见的随机性优化算法，包括随机搜索、模拟退火、遗传算法和粒子群优化算法。

随机搜索

随机搜索是一种最简单的随机性优化算法，其思想是通过随机生成候选解来寻找最优解。虽然这种方法在理论上可以找到全局最优解，但在实际应用中通常效率较低，因为它缺乏对解空间的系统探索。

原理

随机搜