非参优化

 

什么叫非参优化

非参优化是指在没有先验假设或者概率分布的情况下，寻找目标函数的最优解或者局部最优解的优化方法。在非参优化中，目标函数的形式可以非常复杂，不一定遵循任何特定的分布规律。因此，非参优化更加灵活，可以应用于各种各样的实际问题。

与参数优化不同，非参优化不需要预先指定一个函数形式来拟合数据。相反，非参优化可以利用数据自身的特征来推断目标函数的形式和性质。这种方法在处理实际问题时更加实用，因为通常我们不知道目标函数的具体形式。

非参优化的方法包括演化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火等等。在选择非参优化方法时，需要考虑算法的鲁棒性、收敛速度、可扩展性等因素，以便获得更好的结果。