Найпоширенішим алгоритмом оптимізації є градієнтний спуск який ітеративно оновлює параметри, поки не знайде оптимальний набір значень для моделі, що оптимізується. Іншим прикладом є оптимізація роїв частинок, яка використовує концепцію групової поведінки організмів, таких як птахи чи риби, для оптимізації рішень.

Найпростішим і найфундаментальнішим алгоритмом оптимізації, безумовно, є наївний пошук. Просте кодування, гарантований глобальний оптимум, гарантоване довічне очікування складних проблем. Перше прискорення полягає у використанні градієнта, або перших похідних, або нахилу, щоб визначити, у якому напрямку ваша функція зменшується.

Різноманітні реальні приклади оптимізації, такі як вирішити транспортну проблему, базова проблема дієти, в якій оптимізація здійснюється для підтримки якості, а також для підтримки поживних речовин на оптимальному рівні.

Оптимізація існує всюди в цьому світі. Робота авіаліній, розклад персоналу, розклад спортивних змагань і розстановка полиць у супермаркеті це все приклади оптимізації в реальному світі.

Деякі приклади оптимізації включають: Усунення надмірностей. Оптимізація робочих процесів. Поліпшення спілкування. Прогнозування змін.

Деякі з найпопулярніших алгоритмів оптимізації включають градієнтний спуск, сполучений градієнт, метод Ньютона та імітований відпал. Алгоритми оптимізації є потужними інструментами для вирішення складних завдань. Вони можуть революціонізувати нашу взаємодію з даними.