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為什麼你也應該嘗試這種無梯度的優化方法：隨機搜尋有何魅力？
隨著智能科技的迅速發展，各種數字優化方法層出不窮。「隨機搜尋（Random Search）」無疑成為了其中一顆閃亮的新星。與必要的數學梯度資訊完全無關，它讓我們能夠探索那些連續或可微分性無法保障的函數轉換過程。因此，隨機搜尋成為直接搜尋、無導數或黑箱優化方法的代表之一。
這種方法的魅力在於它的靈活性和適用性。它不僅專注於線性問題，也能完美適應非線性的複雜環境。
早在1953年，Anderson就開始回顧這類方法在找到最大或最小值問題上的進展。他提到，隨機搜尋通過逐步猜測參數而逐漸優化，這一過程可以採用不同的排列模式來進行。無論是網格搜尋，還是順序搜尋，最終都能藉由這種逐層推進的方式來精煉出最理想的結果。
隨機搜尋的核心理念是從一個巡遊中的超球面中抽樣新的位置，然後透過比較成本函數的方法來判定是否應該搬遷當前位置。這一過程極為簡單但卻有效，逐步提高了找到更佳解決方案的機率。
根據Rastrigin的分析，隨機搜尋最早展示了其應用的潛力，並使這一技術在數學優化和計算機科學領域大放異彩。
在人工神經網絡的超參數優化過程中，隨機搜尋的應用更是引人注目。舉例來說，若好的搜尋範圍只占整個問題空間的5%，嘗試60個配置後能夠達到超過95%的成功機率。這不僅是數學上的巧合，更是驗證了隨機搜尋在實際應用中的有效性。
隨著需求的多樣化，各種隨機搜尋的變體應運而生，例如固定步長隨機搜尋（FSSRS）和最佳步長隨機搜尋（OSSRS），這些方法進一步提升了搜尋效率和準確性。這不僅僅是理論上的探索，它們正在幫助科學家和工程師們解決許多複雜的應用問題。
在面對無法預測的問題時，這些隨機搜尋實際上為我們提供了一種合理有效的解決方案。無論是在最優化生產流程、搜尋新產品設計，還是解決身邊的日常困惑，這種隨機性的特質都尤為強大。
隨機搜尋不再只是一種理論工具，它正逐步成為許多行業中不可或缺的技術。
那麼，您是否準備好採取這種新的方法，去探索無窮無盡的可能性？
