human
Veuillez expliquer ce qu'est "l'optimisation aléatoire"
gpt
L'optimisation aléatoire (RO) est une famille de méthodes d'optimisation numérique qui ne nécessite pas que le gradient du problème soit optimisé et RO peut donc être utilisé sur des fonctions qui ne sont pas continues ou différentiables. Ces méthodes d'optimisation sont également connues sous le nom de méthodes de recherche directe, sans dérivée ou de boîte noire.
Le nom d'optimisation aléatoire est attribué à Matyas qui a fait une première présentation de RO avec une analyse mathématique de base. RO fonctionne en se déplaçant de manière itérative vers de meilleures positions dans l'espace de recherche qui sont échantillonnées en utilisant par ex. une distribution normale entourant la position actuelle.