فرا-بهینه‌سازی

**فرا-بهینه‌سازی** (به انگلیسی: Meta-optimization) شاخه‌ای از بهینه‌سازی عددی است که با به‌ کارگیری یک روش بهینه‌سازی برای تنظیم، پیکربندی یا بهبود عملکرد یک روش بهینه‌سازی دیگر می‌پردازد. در این رویکرد یک الگوریتم در سطح بالاتر وظیفه دارد تا پارامترها، عملگرها یا حتی ساختار یک الگوریتم پایه را به‌گونه‌ای تنظیم کند که کارایی آن در حل یک مسئله مشخص افزایش یابد. فرا-بهینه‌سازی به‌ ویژه در روش‌ های فراابتکاری و الگوریتم‌های تکاملی اهمیت پیدا کرده است چون عملکرد این روش‌ها به‌ شدت به انتخاب مناسب پارامترهای کنترلی وابسته است.

این مفهوم از دههٔ ۱۹۷۰ در پژوهش‌های حوزهٔ بهینه‌سازی مطرح بوده است. مرسر و سمپسون (۱۹۷۸) از یک سازوکار جستجوی تطبیقی برای تعیین تنظیمات بهینهٔ یک الگوریتم ژنتیک استفاده کردند. در دهه‌های بعد، چارچوب‌های نظام‌مندتری برای تنظیم خودکار پارامترهای الگوریتم‌های تکاملی توسعه یافت. در ادبیات علمی، اصطلاحاتی مانند «فرا-تکامل»، «ابر-بهینه‌سازی» و «تنظیم خودکار پارامتر» نیز برای اشاره به مفاهیم نزدیک به فرا-بهینه‌سازی به‌کار رفته‌اند.

## مبانی نظری
الگوریتم‌های بهینه‌سازی نظیر الگوریتم ژنتیک، تکامل تفاضلی و بهینه‌سازی ازدحام ذرات معمولاً دارای مجموعه‌ای از پارامترهای کنترلی هستند که رفتار جستجو، سرعت همگرایی و کیفیت پاسخ نهایی را تعیین می‌کنند از جمله میتوان به اندازهٔ جمعیت، نرخ جهش و ضرایب ترکیب اشاره کرد. 

تنظیم دستی این پارامترها فرآیندی زمان‌بر و وابسته به تجربهٔ کاربر است و ممکن است به انتخاب‌های غیربهینه منجر شود. از منظر تحلیلی، می‌توان عملکرد الگوریتم را نسبت به تغییرات پارامترها به‌صورت یک چشم‌انداز کارایی مدل‌سازی کرد. با افزایش تعداد پارامترها، فضای جستجو به‌صورت نمایی گسترش می‌یابد و پدیده‌ای که با عنوان "چالش ابعاد بالا" شناخته شده ایجاد می‌شود. از طرفی فرا-بهینه‌سازی روشی نظام‌مند برای جستجو در این فضای چندبعدی فراهم می‌کند.

## چارچوب کلی
در یک صورت‌بندی رایج، مسئلهٔ فرا-بهینه‌سازی شامل دو سطح است:

**مسئلهٔ درونی**: که اجرای الگوریتم پایه برای حل مسئلهٔ مورد نظر است. 

**مسئلهٔ بیرونی**: تنظیم پارامترهای الگوریتم پایه را به‌ منظور بیشینه‌سازی عملکرد آن تعیین میکند. 

الگوریتم سطح بالاتر با ارزیابی مکرر عملکرد الگوریتم پایه در پیکربندی‌های مختلف، به جستجو در فضای پارامترها می‌ پردازد. معیار ارزیابی می‌تواند شامل دقت پاسخ، سرعت همگرایی یا پایداری نتایج باشد.

## روش‌ها
روش‌های مختلفی برای انجام فرا-بهینه‌سازی پیشنهاد شده است، از جمله:

استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای تنظیم پارامترهای الگوریتم ژنتیک؛ گریفن‌اشتته (۱۹۸۶) این رویکرد را به‌صورت نظام‌مند بررسی کرد.

تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی ازدحام ذرات با هدف بهبود ضرایب به‌روزرسانی سرعت و موقعیت.

کاربرد فرا-بهینه‌سازی در تکامل تفاضلی برای ساده‌سازی و بهبود پارامترهای کنترلی.

بهره‌گیری از مدل‌های آماری برای تحلیل رابطهٔ میان پارامترهای رفتاری و عملکرد الگوریتم‌های تکاملی.

در برخی پژوهش‌ها و افزون بر تنظیم پارامترها، ساختار الگوریتم یا عملگرهای آن نیز موضوع فرا-بهینه‌سازی قرار گرفته‌اند.

## کاربردها
فرا-بهینه‌سازی در حوزه‌هایی چون یادگیری ماشین، مهندسی طراحی، زیست‌محاسباتی و حل مسائل پیچیدهٔ بهینه‌سازی کاربرد دارد. این رویکرد در شرایط زیر اهمیت ویژه‌ای دارد:

- هنگامی که فضای پارامترها بزرگ و چندبعدی است؛

- زمانی که ارزیابی الگوریتم پایه پرهزینه و زمان‌بر است؛

یا در مواردی که نیاز به تنظیم خودکار و بدون مداخلهٔ انسانی وجود دارد.

در سال‌های اخیر ارتباط مفهومی میان فرا-بهینه‌سازی و یادگیری ماشین خودکاره نیز مورد توجه قرار گرفته است زیرا هر دو به خودکارسازی فرآیند انتخاب و تنظیم مدل‌ها و پارامترها می‌پردازند.

## جستارهای وابسته

یادگیری ماشین خودکاره

الگوریتم ژنتیک

روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات

## منابع




رده:محاسبات فرگشتی
رده:رهیافت‌های آنی