大数据驱动的算法优化研究

摘要

针对传统优化算法在大数据环境下面临的性能退化和适应性不足的问题，本文从研究者的角度出发，构建了一个集数据表示、反馈调整和模型融合于一体的优化框架。通过特征压缩和结构建模，将数据特征嵌入目标函数表达式中，构建具有动态反馈能力的搜索空间压缩机制，并通过结合参数自适应策略提高算法的鲁棒性。在多源异构数据场景下，进一步引入集成优化方案，提高泛化能力。基于3类真实数据集进行了比较和消融实验，系统验证了所提方法在精度、收敛性和资源控制方面的优越性能。