基於大數據驅動的算法優化研究

摘要

針對傳統優化算法在大數據環境中面臨的性能退化與適應性不足問題，本文從研究者視角出發，構建了一種融合數據表征、反饋調節與模型融合的優化框架。通過特征壓縮與結構建模，將數據特性嵌入到目標函數表達中，構建具備動態反饋能力的搜索空間壓縮機製，並結合參數自適應策略提升算法穩健性。在多源異構數據場景下，進一步引入集成優化方案提升泛化能力。基於三類真實數據集開展對比與消融實驗，系統驗證了所提方法在準確性、收斂性與資源控製等方面的優越表現。