优化是人工智能（AI）和应用数学中的核心领域，旨在根据一个或多个可量化的标准，为特定问题找到最佳解决方案。在AI中，优化通常涉及调整模型参数以最小化损失（或代价）函数，或更广泛地，实现资源的最优分配以达成目标。与穷举搜索或启发式方法等技术不同，优化依赖于形式化的数学方法，以保证或逼近最优解。它的实现依赖于能够探索解空间并根据精确规则逐步改进候选解的算法。
应用场景与实例
在机器学习中，优化用于在训练过程中调整神经网络的权重。它还应用于自动驾驶车辆的最优路径规划、智能能源管理、物流调度、金融投资组合优化等领域。复杂系统和结构的自动化设计也依赖于优化技术。
主要工具、库与框架
主流工具包括科学计算库SciPy（Python），其提供丰富的优化求解器，以及用于凸优化的CVXPY。在机器学习中，TensorFlow和PyTorch等框架集成了SGD、Adam、RMSProp等优化算法。Gurobi、CPLEX和Google的OR-Tools在大规模组合优化和线性优化领域表现突出。
最新进展与发展趋势
分布式计算和量子计算的发展使优化能够解决更大规模和复杂的问题。近年来，微分优化、贝叶斯优化（自动化超参数调优）、深度学习与经典优化的混合方法等新趋势不断涌现。优化在自主系统中的集成及开源求解器的兴起也推动了该领域的快速演进。