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超参数并行评估
一种优化技术，其中多个超参数配置在不同计算单元上同时评估，以加速搜索过程。
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分布式网格搜索
一种系统方法，其中搜索空间被分区并分布在多个计算节点上，每个节点探索特定的子网格。
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异步贝叶斯优化
贝叶斯优化的变体，其中评估不需要同步，允许在结果可用时立即使用。
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并行种群策略
一种进化优化方法，其中多个种群在不同处理器上同时演化，并定期交换信息。
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分布式多保真度评估
一种结合分布在各种资源上的高保真度和低保真度评估的方法，以平衡计算成本和准确性。
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并行遗传算法
遗传算法的并行实现，其中选择、交叉和变异操作分布在多个处理单元上。
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分布式模拟退火
模拟退火的并行变体，其中多个马尔可夫链通过协调或独立机制同时演化。
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并行粒子群优化
PSO算法的分布式版本，其中粒子的移动和更新在不同处理器上并行计算。
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分布式分层多臂老虎机
一种分布式决策结构，其中多个分层多臂老虎机并行运行，以探索不同的超参数子空间。
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分布式元学习
一种方法，其中多个模型同时在不同的任务或数据分区上学习，以加速超参数优化。
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自适应负载均衡
一种动态机制，根据计算资源的可用性和性能来分配超参数评估任务。
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用于优化的进程间通信
允许并行优化进程之间交换信息以协调超参数搜索的协议和接口。
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同步批量评估
一种策略，其中一组超参数配置被同时评估，并在决定下一步评估之前收集所有结果。
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异步连续评估
一种方法，只要有资源释放，就立即启动新的配置，而无需等待当前评估完成。
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分布式优化中的容错
确保在计算节点故障或网络中断的情况下优化仍能继续进行的机制。
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用于优化的云资源编排
为大规模超参数优化而自动管理云资源（容器、虚拟机）以实现动态分配。
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并行采样策略
一种同时并行生成多个超参数候选的方法，通常基于分布式概率模型。
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