مقدمه مفهومی درباره واژه بیشینه سازی (Maximization) در علوم کامپیوتر به فرآیند یافتن مقدار ماکزیمم یک تابع هدف تحت مجموعه ای از محدودیت ها اشاره دارد. این مفهوم اساسی در حوزه های مختلفی از یادگیری ماشین و بهینه سازی سیستم ها تا طراحی الگوریتم و تحلیل عملکرد کاربرد دارد. بیشینه سازی معمولاً به صورت ریاضی به عنوان یافتن argmax f(x) تعریف می شود که در آن f تابع هدف و x متغیرهای تصمیم تحت محدودیت های مشخص هستند. درک عمیق تکنیک های بیشینه سازی برای حل مسائل پیچیده محاسباتی ضروری است. کاربردها در علوم کامپیوتر در یادگیری ماشین، بیشینه سازی امید ریاضی (EM) برای تخمین پارامترها استفاده می شود. در نظریه بازی ها، بازیکنان به دنبال بیشینه سازی سود خود هستند. در شبکه های کامپیوتری، بیشینه سازی توان عملیاتی یک هدف کلیدی است. در گرافیک کامپیوتری، بیشینه سازی کیفیت تصویر تحت محدودیت های منابع انجام می شود. در پایگاه داده، بیشینه سازی کارایی کوئری ها اهمیت دارد. در سیستم های عامل، بیشینه سازی بهره وری CPU یک هدف اساسی است. روش های بیشینه سازی 1) روش های گرادیان: مانند صعود گرادیان 2) الگوریتم های جستجو: مانند جستجوی دودویی 3) روش های تصادفی: مانند تبرید شبیه سازی شده 4) الگوریتم های ژنتیک 5) برنامه ریزی پویا 6) روش های تقریبی برای مسائل NP-hard پیاده سازی در Python از کتابخانه هایی مانند SciPy.optimize و PyTorch می توان استفاده کرد. در MATLAB توابع داخلی مانند fmincon وجود دارد. در R بسته های optimization مانند optim کاربرد دارند. در ++C کتابخانه هایی مانند NLopt موجود هستند. در سیستم های توزیع شده از چارچوب هایی مانند Apache Spark MLlib استفاده می شود. چالش ها مشکلات چندمادالی (چند بیشینه محلی)، مسائل مقیاس بزرگ، محدودیت های محاسباتی، نیاز به همگرایی سریع، و تعادل بین دقت و کارایی از جمله چالش های اصلی هستند.
