下面说的不知道是不是你问的

看一眼这个教程

简单的说基于两条基本常识(假设)：

1. 准确度量一个指标往往是困难的，但比较大小这件事往往是容易的
2. 在工程上，人们往往不需要 top 1 的优化结果，只需要 top 5% 的优化结果就可以实施了

我举个例子，比如离散优化中假设输入是一组离散值，输出是一个性能指标（不一定准确，但比较大小足够了，同时比较大小的时候也允许存在误差），目标是得到一组输入值使得性能足够好（比如 5% top）

• 最差的方法就是每种输入跑一遍输入，然后选取最好的那个
• 序优化的方法是，先在庞大的候选输入中随机选取一个子集，大小为 m；然后用一个粗糙模型进行两两性能比较得到这个子集的前 n 个候选值；再用一个精细模型评估刚刚选出来的这 n 个候选输入哪个是性能最好的。

在上面的例子中，序优化理论会可以告诉你，该怎么选择 m 和 n 的大小，来保证你的目标 (以一定概率你得到的结果位于 5% top)

总体来看，序优化方法提供了一套可以在工程中实用的方法的理论支持