，方案（随机化组合）通过引入随机化机制优化传统组合优化问题，构建动态调整框架，该方法首先将问题分解为子模块，利用蒙特卡洛树搜索技术生成候选方案池，通过概率分布模型筛选有效组合，与传统启发式算法相比，其核心优势在于：1）通过随机采样突破局部最优陷阱，提升复杂系统的探索效率；2）构建自适应权重分配机制，

，随机化组合是一种基于随机性原理的实验设计或优化方法，通过系统性地将不同参数、变量或模块进行组合，探索潜在最优解，其核心在于利用随机算法（如蒙特卡洛、遗传算法）生成多样化组合，并通过统计评估筛选出性能最优的选项，该方法广泛应用于机器学习（超参数优化）、药物研发（化合物筛选）、工业工程（生产流程优化）