它是一种近似算法(Approximate algorithms)。 局部搜索算法是从爬山法改进而来的。简单来说,局部搜索算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解,直到达到一个局部最优解。局部搜索从一个初始解出发,然后搜索解的邻域,如有更优的解则移动至该解并继续执行搜索,否则返回...
几种特殊的爬山法——随机爬山法 (1)随机选择后继节点,进行爬山,保留更高的后继节点。 (2)随机生成后继节点进行爬山 (3)随机生成初始节点——进行爬山,这样一定能找到一个全局最大值。
模拟退火的内层算法和爬山法类似,与爬山法挑选最优后继状态之一不同,模拟退火随机选择下一个后继状态,如果这个后继状态的估价函数值比当前值小就接受,否则就以大小为e的概率进行随机选择,其中e与ΔE(ΔE=next.value-current.value,value为估价函数值)和T(schedule中在时间t对应的temperature T)两个值有关: (1...
在跳出局部最优能力方面,爬山法基本属于 “弱爆” 级别,因为它太执着于眼前利益,稍有提升就一头扎进去,很难跳出局部最优的 “小圈子”。模拟退火算法稍强,靠温度控制下接纳差解的概率,有一定机会冲破局部最优的禁锢,但概率不好把控,效果波动较大。变邻域搜索凭借多邻域切换和扰动操作,像是多了几把突围的 “...
局部搜索算法是从爬山法改进而来的。简单来说,局部搜索算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的邻域解空间中选择一个最好邻居作为下次迭代的当前解,直到达到一个局部最优解(local optimal solution)。局部搜索从一个初始解出发,然后搜索解的邻域,如有更优的解则移动至该解并继续执行搜索,否则就停止算法...
局部搜索算法是从爬山法改进而来的。简单来说,局部搜索算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的邻域解空间中选择一个最好邻居作为下次迭代的当前解,直到达到一个局部最优解(local optimal solution)。局部搜索从一个初始解出发,然后搜索解的邻域,如有更优的解则移动至该解并继续执行搜索,否则就停止算法...
爬山算法算法概念爬山算法类似于贪心搜索,它每次都会查找附近节点里的最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只能找到局部的最优解,而非整体最优解问题示例以搜索最高点为例,已知山坡的高度...f(x,y)满足 给定初始地点,找到最高点显然x和y的
模拟退火算法与爬山法类似,只是我们不再一味地往值增加的方向移动,而是以一定的几率容许往值减小的方向移动,从而使得我们有可能从局部最大值A点走出来,并到达全局最大值B点。 只所以叫做模拟退火,是因为一开始这个几率相对较高,而随着时间的增加,这个几率则像温度一样慢慢减小。
爬山法在处理单峰问题时可以快速收敛到局部最优点,但是多峰值问题有多个峰值点,用爬山法只能找到多个局部最优点之中的一个,不一定是全局最优点,因此将无法确定全局最优点。尽管爬山法不能进行全局寻优,但是爬山法有传统的优化算法不具有的优势,就是爬山法可以处理不可微的单峰函数,因为爬山法通过在邻域内随机产生个...
二、爬山法(HILL-CLIMBING) 我们可以类比成一个兔子爬山的例子,为了找出地球上最高的山,一群有志气的兔子们开始想办法。 爬山算法可以类比成一个有失忆的兔子在浓雾中爬山。这里就揭示了爬山算法的两个问题: 失忆:就是说这只兔子不记得他去过什么地方,它只记得他现在所处的位置,以及周边的情况(因为有浓雾,所以...