爬山法（method of climbing）是指经过评价当前的问题状态后，限于条件去增加这一状态与目标状态的差异，经过迂回前进，最终达到解决问题的总目标。就如同爬山一样，为了到达山顶，有时不得不先上矮山顶，然后再下来，这样翻越一个个的小山头，直到最终达到山顶。可以说，爬山法是一种"以退为进"的方法，往往具有"...
爬山算法 ( Hill Climbing ), 是一种局部寻优算法。其本质上是沿着梯度方向进行寻优。关于爬山法的讲解已有无数的优质文章了。本文主要讲解,使用爬山法进行局部寻优时,如何处理局部边界问题,以及遇到局部最优值如何逐步逼近局部最优值,而不是反复横跳。 本文验证案例为: f(x1,x2)=−(x1−5)2−(x2−5...
爬山法是局部搜索算法的一种 通过迭代,找到这个局部内最小(山谷)或者最大值(山峰) (最陡峭版本的)爬山算法逻辑 定义两个变量 current 当前节点 和neighbour 相邻节点 首先,将当前节点current 设置为初始问题状态 make-node(problem. initial-state) 然后开始循环 loop do 将当前节点的后继节点successor 计入neighbour...
爬山法(Hill Climbing,HC)是一种局部择优的贪心搜索算法,其本质上是梯度下降法。 该算法每次从当前的节点开始,与周围的邻接点进行比较: 若当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值 若当前节点是最小的,就用最高的邻接点替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的 ...
爬山法是完完全全的贪心法,每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解,因此只能搜索到局部的最优值.模拟退火其实也是一种贪心算法,但是它的搜索过程引入了随机因素.模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解,因此有可能会跳出这个局部的最优解,达到全局的最优解.以图1为例,模拟退火算法在搜索到局部最优解...
随机爬山法 随机爬山法是一种局部贪心的最优算法，该算法的主要思想是：在上山移动中，随机选择下一步，选择的概率随着上山移动的陡峭程度而变化。
一. 爬山算法( Hill Climbing )介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山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。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法...
模拟退火 (Simulate AnnealSimulate Anneal) 和爬山法是随机化算法,二者的原理都在于通过随机生成答案并检查,把答案逐步缩小在一个可行的区间,尽可能地靠近正确答案。 在考场中,如果某道题目的正解比较难想(例如性质复杂的贪心)或者对应的函数取值可能数极大且难以二分/三分求解时,模拟退火和爬山法可以一定程度上得到...