以一个体重 60公斤的人为例,平路行走时两边膝盖各承重60公斤,但爬山时膝盖负重竟变成高达240公斤。而且如果速度加快,对膝盖产生的压力就愈大。 1、尽量让脚后跟吃劲,走上坡路有窍门 ▼ 尽量让脚后跟吃劲,脚后跟自然就在人的重心上,于是身体的重量就能分配在大小腿乃至腰上,这比用脚前掌爬山要省1/3左右的劲。
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...
定义:①爬山法:指经过评价当前的问题状态后,限于条件,不是去缩小,而是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。 ②降维法:指在解决问题过程中,根据问题需要,利用特定观察角度降低维数,化繁为简,化面为点,从而使研究的对象更为直观、求解过程更为简捷的方法。 ③陡度法:指在解决...
搜索—— 启发式搜索 —— 爬山法 【概述】 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...
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...
爬山法是向值增加的方向持续移动到简单循环过程,算法在到达一个“峰顶”时终止,此时相邻状态中没有比该“峰顶”更高的值。爬山法不维护搜索树,当前节点只需要记录当前状态及其目标函数值;爬山法不会前瞻与当前状态不直接相邻的状态的值——“就像健忘的人在大雾中试图登顶珠峰一样”。爬山法从来不会“下山”,只...
“爬山法”是刘老师自创的一种针对孩子写作的提高方法。它通过将写作目标分解为小目标、中目标和大目标，逐渐提高写作能力。刘老师将“爬山法”分为三个步骤：摘抄并运用、模仿、思考并创新。在第一步中，刘老师建议孩子从优秀的作文中摘抄好的词语、句子、段落，并运用到自己的作文中。这种摘抄并不是简单的抄袭，...
1爬山法 成本函数抽象成了一座山(想象一下一个2维坐标系,横轴为变量,纵轴为成本函数,成本函数随着横轴的递增而上下起伏绵延不绝,好似一座山),某人可在山中一任意位置左右移动(取该函数中的一点),因此,随着某人水平方向的变化(变量的变化),这哥们的海拔高度也在变化(成本函数随着变量的变化而变化)。
爬山法是类似于手段-目的分析的一种解题策略。它就是逐步向“山顶”爬去,最后一步就是解决问题。例如,中医在给病人用药的时候,都是一点一点增加剂量,最终对病人合理的药量。但可能出现这种情况,爬完最后一步达到山顶时,发现自己所攀登的只不过是个小山丘,旁边还有高山。那就得下坡,另找山头从头爬起。例如,病人在...