爬山算法是一种局部择优的方法,采用启发式方法,是对深度优先搜索的一种改进,它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能算法的一种。 1 生成第一个可能的解。若是目标,则停止;否则转下一步。 2 从该可能的解出发,生成新的可能解集。 2.1 用测试函数测试新的可能解集中的元素,若是解,则停止;否则转a。
爬山算法一般存在以下问题: 1)局部最大:某个节点比周围任何一个邻居都高,但是它却不是整个问题的最高点。 2)高地:也称为平顶,搜索一旦到达高地,就无法确定搜索最佳方向,会产生随机走动,使得搜索效率降低。 3)山脊:搜索可能会在山脊的两面来回震荡,前进步伐很小。
如下图,在处于当前解时,爬山法搜索到局部最优解后,就会停止搜索,因为在局部最优解这个点,无论向哪个方向小幅度的移动,都无法得到更优解 此外,其还存在以下两种问题: 高地问题:搜索一旦到达高地,就无法确定搜索最佳方向,会产生随机走动,使得搜索效率降低 山脊问题:搜索可能会在山脊的两面来回震荡,前进步伐很小 当...
本博客将围绕爬山搜索法的风力发电MPPT控制Simulink仿真模型进行深入的技术分析。 二、爬山搜索法概述 爬山搜索法是一种优化算法,它通过模拟爬山过程,不断搜索问题的最优解。在风力发电领域,爬山搜索法被广泛应用于MPPT控制仿真模型的构建中。通过此算法,我们可以更好地理解和掌握风力发电系统的运行机制,为未来的技术进步...
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 ...
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...
26. 30. 4.2.1局部搜索-爬山法是《人工智能导论》哈工大赵铁军教授亲授!的第26集视频,该合集共计73集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
本文主要分为两个部分,分别采用实验对比对不同的方法进行分析。第一,以八数码问题和八皇后问题为例,对比爬山法,随机重启爬山法,模拟退火算法,遗传算法的搜索性能。第二,以八数码问题为例,分别采用曼哈顿距离和错位棋子数为启发式函数,设计实验,分析启发式搜索方法。
近几年,学者们提出了许多方法实现风力发电系统最大功率点跟踪,主要方法有叶尖速比法,功率曲线法和爬山搜索法和变步长爬山搜索法。由于变步长爬山搜索法在随机风速下能够自适应地搜索到最大功率点,因而得到广泛应用。 2. 传统变步长爬山搜索法分析 变步长爬山搜索法的关键因素是搜索步长的确定,其决定了最大功率点跟踪...
这个问题用"爬山法搜索"(最速下降法)的方法可以求得最大值. 该函数的图形是一三维图形,很难直观地从平面图上去分析,所以 现从函数的特性分析,首先引入梯度的概念: 梯度:函数f(x,y)在点P(x,y)的梯度定义为grad(f)=fx(x,y)i+fy(x,y)j,是f(x,y)在该点 ...