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...
爬山算法是一种最基础的局部搜索算法 它同样也是一种贪婪算法 因为该爬山算法并不考虑整体效果,而只考虑当前节点和它相邻节点的比较值 速度很快,内存占用小 八皇后问题,在一个国际象棋棋盘上,放置八个皇后,使他们不会相互冲突,有几种摆法。 爬山法的缺点,只能找到局部的最大值,而非全局最大值。 几种特殊的爬山...
同理,在八数码问题求解中,由于随机重启爬山法,当其搜索不到目标状态时,则会重新初始化新的初始状态,而八数码的问题是给定初始状态求解到达目标状态的过程,所以随机重启爬山法不适合应用于求解八数码的问题,因此,在求解八数码的问题中,我们没有对随机重启爬山法进行实验。分别采用爬山法、模拟退火算法和遗传算法进行对...
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。
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...
爬山搜索供参考人工智能tsuspendtbegin 一、问题描述 设X∈Ω (Rn),f(X)是定义在Ω 上的函数, 记f: Ω → R, 求Xmax={X∈Ω |任取 Y∈Ω→f(Y)≤f(X)}. ·具体问题:求出f(x,y)=1/(x*x + y*y + 2)的最优解. ·要求:计算过程可视化. 二、问题分析 这个问题用"爬山法搜索"(最速下...
(爬山法)的改进与实现汪西原 汪西莉 摘要:介绍一种启发式搜索策略——爬山法的原理;讨论了爬山法的不足,提出一种改进的方法:将其不可撤回的搜索方式改为可以回溯的方式,从而使爬山法也可应用于复杂问题的求解.最后阐述如何用C语言实现改进的爬山法. 关键词:人工智能;启发式搜索策略;爬山法;C语言Improve and ...
基于改进变步长爬山搜索法的风力发电系统最大功率跟踪兰飞,陶丽,黎静华,姚知洋广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学)广西壮族自治区南宁市530004摘要:传统的变步长爬山搜索算法(VariableStepHill-ClimbingSearching,VHCS)由于爬坡步长设置不够合理,导致爬坡搜索次数增多,一定程度上降低了最大功率点跟踪的速度。另...
爬山法（climbing method）是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。 假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用3个整数类型的参数x1、x2、x3，开始时将这三...
爬山搜索法【】和功率曲线控制法【。由于叶尖速比 基金项目: 国家自然科学基金项目控制法要采用风速传感器,而且其最大功率跟踪很 李咸善,等采用叶尖速比法和爬山搜索法相结合的风力发电系统最大功率点跟踪研究.. 依赖测量风速的准确度和叶尖速比曲线的准确度, 单位为/; 为风轮半径,单位为。