七种改进爬山算法的方法

一、爬山算法

        爬山算法(Hill Climbing Algorithm)是一种启发式的基于局部最优解的搜索算法,用于在给定的搜索空间中寻找全局最优解或足够好的解。它属于局部搜索算法,通常用于解决优化问题,包括连续和离散问题。

        爬山算法模拟了爬山的过程,从某个随机起始点开始,不断向更高的点(即更好的解)移动,直到达到一个局部最高点(即局部最优解)。演示图如下:

图1 爬山算法演示图

        传统爬山法是基于贪心策略,每次迭代都选择当前状态下相邻解中最好的一个。搜索过程如下:

图2 爬山算法的搜索邻域

        详情可以查看我前面的文章:路径规划之启发式算法之二十四:爬山算法(Hill Climbing Algorithm,HCA)_爬山法是一种基于迭代搜索的启发式优化方法,其每一次迭代保存的状态数量为()-CSDN博客

二、算法流程

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