机器学习之爬山算法(Hill Climbing Algorithm)
爬山算法(Hill Climbing Algorithm)是一种简单而常见的启发式搜索算法,通常用于解决优化问题。它的基本思想类似于登山过程中爬升到山顶的过程,即从一个起始点开始,不断尝试向邻近的点移动,直到找到一个局部最优解。
下面是爬山算法的基本工作流程:
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初始化:选择一个初始解作为搜索的起点。
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生成邻近解:在当前解的邻近空间中生成相邻的解,这些相邻解与当前解只有一个或少量的参数值不同。这可以通过改变一个参数值,或者通过更复杂的变换来实现。
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评估邻近解:对生成的邻近解进行评估,计算它们的目标函数值(或者称为成本、得分等)。目标是朝着目标函数值增加(或减少,根据具体问题而定)的方向移动。
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选择下一个解:从邻近解中选择一个目标函数值更好的解作为下一个搜索的起点。这通常意味着选择具有更小目标函数值的邻近解,如果目标是最大化目标函数,则选择具有更大目标函数值的邻近解。
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重复:重复步骤 2 到步骤 4,直到达到停止条件(例如达到最大迭代次数、目标函数值不再改善等)。
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返回结果:返回找到的最优解或者局部最优解作为算法的输出。
爬山算法属于局部搜索算法,因为它只能找到最优解的局部近似,而不能保证找到全局最优解。其优点是简单易实现,并且在某些问题上表现良好,特别是对于搜索空间相对简单且没有太多局部最优解的问
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