爬山算法 大体思路 爬山算法即是模拟爬山的过程，随机选择一个位置爬山，每次朝着更高的方向移动，直到到达山顶 具体操作 把当前的节点和要走的节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么不进行操作；反之就用要走的的节点来替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点 ...

就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。 二. 模拟退火(SA ...

模拟退火（SA） 物理过程由以下三个部分组成 1.加温过程 问题的初始解 2.等温过程 对应算法的Metropolis抽样的过程 3.冷却过程 控制参数的下降 默认的模拟退火是一个求最小值的过程，其中Metropolis准则是SA算法收敛于全局最优解的关键所在，Metropolis准则 ...

模拟退火 首先看一下度娘的定义 模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解 模拟退火是一种非常好用的随机化算法，它是爬山算法的改进版 爬山算法的思想就是一个劲的找最优解，如果接下来的任何状态都比当前状态差 ...

代码地址：https://github.com/laiy/AI/tree/master/awesome-search 一些前提： 1. 首先要明确这些算法并不是用于解决传统的搜索问题的（环境是可观察的，确定的，已知的，问题解是一个行动序列），这些算法适用于哪些关注解状态而不是路径代价 ...

著名的模拟退火算法，它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。 一点历史——如果你不感兴趣，可以跳过 美国物理学家 N.Metropolis 和同仁在1953年发表研究复杂系统、计算其中能量分布的文章，他们使用蒙特卡罗模拟法计算多分子系统中分子的能量分布 ...

一、什么是模拟退火算法 1、爬山算法 在了解模拟退火算法之前，先来看一下爬山算法：爬山算法是一种贪心算法，该算法每次从当前的解空间中选取一个解作为最优解，直到达到一个局部最优解。假设函数f(x)的图像如下图： 现在使用爬山算法来求f(x)的最大值，若C为当前最优解，则爬山算法搜索到A就会 ...

一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 作为对比，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优 ...