爬山算法 大體思路 爬山算法即是模擬爬山的過程，隨機選擇一個位置爬山，每次朝着更高的方向移動，直到到達山頂 具體操作 把當前的節點和要走的節點的值進行比較。 如果當前節點是最大的，那么不進行操作；反之就用要走的的節點來替換當前節點，從而實現向山峰的高處攀爬的目的。如此循環直到達到最高點 ...

就會停止搜索，因為在A點無論向那個方向小幅度移動都不能得到更優的解。 二. 模擬退火(SA ...

模擬退火（SA） 物理過程由以下三個部分組成 1.加溫過程 問題的初始解 2.等溫過程 對應算法的Metropolis抽樣的過程 3.冷卻過程 控制參數的下降 默認的模擬退火是一個求最小值的過程，其中Metropolis准則是SA算法收斂於全局最優解的關鍵所在，Metropolis准則 ...

模擬退火 首先看一下度娘的定義 模擬退火算法（Simulate Anneal，SA）是一種通用概率演算法，用來在一個大的搜尋空間內找尋命題的最優解 模擬退火是一種非常好用的隨機化算法，它是爬山算法的改進版 爬山算法的思想就是一個勁的找最優解，如果接下來的任何狀態都比當前狀態差 ...

代碼地址：https://github.com/laiy/AI/tree/master/awesome-search 一些前提： 1. 首先要明確這些算法並不是用於解決傳統的搜索問題的（環境是可觀察的，確定的，已知的，問題解是一個行動序列），這些算法適用於哪些關注解狀態而不是路徑代價 ...

著名的模擬退火算法，它是一種基於蒙特卡洛思想設計的近似求解最優化問題的方法。 一點歷史——如果你不感興趣，可以跳過 美國物理學家 N.Metropolis 和同仁在1953年發表研究復雜系統、計算其中能量分布的文章，他們使用蒙特卡羅模擬法計算多分子系統中分子的能量分布 ...

一、什么是模擬退火算法 1、爬山算法 在了解模擬退火算法之前，先來看一下爬山算法：爬山算法是一種貪心算法，該算法每次從當前的解空間中選取一個解作為最優解，直到達到一個局部最優解。假設函數f(x)的圖像如下圖： 現在使用爬山算法來求f(x)的最大值，若C為當前最優解，則爬山算法搜索到A就會 ...

一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 作為對比，先介紹爬山算法。爬山算法是一種簡單的貪心搜索算法，該算法每次從當前解的臨近解空間中選擇一個最優解作為當前解，直到達到一個局部最優解。 爬山算法實現很簡單，其主要缺點是會陷入局部最優解，而不一定能搜索到全局最優 ...