搜尋演算法爬山法

爬山法是深度優先搜尋的改進演算法。在這種方法中，使用某種貪心演算法來幫助我們決定在搜尋空間中向哪個方向搜尋。由於爬山法總是選擇往區域性最優的方向搜尋，所以可能會有「無解」的風險，而且找到的接不一定是最優解。但是他比深度優先搜尋的效率要高很多。

主要的演算法描述如下：

1、構造由根節點組成的1元棧。

2、檢查該棧的棧頂元素是否為目標節點，如果是，那麼停止，否則轉向3.

3、從棧中刪除棧頂元素並擴充套件該元素，增加該元素的後代到棧中，進棧的次序按照評估函式值的順序（一般可以使用堆）

4、如果棧是空的，那麼失敗，否則，轉向步驟2.

一爬山演算法爬山演算法是一種簡單的貪心搜尋演算法，該演算法每次從當前位置的臨近空間中選擇乙個最優解作為當前解，直到達到乙個區域性最優解。爬山演算法可以模擬成乙個有失憶的人在濃霧中爬山。這裡就揭示了爬山演算法的兩個問題失憶就是說這個人不記得他去過什麼地方，他只記得他現在所處的位置，以及周邊的情...

1.爬山法 hill climbing 爬山法是向值增加的方向持續移動到簡單迴圈過程，演算法在到達乙個峰頂時終止，此時相鄰狀態中沒有比該峰頂更高的值。爬山法不維護搜尋樹，當前節點只需要記錄當前狀態及其目標函式值爬山法不會前瞻與當前狀態不直接相鄰的狀態的值就像健忘的人在大霧中試圖登頂珠峰一...

在上山移動中，隨機選擇下一步，選擇的概率隨著上山移動到陡峭程度而變化隨機地生成後繼節點直到生成乙個優於當前節點的後繼如果一開始沒有成功，那麼嘗試，繼續嘗試演算法通過隨機生成的初始狀態來進行一系列的爬山法搜尋，找到目標時停止搜尋。該演算法以概率1接近於完備因為演算法最終會生成乙個目標狀態作為初...

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