簡(jiǎn)介爬山算法是一種局部擇優(yōu)的方法，采用啟發(fā)式方法，是對(duì)深度優(yōu)先搜索的一種改進(jìn)，它利用反饋信息幫助生成解的決策。 屬于人工智能算法的一種。

算法：
function HILL-CLIMBING(problem) returns a state that is a local maximum
inputs: problem, a problem
??local variables: current, a node
?????????????????????????neighbor, a node
??current <- MAKE-NODE(INITIAL-STATE[problem])
??loop do
neighbor <- a highest-valued successor of current
if VALUE[neighbor]<= VALUE[current] then return STATE[current]
current <- neighbor

算法解釋：
從當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，和周圍的鄰居節(jié)點(diǎn)的值進(jìn)行比較。 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是最大的，那么返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，作為最大值 (既山峰最高點(diǎn))；反之就用最高的鄰居節(jié)點(diǎn)來(lái)，替換當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)向山峰的高處攀爬的目的。如此循環(huán)直到達(dá)到最高點(diǎn)。

算法優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)
避免遍歷，通過(guò)啟發(fā)選擇部分節(jié)點(diǎn)，從而達(dá)到提高效率的目的。

缺點(diǎn)
因?yàn)椴皇侨嫠阉?#xff0c;所以結(jié)果可能不是最佳。

爬山算法一般存在以下問(wèn)題：
1）、局部最大：某個(gè)節(jié)點(diǎn)比周圍任何一個(gè)鄰居都高，但是它卻不是整個(gè)問(wèn)題的最高點(diǎn)。
2）、高地：也稱為平頂，搜索一旦到達(dá)高地，就無(wú)法確定搜索最佳方向，會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)走動(dòng)，使得搜索效率降低。
3）、山脊：搜索可能會(huì)在山脊的兩面來(lái)回震蕩，前進(jìn)步伐很小。?
算法解釋：?
從當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，和周圍的鄰居節(jié)點(diǎn)的值進(jìn)行比較。 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是最大的，那么返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，作為最大值 (既山峰最高點(diǎn))；反之就用最高的鄰居節(jié)點(diǎn)來(lái)，替換當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)向山峰的高處攀爬的目的。如此循環(huán)直到達(dá)到最高點(diǎn)。
算法優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)?
避免遍歷，通過(guò)啟發(fā)選擇部分節(jié)點(diǎn)，從而達(dá)到提高效率的目的。?

缺點(diǎn)
因?yàn)椴皇侨嫠阉?#xff0c;所以結(jié)果可能不是最佳。?

爬山算法一般存在以下問(wèn)題： ?
1）、局部最大：某個(gè)節(jié)點(diǎn)比周圍任何一個(gè)鄰居都高，但是它卻不是整個(gè)問(wèn)題的最高點(diǎn)。?
2）、高地：也稱為平頂，搜索一旦到達(dá)高地，就無(wú)法確定搜索最佳方向，會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)走動(dòng)，使得搜索效率降低。 ?
3）、山脊：搜索可能會(huì)在山脊的兩面來(lái)回震蕩，前進(jìn)步伐很小。
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的什么是hill-climbing算法？？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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