【机器学习基础】（一） 爬山算法 ( Hill Climbing )与模拟退火(SA,Simulated Annealing)

一、爬山算法 ( Hill Climbing )

爬山算法属于人工智能算法的一种。
这种算法基于贪心算法的思想，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解。

二、模拟退火(SA,Simulated Annealing)

如上面的爬山算法所示，由于很多时候会陷入局部最优值，模拟退火算法应运而生。其实模拟退火也算是启发式算法的一种，具体学习的是冶金学中金属加热-冷却的过程。
模拟退火将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想象成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。演算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”，然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。若概率大于给定的阈值，则跳转到“邻居”；若概率较小，则停留在原位置不动。

模拟退火是启发示算法的一种，也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。在迭代更新可行解时，以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。

算法流程如下：