人工智能爬山算法

爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法，它在增加高度/值的方向上连续移动，以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止，其中没有邻居具有更高的值。
爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题，其中我们需要最小化推销员的行进距离。
它也称为贪婪的本地搜索，因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分，即状态和值。
Hill Climbing主要用于有良好启发式的时候。在此算法中，不需要维护和处理搜索树或图形，因为它只保留单个当前状态。

爬山算法的特点

以下是爬山算法的一些主要特征：

• 生成和测试变体：Hill Climbing是Generate和Test方法的变体。生成和测试方法产生反馈，有助于确定在搜索空间中移动的方向。
• 贪婪的方法：爬山算法搜索朝着优化成本的方向发展。
• 没有回溯：它不会回溯搜索空间，因为它不记得以前的状态。

爬山的国家空间图

状态空间景观是爬山算法的图形表示，其示出了算法的各种状态和目标函数/成本之间的图。

在Y轴上，我们采用了可以是目标函数或成本函数的函数，以及x轴上的状态空间。如果Y轴上的函数是成本，那么搜索的目标是找到全局最小值和局部最小值。如果Y轴的函数是目标函数，那么搜索的目标是找到全局最大值和局部最大值。