爬山算法
爬山算法
是一种
局部择优
的方法,采用启發式方法,是对
深度优先搜索
的一种改进,它利用
反馈
信息
帮助生成解的决策。
图
与
树
搜索算法
α–β
A*
B*
回溯
集束
贝尔曼-福特
最佳优先
双向
Borůvka
分支限界
BFS
大英博物馆
D*
DFS
深度限制
迪杰斯特拉
Edmonds
弗洛伊德
边缘搜索
爬山
IDA*
迭代加深
Johnson
跳点
克鲁斯克尔
词典BFS
LPA*
普里姆
SMA*
最短路径快速
分类
图算法
搜索算法
算法列表
相关主题
动态规划
图的遍历
树的遍历
爬山算法一般存在以下问题:
局部最大
高地:也称为
平顶
,搜索一旦到达高地,就无法确定搜索最佳方向,会产生
随机
走动,使得搜索效率降低。
山脊:搜索可能会在
山脊
的两面来回震荡,前进步伐很小。
解决方法:
随机重启爬山算法
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