随机爬山与首选登山算法

Question

随机爬山和首选爬山算法有什么区别？

Answer 1

爬山搜索算法是基于其邻居的更好状态而移动的本地搜索族之一。随机爬山从邻居的所有更好的状态中选择一个随机更好的状态，而第一选择爬山从随机生成的邻居中选择第一个更好的状态。

如果当前的州有很多邻居，首选爬山将成为一个好策略。

Answer 2

我引用Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.) (2010) by Russell, Norvig

  

随机爬山从上坡中随机选择   移动;选择的概率可能随着陡峭程度而变化   上坡移动。这通常比最陡的上升更慢地收敛，   但在一些州的景观中，它找到了更好的解决方案。的 第一选择   爬山实施随机爬山 通过生成   随机的继承者，直到生成一个比...更好的继承者   当前状态。当一个州有很多时（例如，   成千上万的接班人。

因此，首选登山是一种特殊的随机爬山。

Answer 3

常规爬坡是一种局部搜索算法，它选择最佳邻居，即它选择路径最陡，目标函数值最佳的邻居。 但是由于这个原因，它可能无法达到全局最大值并陷入局部最大值。而对于随机爬山的情况，它会随机选择上坡移动的邻居，并且选择的可能性可能会随上坡移动的陡度而变化;对于首选爬山的情况，它会随机生成下一个移动并进行搜索直到找到一个比所有状态都更好的状态。