简单爬坡算法中的问题示例

Question

有哪些示例会导致“简单爬山”遇到局部最大值，山脊和小巷以及高原问题等问题？我尝试搜索：

• Link one：这给出了一个简单的很好的例子，说明了在块排列中简单爬坡卡在局部最大值的问题。但是，它没有显示步骤。
• Link two：给出了在SHC中寻找解决方案的步骤。但是，我不明白当全部只有四个块并且其中四个放错了位置时，h（1）如何变为-6，因此仅产生-4。它也没有显示SHC遇到的问题。
• Link three：我了解达到状态“ g”的概念如何使您的算法达到局部最大值并陷入困境。但是，状态是什么还很模棱两可，我不知道状态'g'和最终状态是指什么。

从我阅读的讲义中，我得到了TSP问题。该图是具有四个节点的完整图：A，B，C和D。我们同时使用了简单爬坡和最陡峭爬坡来解决问题。用于解决该问题的启发式值是每个状态的总距离。我们可以通过使用6种不同的组合（第一个字母<->第二个，第二个<->第三个等）切换字符“ ABCD”的位置来探索其他相邻状态。但是，在给出的示例中，它没有显示确切的“卡在局部最大值”是什么。它既没有显示出山脊和小巷问题，也没有显示出高原问题。

有人可以给我一个例子，说明我们如何解决这些问题以及这些问题在示例中的实际含义（我理解每个问题的定义：here和here）？作为参考，以下是我提到的TSP问题的图像：

Answer 1

当您进行简单的爬坡时，Ridge沿着上升方向行走时，效率会很低，因为它将沿x或y方向行走，即遵循图中的线条。导致曲折运动。

要达到此状态，给定一个随机的起始位置，该算法会评估4个位置（x + 1，y）（x-1，y）（x，y + 1）（x，y-1）（对于步骤1）和图片最高。因此它将开始向山脊移动。

让我们用上一张图片说明这种行为。给定起点为原点（0,0），阶跃为1。表面上的细黑线相交为单位点（（0,1），（0,2），...，（1， 0），...）通过该功能拍摄图像。该算法选择那些点，但只选择那些直接相邻的点（因为它沿轴移动）。 This是它要走的路。 （原谅我糟糕的绘画技巧）。

在链接2中，要计算启发式函数，请评估每个块，如果该块放错了位置（也就是不在堆上的正确索引处），则其下的每个块均加-1，否则，其下的每个块均加1。 +1。 h（1）= -3 -2 -1（A放错了位置，在它下面有3个块，所以-3，对于B来说是相同的，但在2个块之内，所以-2，C -1和D在它下面没有块，所以不加任何东西）

对于平稳问题，如果到达平坦的表面或几乎平坦，则算法将找不到更好的位置。

希望我能理解你的问题。