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爬山算法

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爬山算法适合在只有一个最大值的曲面上进行优化，并最终收敛到全局最大值。

爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈资讯帮助生成解的决策。

透过爬山算法解决凸问题的算法包括线性规划的单体法和二分查找。[1]:253

爬山算法一般存在以下问题：

  1. 局部最大
  2. 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。
  3. 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

参见

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参考资料

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  1. ^ Skiena, Steven. The Algorithm Design Manual 2nd. Springer Science+Business Media. 2010. ISBN 978-1-849-96720-4. 
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