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\ begingroup美元

什么是的局限性爬山算法?我们如何能够克服这些限制?

\ endgroup美元

    2答案2

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    \ begingroup美元

    正如@nbro已经表示,爬坡是一个家庭本地搜索算法。所以,当你说我假设你正在谈论的标准爬坡的问题爬山。爬坡的标准版有一定的局限性,往往卡在以下情形:

    • 局部最大值:爬山算法深远的附近的局部最大值时,被吸向高峰,被卡在那里,有没有其他地方可去
    • 脊:这些是局部最大值序列,因此很难对算法进行导航。
    • 高原:这是一个平坦的状态空间区域。由于没有上山去,算法往往迷失在高原。

    要解决这些问题的爬坡算法许多变种已被开发。这是最常用的:

    • 随机爬山在从移动上坡随机选择。选择的概率与上坡移动的陡度变化。
    • 第一选择攀岩实现由随机产生的后继直到一个更好的上述之一被发现。
    • 随机重启爬山达到从随机生成的初始移动,直到目标状态搜索。

    的爬坡算法的成功取决于状态空间景观的建筑。每当有几个最大值和高原的山爬变种搜索算法做工非常精细。但在现实世界中的问题有一番风景,看起来更像是一个平坦的地板秃顶的豪猪,与生活在每个豪猪针(如在书人工智能的第4章所述的尖端微型豪猪的分布广泛的家庭:一个betway电竞 Modern Approach).NP难问题,通常有卡住当地最大的一个指数。
    由于算法已经被开发来克服这些类型的问题:

    • 模拟退火
    • 当地束搜索
    • 遗传算法

    参考书 - 人工智betway电竞能:一种现代方法

    \ endgroup美元
    • \ begingroup美元 有可用于克服爬坡的问题更多的选择;即置换群,模式数据库和语法基于搜索。他们利用特定领域的知识搜索的状态空间更快。 \ endgroup美元- 曼努埃尔·罗德里格斯 11月15日'18 16:40
    • \ begingroup美元 是@ManuelRodriguez。算法依赖于特定领域的知识非常优秀的结果。但我想答案保留到通用的问题,提几个能够克服爬坡搜索的局限性的方式。 \ endgroup美元- Ugnes 11月15日'18 16:45
    \ begingroup美元

    爬山是不是一个算法,而是一系列的“本地搜索”算法。落入的 “爬坡” 算法的类别特定算法是2-OPT,3-OPT,2.5-OPT,4- opt或,一般地,任何N选择。见纸“第3章旅行商问题:案例研究在局部优化“(由David S. Johnson和莱尔A. McGeoch)了解有关其中的一些局部搜索算法的详细信息(应用到TSP)。

    什么区别一个算法从其它这一类是“邻里功能”他们使用(用通俗的话说,他们发现相邻的解决方案,以给定解决方案的方式)。需要注意的是,在实践中,这并非总是如此:往往这些算法有几种不同的实现。

    的爬坡算法最明显的限制是由于其性质,也就是说,它们是本地搜索算法。因此,他们通常只是找到本地最大值(或最小值)。所以,如果有这些算法已经收敛到局部最小(或最大),并在该溶液或搜索空间,还有就是,接近这才发现解决方案,更好的解决方案,没有这些算法将能够找到这 better solution.他们基本上会被困住。

    本地搜索算法通常不单独使用。它们被用作其他启发式算法子程序,如模拟退火,迭代本地搜索或以任何的蚁群算法。因此,克服其局限性,我们通常不单独使用它们,但是我们使用它们连同其他算法,其中有一个概率的性质,可以找到全球最低或最高(例如,任何的蚁群算法)。

    \ endgroup美元
    • \ begingroup美元 尼斯的答案(+1)!你能推荐一个资源(YouTube上,博客文章,arxive纸,书籍),了解蚁群算法?我从来没有听说过,并希望得到他们的一个大概的了解。 \ endgroup美元- 马丁·托马 11月15日在'18 16时08分
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      \ begingroup美元 @MartinThoma恐怕我真不知道ACS一个非常好的教程。也许你可以用下面的简短的教程和相应的执行开始:cleveralgorithms.com/nature-inspired/swarm/...。如果你也更认真执行,适用于TSP感兴趣的话,再看看这个例子:aco-metaheuristic.org/aco-code,实现由Stützle(及其他),该贡献者这些技术的发展方向之一。 \ endgroup美元- NBRO 11月15日'18在16:16
    • \ begingroup美元 提问者知必威电竞道,爬坡正式定义是什么,因为他已经阅读维基百科的文章。这个问题去更进了如何使用它的人工智能的方向。betway电竞据了解,该爬山可在局部空间,这使得它很难AI相关问题只搜索。通常情况下,搜索陷在一个局部最优,这意味着在旅行商问题的最短路径无法找到。 \ endgroup美元- 曼努埃尔·罗德里格斯 11月15日'18在16:16
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      \ begingroup美元 @MartinThoma无论如何,你也可以看看的研究论文。我只能告诉你一些重要的研究:多里戈,Gambardella和Stützle(即引入这些技术,据我所知是第一个)。看看他们的论文。我不知道哪一个建议。此外,还有一本书献给群体智能(由Bonabeau),如果你真的想详谈。 \ endgroup美元- NBRO 11月15日'18在16:16

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