爬山算法的应用场景

㈠ 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点

遗传算法：优点是能很好的处理约束，能很好的跳出局部最优，最终得到全局最优解，全局搜索能力强；缺点是收敛较慢，局部搜索能力较弱，运行时间长，且容易受参数的影响。
模拟退火：优点是局部搜索能力强，运行时间较短；缺点是全局搜索能力差，容易受参数的影响。
爬山算法：显然爬山算法较简单，效率高，但是处理多约束大规模问题时力不从心，往往不能得到较好的解。
数值算法：这个数值算法的含义太广，你说的是哪一种数值算法？多数数组算法与爬山算法的有优缺点类似。
PS：望采纳！

㈡ 算法式和爬山法的区别

爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

算法式：把解决问题的方法一一进行尝试，最终找到解决问题的答案。特点：问题解决的系列搜索，采用试误的方式解决问题，优点：一定可以找到某种解决问题的方法，缺点：耗时耗力。

爬山法与手段目的分析法的区别：

使用爬山法的每一步都在逐渐接近最终目标，不存在中途折回的情况；在使用手段目的分析法时，人们有时为了达到目的，不得不暂时扩大目标状态与初始状态的差异，以有利于达到最终目标。

比如，两兵交战，若敌我力量悬殊，我军可采取迂回战术曲线救国，先假装投降，获取情报，再一举反攻。

㈢ 逆向反推法和爬山法的区别

逆向反推法和爬山法的区别：含义不同，性质不同。

一、含义不同：爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。反推法，通俗来讲，就是在计算性的试题中，根据给出的选项来反推出正确答案。

二、性质不同：反推法主要是根据选项延伸而来，一般来说，资料分析的4个选项，有两个是很容易排除掉的，而剩余的两个比较接近，此时就可以采用此种方法。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

与中途法关系

爬山法与中途点法是彼此接近的方法。中途点法在实质上也就是通过一个个的中途点而向最终目标逼近的方法。同时，在问题求解活动中，这两种方法也是紧密相联．可以配合使用的。比如，有一个数学问题，要求决定两个量v，u之间的关系。

可以把求出包含v，u的关系式(其中可以含有其他未知量)和求出只包含v，u和已知量的关系式作为两个中途点，把整个求解过程区分为三个小阶段。在每个小阶段中又可分别应用爬山法来进行试探。

㈣ 爬山算法

《混乱》

这本书提到了一个非常有效的算法，

叫爬山算法。

什么叫爬山算法？

（注：爬山算法是人工智能算法的一种，

其原理是把你随机地抛在地球上的一个点，抛在那个点以后，

你就近在最近的几公里之内寻找最高点，然后找到最高点之后，

立刻站到这个最高点上去，再在最近的几公里之内寻找最高点。）

用计算机模拟我们的人生，

我们的人生就是那个屏幕上，

现在屏幕中所有的坐标、高度都未知，

然后看看谁能用最快的方法找到这个屏幕上的最高点。

用什么样的方法找到最高点？

全球大量的计算机编程高手开始设计这套逻辑，

有的人沿着边走，有的人直接到中心，有人用交叉、画五角星法……

各种各样的方法，到最后发现，

最优秀、最快能够找到最高点的算法只有一个，

这个算法被称作爬山算法。

它的方法是什么？

就是在整个屏幕上随机一抛，

让这个点落在任何一个地方，然后在能力范围之内搜索，

在能力范围之内尽量找到周围最高的高度，找到最高的高度以后，

以这个最高的高度为圆心再找周围最高的高度，然后依次循环（

找最高点周围的下一个最高点），尽可能地找到最高的高点。

如果你今天特别倒霉，掉到一片沙漠中间，

这个沙漠周围的高度都差不多，没有特别高的高度，那该怎么办？

这时候需要重启，拿起来随机的一抛，

重启到另外一个地方再找另外的高度。

爬山算法里面有两个核心的点：

第一个点，

是你要接受随机的一抛，

你要接受有不确定性的发生；

第二个点，

是无论命运把你抛到什么地方，

你都要努力地展开搜索，

尽可能地做到最好，尽可能地找到最高的高点。

这就是爬山算法的精髓。

使用爬山算法探索一片屏幕，到最后发现这种方法是最快的。

就是要学会拥抱不确定性。

人生所有的烦恼、痛苦，

都是来自于我们对不确定性的抗拒。

我们希望我们的孩子按照一个模式成长，

我们希望我们的工作按照一个模式发展，

我们希望我们创业做的公司，

能够按照一个节奏安全一个模式发展，

是这些抗拒给我们带来大量的烦恼。

但是实际上你唯一需要做的事，是拥抱不确定性。

当不确定性发生、命运将你随机一抛的时候，

你能够随时随地、立刻展开最好的努力，

而不是待在原地拼命地抱怨，

拼命地对标，拼命地去维权，

反而这些东西浪费了我们太多的时间。

作者  | 樊登

来源  | 笔记侠（ID：Notesman）

㈤ 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点

遗传算法：其优点是能很好地处理约束，跳出局部最优，最终得到全局最优解。缺点是收敛速度慢，局部搜索能力弱，运行时间长，容易受到参数的影响。

模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。

爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。

数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。

(5)爬山算法的应用场景扩展阅读：

注意事项：

遗传算法的机制比较复杂，在Matlab中已经用工具箱中的命令进行了打包，通过调用可以非常方便的使用遗传算法。

函数GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x为最优解，Fval为最优值，＠Fitnessness为目标函数，Nvars为自变量个数，options为其他属性设置。系统的默认值是最小值，所以函数文档中应该加上一个减号。

要设置选项，您需要以下函数：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通过该函数，可以确定一些遗传算法的参数。