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爬山算法java代码 爬山算法应用

IT技术代码

爬山算法爬山算法是一种局部择优的方法 ， 是一种局部贪心的最优算法 。
采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策 。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，属于人工智能算法的一种 。
实现简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，不一定能搜索到全局最优解 。
如下图所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，
因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解 。
如果想进一步了解爬山算法及其应用，请参考：
基于爬山算法求解TSP问题(JAVA实现)
机器学习优化算法之爬山算法小结
java面试题：一个人早上八点上山 ， 晚上八点到达山顶 。第二天早上八点下山，晚上八点到达山底 。java面试题爬山算法java代码的解析方式（思路如下）：
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int up = 8;
int down = 8;
while(up=20){
if((up == 20-6) (up == 20-6)){
System.out.println("在"+up+"时到达同一地点");
break;
}
up += 1;
down += 1;
}
}
微软面试题的背后
微软的奇葩面试题答案并不重要 ， 重要的是思考过程，而思考过程体现了爬山算法java代码你是否拥有公司所看重的能力 ， 不仅是微软，其爬山算法java代码他公司的面试也是为了测试爬山算法java代码你的某种能力，如果爬山算法java代码你提前培养了这种能力，相当于知道了面试的“考纲”，在面试中自然就从容不迫 ， 游刃有余了 。
平时要知道转化能力是看透问题，然后找到解决方案的能力 。所以转化能力最重要的是如何看透问题，也就是你思考问题的方式 。
什么是爬山算法我在百度上找的！～～
简介
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，它利用反馈信息帮助生成解的决策 。属于人工智能算法的一种 。
算法：
function HILL-CLIMBING(problem) returns a state that is a local maximum
inputs: problem, a problem
local variables: current, a node
【爬山算法java代码 爬山算法应用】neighbor, a node
current - MAKE-NODE(INITIAL-STATE[problem])
loop do
neighbor - a highest-valued successor of current
if VALUE[neighbor]= VALUE[current] then return STATE[current]
current - neighbor
算法解释：
从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较 。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点 ， 作为最大值(既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点 ， 从而实现向山峰的高处攀爬的目的 。如此循环直到达到最高点 。
算法优缺点
优点
避免遍历，通过启发选择部分节点，从而达到提高效率的目的 。
缺点
因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳 。
爬山算法一般存在以下问题：
1）、局部最大：某个节点比周围任何一个邻居都高 ， 但是它却不是整个问题的最高点 。
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 。
其他相关算法
stochastic hill climbing
First-choice hill climbing
Ramdom-restart hill climbing
Simulated annealing search

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