爬山算法，模拟退火算法

局部搜索算法

爬山算法

原理

• 选择随机解作为起点

• 邻域搜索：在当前解的邻域搜索使目标函数最大化的解

• 迭代：

  • 如果邻居中有性质更好的解，更新为当前解
  • 若达到预定迭代次数，或者当前解局部最优停止

Python实现

选取目标函数$f(x)=16-x^2$,函数明显在$x=0$处取得最大值16

优点

• 简单
• 目标函数具有单峰性时，效果较好

缺点

• 局部最优$\neq$全局最优
• 对初始解和迭代次数敏感

模拟退火算法