概念
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。
function result=findlocation(new_location,step,flag,new_method,is_reverse) num=size(new_method,1); tmp_init=new_location; if step==0 result=new_location; return ; end if is_reverse num=0; step=0-step; end if flag==0 for i=tmp_init:step:num if new_method(i+step,1)-new_method(i,1)<=0 if i-step<=0 startnum=1; else startnum=i-step; end if new_method(startnum,1)-new_method(i,1)>0 is_reverse=1; flag=1; new_location=i-step; step=floor(step/2); if step==0 result=new_location; return ; end result=findlocation(new_location,step,flag,new_method,is_reverse); return; else flag=1; new_location=i; step=floor(step/2); if step==0 result=new_location; return ; end result=findlocation(new_location,step,flag,new_method,is_reverse); return; end else new_location=i+step; end end end if flag==1 for i=tmp_init:step:num if new_method(i+step,1)-new_method(i,1)>0 new_location=i+step; else flag=0; new_location=i; step=floor(step/2); if step==0 result=new_location; return ; end result=findlocation(new_location,step,flag,new_method,is_reverse); return; end end end clc clear all close all global new_location load('new_method.mat'); num=size(new_method,1); % two step for climb init_location=10; new_location=init_location; step=20; flag=1; is_reverse=0; result=findlocation(new_location,step,flag,new_method,is_reverse);