七种改进爬山算法的方法
一、爬山算法
爬山算法（Hill Climbing Algorithm）是一种启发式的基于局部最优解的搜索算法，用于在给定的搜索空间中寻找全局最优解或足够好的解。它属于局部搜索算法，通常用于解决优化问题，包括连续和离散问题。
爬山算法模拟了爬山的过程，从某个随机起始点开始，不断向更高的点（即更好的解）移动，直到达到一个局部最高点（即局部最优解）。演示图如下：
图1 爬山算法演示图
传统爬山法是基于贪心策略，每次迭代都选择当前状态下相邻解中最好的一个。搜索过程如下：
图2 爬山算法的搜索邻域
详情可以查看我前面的文章：路径规划之启发式算法之二十四：爬山算法（Hill Climbing Algorithm，HCA）_爬山法是一种基于迭代搜索的启发式优化方法,其每一次迭代保存的状态数量为()-CSDN博客