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爬山算法
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此條目
没有列出任何
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。
(
2023年11月28日
)
維基百科所有的內容都應該
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。请协助補充
可靠来源
以
改善这篇条目
。无法查证的內容可能會因為異議提出而被移除。
图
与
树
搜索算法
α–β
A*
B*
(
英语
:
B*
)
回溯
集束
(
英语
:
Beam search
)
贝尔曼-福特
最佳优先
(
英语
:
Best-first search
)
双向
布魯瓦卡
(
英语
:
Borůvka's algorithm
)
分支限界
BFS
大英博物馆
D*
(
英语
:
D*
)
DFS
深度限制
(
英语
:
Depth-limited search
)
迪杰斯特拉
愛德蒙斯
(
英语
:
Edmonds' algorithm
)
弗洛伊德
边缘搜索
爬山
IDA*
(
英语
:
Iterative deepening A*
)
迭代加深
约翰逊
(
英语
:
Johnson's algorithm
)
跳点
(
英语
:
Jump point search
)
克鲁斯克尔
词典BFS
(
英语
:
Lexicographic breadth-first search
)
LPA*
(
英语
:
Lifelong Planning A*
)
普里姆
SMA*
(
英语
:
SMA*
)
最短路径快速
分类
图算法
搜索算法
算法列表
(
英语
:
List of algorithms
)
相关主题
动态规划
图的遍历
树的遍历
查
论
编
爬山算法
是一种
局部择优
的方法,采用启發式方法,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。
爬山算法一般存在以下问题:
局部最大
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。
山脊:搜索可能会在
山脊
的两面来回震荡,前进步伐很小。
解决方法:
随机重启爬山算法
分类
:
人工智能
搜尋演算法
隐藏分类:
自2023年11月缺少来源的条目