ShuaS2020
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智能算法总结

智能算法用来解决最优化问题
最优化问题：1.是函数值最小的自变量的取值 2.在解空间里面寻找最优解
局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索，若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。但是，它一般只可以得到“局部极小解”，就是说，可能这只兔子登“登泰山而小天下”，但是却没有找到珠穆朗玛峰。而模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等从不同的角度和策略实现了改进，取得较好的“全局最小解”。

爬山算法：容易陷入局部最优解
智能算法总结_第1张图片

模拟退火算法：以一定概率去选择是否接受扰动后的新解
E代表自由能，下一时刻自由能越小，被接受的概率更大，马尔可夫链
智能算法总结_第2张图片
智能算法总结_第3张图片
智能算法总结_第4张图片
智能算法总结_第5张图片
智能算法总结_第6张图片

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