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
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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
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