hill-climbing

0熱

1答えて

私は、私が取り組んでいるプロジェクトの一環としてランダム突然変異ヒルクライミングアルゴリズムを使用しましたが、局所的な最適化に遭遇する可能性を最小限に抑えるためにシミュレーテッドアニーリングを使用する方が良いかどうか疑問に思っていました。私が持っている質問は、あなたの経験から一般的に速い傾向がありますか？明らかに、両方のアルゴリズムには膨大な数のアプリケーションがあります。これはあなたが好きなら

-1熱

1答えて

ヒルクライミングアルゴリズムはどのように機能しますか？

私は人工知能を本から学んでいますが、この本は私がここに投稿しようとしているコードを曖昧に説明しています。概念はやや単純ですが、私はちょうど以下のコードのいくつかを理解していないと私は私が移動する前に、このアルゴリズムを少し明確に理解するのを助ける人がほしいと思います。私は最も混乱している部分の隣にコメントしました。これらの行が行っていることの概要は、私にとって非常に役立ちます。 int Hill

1熱

2答えて

n次元空間での登山：隣の発見

1次元の登山では、現在のポイントの左と右の小さなデルタを2つ試してみましょう。目的関数のより高い値。どのようにn次元空間に拡張するのですか？どのようにして、n次元空間の隣人を定義しますか？ 2^n近傍（次元のそれぞれに適用されるデルタ）を試す必要がありますか？

-1熱

1答えて

同じ出力を印刷していない

上記の行と同じ出力を印刷しないだけで、なぜこれが起こっているのか分かりません。最後のN個の数字が最後から後ろに印刷されています。パラメータは、その量をもう一度印刷します。 00101001010101101011001011010101101001011010001011010010101101001001011010010 01011010010 ：はここでここで、出力の問題である imp