局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，门特卡罗算法的形象比喻
kalmanfans
posted @ 2012年5月28日 13:31
in Mathematical Modeling
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局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，门特卡罗算法的形象比喻
为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。
1、兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。
2、兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。
3、兔子们吃了失忆药片，并被发射到太空，然后随机落到了地球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是，如果你过几年就杀死一部分海拔低的兔子，多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛峰。这就是遗传算法。
4、兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着，哪里的山已经找过，并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。
还有一个MC 算法
5、兔子们随便生产，产下了大量的兔崽子。兔崽子到处耍欢了跑，弄得全世界满是兔子。这些兔子中，站在最高处的兔子，它就找到了地球上最高的山。
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2012年5月28日 17:13
我觉得遗传算法的特点是海拔高的兔子更加的高产
而每隔一段时间用同等的概率铲除兔子
2012年5月29日 01:57
@zaeneas: 海拔高的兔子也会在变异概率的左右下一下跌入冰窟窿。
2012年6月05日 15:03
人工智能的确是博大精深啊.
什么时候能出现霍金预言的生物计算机呢?
2024年1月16日 10:43
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