随机爬山是一种优化算法。它利用随机性作为搜索过程的一部分。这使得该算法适用于非线性目标函数，而其他局部搜索算法不能很好地运行。它也是一种局部搜索算法，这意味着它修改了单个解决方案并搜索搜索空间的相对局部区域，直到找到局部最优值为止。这意味着它适用于单峰优化问题或在应用全局优化算法后使用。

在本教程中，您将发现用于函数优化的爬山优化算法完成本教程后，您将知道：

 爬山是用于功能优化的随机局部搜索算法。

 如何在Python中从头开始实现爬山算法。

 如何应用爬山算法并检查算法结果。

教程概述

本教程分为三个部分：他们是：

 爬山算法

 爬山算法的实现

 应用爬山算法的示例

爬山算法

随机爬山算法是一种随机局部搜索优化算法。它以起始点作为输入和步长，步长是搜索空间内的距离。该算法将初始点作为当前最佳候选解决方案，并在提供的点的步长距离内生成一个新点。计算生成的点，如果它等于或好于当前点，则将其视为当前点。新点的生成使用随机性，通常称为随机爬山。这意味着该算法可以跳过响应表面的颠簸，嘈杂，不连续或欺骗性区域，作为搜索的一部分。重要的是接受具有相等评估的不同点，因为它允许算法继续探索搜索空间，例如在响应表面的平坦区域上。限制这些所谓的“横向”移动以避免无限循环也可能是有帮助的。该过程一直持续到满足停止条件，例如最大数量的功能评估或给定数量的功能评估内没有改善为止。该算法之所以得名，是因为它会（随机地）爬到响应面的山坡上，达到局部最优值。这并不意味着它只能用于最大化目标函数。这只是一个名字。实际上，通常，我们最小化功能而不是最大化它们。作为局部搜索算法，它可能会陷入局部最优状态。然而，多次重启可以允许算法定位全局最优。步长必须足够大，以允许在搜索空间中找到更好的附近点，但步幅不能太大，以使搜索跳出包含局部最优值的区域。