邻域搜索和局部搜索

邻域搜索和局部搜索

邻域搜索和局部搜索是在计算机科学和优化问题中常用的概念。它们都涉及在一个给定的解空间中搜索最优解或合适解的方法。

邻域搜索是指在解空间中寻找与当前解有一定关系的相邻解的过程。相邻解是通过对当前解进行某种操作(例如变异、交换、插入等)得到的。邻域搜索通过遍历相邻解并评估其质量来逐步改进当前解,直到找到满足特定条件的最优解或合适解。

局部搜索是指从一个初始解开始,在解空间中寻找局部最优解的过程。它通过在当前解的邻域中搜索,找到一个比当前解更好的解,然后将该解作为新的当前解,并重复这个过程,直到无法找到更好的解为止。

邻域搜索和局部搜索在优化问题中非常有用。它们可以用于解决诸如旅行商问题、机器学习模型调参、图像处理等各种实际问题。通过定义合适的邻域结构和评估函数,邻域搜索和局部搜索可以快速收敛到一个较好的解,而无需遍历整个解空间。

本文仅供参考,不代表科技文立场,如若转载,请注明出处:https://www.kejiwen.com/48676.html