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확률 적 언덕 오르기와 첫 번째 선택 언덕 오르기 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?확률 적 언덕 오르기와 첫 번째 선택 언덕 오르기 알고리즘
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답변
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언덕 등반 검색 알고리즘은 인접 지역의 더 나은 상태를 기반으로 이동하는 지역 검색 제품군 중 하나입니다. 스토캐스틱 힐 클라이밍 (Stochastic Hill Climbing)은 이웃 국가의 모든 더 좋은 주에서 무작위로 더 좋은 주를 선택합니다. 첫 번째 선택 힐 클라이밍은 무작위로 생성 된 이웃으로부터 첫 번째로 좋은 주를 선택합니다.
첫 번째 선택 힐 클라이밍은 현재 상태에 많은 이웃이있는 경우 좋은 전략이 될 것입니다.
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내가 Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.) (2010) by Russell, Norvig에서 인용하고
확률 언덕 등반은 오르막 이동 중에서 무작위로 선택 ; 선택 확률은 오르막 이동의 가파른 변화에 따라 달라질 수 있습니다. 이것은 보통 가장 가파른 상승 ( )보다 더 천천히 수렴하지만 일부 주정부 풍경에서는 더 나은 해결책을 찾습니다. 최초의 선택 언덕 등반 하나가이 현재 상태보다 더 생성 될 때까지 후계자 무작위로 생성하여 등반 확률 언덕을 구현합니다. 이것은 한 주에 후계자가 많이 (예 : )있는 경우에 좋은 전략입니다.
그래서 첫 번째로 선택한 등산은 확률 론적 언덕 등반의 특별한 종류입니다.
첫 번째 선택의 언덕을 의미합니까 등산은 고전적인 언덕 등반 알고리즘입니까? – Nasser
아니요, Hill Climbing 알고리즘은 현재 상태보다 더 나은 모든 이웃 (모든 이웃이 방문/계산되었습니다) 중에서 가장 좋은 것을 선택합니다. 첫 번째 선택 만이 더 좋은 상태의 첫 번째 발견 만 선택합니다 (모든 이웃이 방문/계산되지는 않음). –
@GustiAhmadFanshuriAlfarisy, 좋은 답변에 감사드립니다. 나는 당신이 중요한 시점을 놓친 것 같아요. 일반적인 확률 론적 언덕 등반에서 선택 확률은 일반적으로 오르막 이동의 가파름에 따라 다릅니다. –