Hegymászás

Szerző: Monica Porter
A Teremtés Dátuma: 22 Március 2021
Frissítés Dátuma: 27 Június 2024
Anonim
Hegymászás - Technológia
Hegymászás - Technológia

Tartalom

Meghatározás - Mit jelent a hegymászás?

A hegymászás matematikai optimalizálási heurisztikus módszer, amelyet többféle megoldással bíró, számítástechnikai szempontból nehéz feladatok megoldására használnak. Egy iteratív módszer, amely a lokális keresőcsaládhoz tartozik, és véletlenszerű megoldással kezdődik, majd azt egyenként, egyenként továbbfejleszti, amíg egy többé-kevésbé optimalizált megoldáshoz jut.


Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, mi szól a felhőalapú számítástechnikából, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.

A Techopedia magyarázza a hegymászást

A hegymászás egy optimalizálási technika, amelyet arra használnak, hogy "lokálisan optimális" megoldást találjanak egy számítási problémára. Egy olyan megoldással kezdődik, amely nagyon rossz az optimális megoldáshoz képest, és onnan fokozatosan javul. Ezt úgy hozza létre, hogy "szomszédos" megoldásokat hoz létre, amelyek viszonylag egy lépéssel jobbak, mint a jelenlegi megoldások, kiválasztja a legjobbat, majd megismétli a folyamatot, amíg a legoptimálisabb megoldáshoz nem érkezik, mivel már nem talál javulást.


Változatok:

  • Egyszerű - az első legközelebbi csomópont vagy megoldás kerül kiválasztásra.
  • Legszélesebb emelkedés - Valamennyi rendelkezésre álló megoldást megvizsgálunk, majd kiválasztjuk a legközelebbi megoldást.
  • Sztochasztikus - A szomszédos megoldást véletlenszerűen választják ki, majd az aktuális csomóponttal szembeni javítás nagysága alapján eldöntik, hogy lépjen-e tovább ehhez a megoldáshoz.

A hegymászást iteratív módon hajtják végre - egy teljes eljáráson megy keresztül, és a végső megoldást tárolják. Ha egy másik iteráció jobb végső megoldást talál, a tárolt megoldást vagy állapotot kicseréli. Ezt más néven lövöldözős hegymászásnak is nevezik, mivel egyszerűen csak különféle ösvényeket próbál meg kipróbálni, amíg el nem éri a legjobbat, pontosan úgy, ahogy a lövöldöző pontatlan, de mégis elérheti a célpontját a lövedékek széles elterjedése miatt. Ez sok esetben nagyon jól működik, mivel kiderül, hogy jobb a CPU-erőforrásokat különféle útvonalak feltárására fordítani, mint a kezdeti körülményektől gondosan optimalizálni.