爬山法

  	      	      	    	    	      	    
爬山法(Hill Climbing) 
 
目录
 
 
1 优选法概述
 
2 什么是爬山法
 
3 爬山法产生式系统中的应用
 
 
 
 优选法概述 
 
　　优选法分为单因素方法和多因素方法两类。单因素方法有平分法、0.618法(黄金分割法)、分数法、分批试验法等；多因素方法很多．但在理论上都不完备．主要有降维法、爬山法、单纯形调优胜。随机试验法、试验设计法等。优选法已在体育领域得到广泛应用。 
 
 什么是爬山法 
 
　　爬山法是指经过评价当前的问题状态后,限于条件,不是去缩小,而是去增加这一状态与目标状态的差异,经过迂回前进,最终达到解决问题的总目标。就如同爬山一样,为了到达山顶,有时不得不先上矮山顶,然后再下来-------，这样翻越一个个的小山头,直到最终达到山顶。可以说,爬山法是一种"以退为进"的方法,往往具有"退一步进两步"的作用,后退乃是为了更有效地前进。爬山法也叫逐个修改法、瞎子摸象法或k-means法。 
 
 爬山法产生式系统中的应用 
 
　　（1）建立一个描述数据库变化的单极值函数，且使极值对应目标状态； 
　　（2）选取使函数值增长最大的那条规则作用于数据库； 
　　（3）重复上步，直到没有规则使函数值继续增长。