1楼：匿名用户
爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能算法的一种。
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计算机中什么是爬山算法
2楼：hqd残梦
爬山法:采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的距离,以达到问题解决的一种方法。
爬山算法 与a算法有什么不同？
3楼：匿名用户
爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。
a*把所有节点分成2组，一组已访问，一组未访问，然后选择其中最优点加入已访问组。
爬山算法速度比a*快，但会舍弃部分最优解。
遗传算法与一般的爬山法有什么不同
4楼：匿名用户
爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空回间中选择一个最优解答作为当前解，直到达到一个局部最优解。
爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。
遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。
总的来说，遗传算法带有一定随机性，而爬山算法就算严格按照一定规则来搜索的。
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