2024年8月22日 · Local search algorithms are essential tools in artificial intelligence and optimization, employed to find high-quality solutions in large and complex problem spaces. Key algorithms include Hill-Climbing Search, Simulated Annealing, Local Beam Search, Genetic Algorithms, and Tabu Search.

2013年10月27日 · 局部搜索是解决 最优化问题 的一种 启发式算法。 对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms），以时间换精度的思想。 局部搜索就是其中的一种方法。 对于 组合问题，给出如下定义： 其中，S为搜索空间（解空间），其中的每一元素都是问题一个可能解。 解决组合问题，即是找到一个s * ∈ …

2020年4月25日 · 局部搜索的基本步骤如下:构造初始解sss;定义sss的邻域δ (s)\delta (s)δ (s);在邻域δ (s)\delta (s)δ (s)中搜索新的解s′s's′;令s:=s′s:=s's:=s′, 重复上述步骤直到满足停止条件.在实际中局部搜索可以作为其它算法的补充, 目的是进一步提升解的质量. 下面我们以经典的旅行商问题 (Traveling Salesman Problem)为例来介..._局部搜索算法.

In computer science, local search is a heuristic method for solving computationally hard optimization problems. Local search can be used on problems that can be formulated as finding a solution that maximizes a criterion among a number of candidate solutions.

局部搜索是一种近似算法（Approximate algorithms），是一种简单的 贪心搜索算法。 该算法每次从当前解的邻域解空间中选择一个最好邻居作为下次迭代的当前解，直到达到一个 局部最优解 (local optimal solution)。 局部搜索从一个初始解出发，然后搜索解的邻域，如有更优的解则移动至该解并继续执行搜索，否则就停止算法获得局部最优解。 局部搜索会先从一个初始解开始，通过 邻域动作。 产生初始解的 邻居解，然后 根据某种策略选择邻居解。 一直重复以上过程，直到 …

当我们谈论搜索问题或优化问题时，经常会碰到两种策略：全局搜索（global search）和 局部搜索 （local search）。 它们是用于解决问题的两种基本方法，特别是在寻找一个问题的最优解或满足某些条件的解时。 定义：局部搜索是从一个初始解出发，通过连续的小步骤改进来逐渐寻找最优解的策略。 这些步骤通常基于邻域的概念，也就是从当前解稍作修改得到的解集。 特点： 只关心当前解的邻域。 （邻域的概念见后文） 通常更快，因为它不尝试评估所有可能的解。 容易陷入 …

2023年6月13日 · A class of optimization algorithms known as local search algorithms in artificial intelligence iteratively improves a given solution by looking through its nearby solutions. Local search algorithms' main principle is, to begin with a first solution and then move on to a better one in the neighborhood until no better solution is found.

2023年9月25日 · Local search in AI refers to a family of optimization algorithms that are used to find the best possible solution within a given search space. Unlike global search methods that explore the entire solution space, local search algorithms focus on making incremental changes to improve a current solution until they reach a locally optimal or ...

In LS algorithms, we are able to do both addition and deletion at each iteration. LS algorithms move from one solution to another \neighboring" solution in the search space, by applying local changes. This iterative process continues until no local improvement is …

2024年11月28日 · Local search algorithms play a pivotal role in Artificial Intelligence (AI), particularly in solving complex optimization problems where traditional methods may struggle. These algorithms focus on finding solutions by iteratively exploring neighboring possibilities, making them highly efficient in scenarios with vast search spaces.