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Mapa mental

1 Hill Climbing

Diego Garrido Computação Evolutiva Português

Conteúdo do mapa

1 Hill Climbing

  1. Método de Busca Local (Explotação)

    • ponto x única solução candidata espaço de busca
    • Não é populacional
    • Não aceita soluções momentaneamente piores
  2. Standard ou Simple

    • Inicializa o ponto x
      • Cada iteração: x' = x(0) + N(0,sigma^2)
        • Se novo ponto for melhor - se torna ponto atual
          • Critério de parada
            • nº fixo iterações
            • nenhuma melhora
            • outro
    • Busca em torno do ponto inicial
  3. Iterado

    • Possui uma espécie de memória
    • Inicialize variável {melhor}
    • Mesmas características do Standard
      • Diferenciais
        • Pode-se considerar geração de vários pontos
        • Armazena o ponto com melhor resultado
  4. Estocástico

    • Aceita condição pior
      • Quanto pior o resultado menor as chances de ser aceita
    • Inicialize aleatoriamente o ponto x
    • gera o ponto x' - pequena perturbação
    • Selecione x' com probabilidade
      • p=(1/(1+exp[(eval(x)-eval(x'))/T]))
        • Menor T -> mais importante a diferença
    • Critério de parada do Standard

Informações

Descrição
Principais características do método Hill Climbing
Criado por
Diego Garrido
Visualizações
14
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