파이썬에서 AI에 대한 언덕 등반 알고리즘 구현

AI 및 컴퓨터 과학의 기본 최적화 기술인 Hill Climbing 알고리즘은 솔루션을 반복적으로 개선하기 위해 로컬 검색 전략을 사용합니다. 그 이름은 언덕을 올라가는 눈가리개 등산객의 이미지를 불러 일으켜 주변 환경을 기반으로 점진적으로 위쪽으로 움직입니다. 이 기사는 알고리즘의 역학, 변형 및 파이썬 구현을 탐구합니다. AI 신규 이민자에게는 AI 기초 기술 트랙이 필수 기본 지식을 제공합니다.

언덕 등반 알고리즘 이해 언덕 등반은 산봉우리를 목표로하는 등산객과 마찬가지로 최상의 솔루션을 반복적으로 찾아 최적화 문제를 해결합니다. AI에서는 수많은 잠재적 솔루션을 탐색하는 것이 포함됩니다. 이 알고리즘은 인근 솔루션을 평가하고 우수한 솔루션으로 진행하여 작동합니다. 핵심 단계는 다음과 같습니다 실행 가능한 솔루션으로 초기화하십시오 이웃 솔루션을 탐색하십시오. 우수한 이웃이 존재하면 이동하십시오 더 나은 솔루션이 발견되지 않을 때까지 2 단계와 3 단계를 반복하십시오.

걷는 로봇 학습을 고려하십시오. 언덕 등반은 임의의 다리 움직임으로 시작하여 최적의 보행이 달성 될 때까지 보행 성능 향상에 따라 반복적으로 정제 할 수 있습니다. 가장 정교한 AI 기술은 아니지만 중요한 빌딩 블록입니다. 힐 등반 알고리즘 변형

3 개의 1 차 언덕 등반 변형이 존재합니다

단순한 언덕 등반 :

이것은 모든 대안을 탐색하지 않고 첫 번째 우수한 솔루션을 채택합니다. 빠르지 만 더 나은 솔루션을 더 멀리 간과 할 수 있습니다.

1. 가장 가파른 언덕 등반 : 이 방법은 최적의 솔루션을 선택하기 전에 모든 인접한 솔루션을 철저히 검사합니다. 느리지 만 일반적으로 우수한 결과를 산출합니다
2. 확률 론 언덕 등반 :
이것은 우수한 솔루션에서 확률 론적으로 선택하여 더 나은 옵션을 선호하지만 절대 최고를 넘어 탐사를 허용함으로써 무작위성을 소개합니다. 이것은 차선책에 갇히게 될 위험을 완화시킵니다.
4. 각 변형은 뚜렷한 장점을 가지고 있으며 특정 문제 유형에 가장 적합합니다.

언덕 등반 알고리즘 메커니즘

알고리즘은 단계에서 진행됩니다 :

초기화 : 알고리즘에는 하이킹 시작점을 선택하는 것과 유사한 출발점이 필요합니다. 잘 선택된 출발점은 효율성에 상당히 영향을 줄 수 있습니다

이웃 탐색 :

알고리즘은 현재 상태와 유사한 인접 솔루션을 평가합니다. 예를 들어, 전달 경로 최적화 (a- & gt; b- & gt; c- & gt; d)는 (a- & gt; b- & gt; d- & gt; c) 또는 (a- & gt; c- & gt; b- & gt; d)와 같은 근처의 경로를 검사하는 것이 포함됩니다. 목적 함수는 각 솔루션에 점수를 할당합니다 다음 단계 선택 :

알고리즘은 인접 솔루션 점수를 기반으로 다음 단계를 선택합니다. Simple Hill Climbing은 첫 번째 더 나은 솔루션을 취하고, 가장 가파른 것은 최고를 선택하고, 확률 론적 언덕 등반은 우수한 솔루션에서 확률 적으로 선택합니다.

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종료 : 더 나은 솔루션이 발견되지 않으면 알고리즘이 종료되거나 시간 제한에 도달하거나 만족스러운 솔루션이 발견됩니다.

언덕 등반의 장점과 단점

장점 :

단순성과 구현 용이성. 간단한 문제에 대한 속도와 효율성. 낮은 계산 자원 요구 사항.

제한 사항 :

Local Maxima : > 알고리즘은 Local Optima에 갇혀 글로벌 최적의 발견을 방지 할 수 있습니다. plateaus :

알고리즘은 모든 인접 솔루션이 똑같이 좋은 평평한 지역에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 릿지 :

알고리즘은 피크를 향해 직접 진행하는 대신 융기 부분을 따라 지그재그 할 수 있습니다. 시작점 의존성 :
• 초기 솔루션은 최종 결과에 크게 영향을 미칩니다.
한계를 완화하기위한 전략
• 몇 가지 전략은 Hill Climbing의 한계를 다루고 있습니다
• Random-Restart Hill 등반 :
여기에는 다른 임의의 시작점에서 알고리즘을 여러 번 실행하여 전체적으로 최상의 솔루션을 선택합니다.

시뮬레이션 된 어닐링 : 이 방법은 더 나쁜 솔루션, 특히 초기에는 점차 점차 점점 더 선택적이되는 솔루션을 확률 적으로 받아들입니다. 이것은 지역 최적의 탈출과 더 넓은 솔루션 공간의 탐색을 허용합니다.

간단한 언덕 등반의 파이썬 구현
• 위험을 최소화하면서 수익을 극대화하는 재무 문제인 포트폴리오 최적화에 언덕 등반을 적용합시다. 포트폴리오 성능을 평가하기위한 객관적인 기능과 인접 포트폴리오 할당을 생성하는 기능을 정의합니다. 간단한 언덕 등반 알고리즘은 포트폴리오를 반복적으로 향상시킵니다. (객관적인 함수, 이웃 생성 및 단순한 언덕 등반 알고리즘에 대한 파이썬 코드는 입력의 제공된 예와 유사하게 포함됩니다.)
언덕 등반의 응용
• Hill Climbing은 다양한 AI 도메인에서 응용 프로그램을 찾습니다 :

  머신 러닝 : 모델 최적화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 기능 선택. 로봇 공학 :

  경로 계획, 관절 각도 최적화, 센서 배치. 자연 언어 처리 :
  텍스트 요약, 단어 임베딩. 컴퓨터 비전 : 이미지 세분화, 객체 감지. 게임 ai : 게임 전략 최적화, NPC 동작. 비즈니스 및 운영 : 공급망 최적화, 자원 스케줄링.
  • 결론 Hill Climbing은 다양한 분야에 걸쳐 실제 응용 프로그램을 갖춘 기초 AI 알고리즘입니다. 제한 사항이 존재하지만 임의의 재시작 및 시뮬레이션 된 어닐링과 같은 전략은 그 효과를 향상시킵니다. 단순성과 효율성은 특히 빠른 근사 솔루션이 허용되는 경우 귀중한 도구입니다. Hill Climbing을 이해하는 것은보다 진보 된 최적화 기술을 탐색하기위한 강력한 기초를 제공합니다.
  • (FAQS 섹션은 입력의 제공된 예와 유사하게 여기에 포함됩니다.)

위 내용은 파이썬에서 AI에 대한 언덕 등반 알고리즘 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!