爬山法英文解释翻译、爬山法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 hill climbing; hill-climbing method

分词翻译：

爬的英语翻译：

climb; crawl; creep; grabble; scramble; shin

山的英语翻译：

hill; mount; mountain
【医】 mons

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

汉英词典视角：爬山法（Hill Climbing Algorithm）详解

一、术语定义

中文：爬山法（Páshān Fǎ）
英文：Hill Climbing Algorithm
核心含义：一种局部搜索优化算法，通过逐步选择当前解的邻近最优解来逼近目标函数的最大值或最小值，模拟“向山顶攀登”的过程。

二、算法原理

初始化：随机生成初始解。
邻域搜索：在当前解的邻域内评估所有候选解，选择使目标函数值提升最大的方向移动。
终止条件：当无法找到更优解时停止，此时达到局部最优解（Local Optimum）。

数学表达：
$$

x{t+1} = argmax{x' in N(x_t)} f(x')

$$

其中 ( N(x_t) ) 是当前解 ( x_t ) 的邻域，( f ) 为目标函数。

三、典型特点

优点：简单高效、易于实现，适用于连续或离散优化问题。
缺点：易陷入局部最优，对初始解敏感，无法保证全局最优解。

四、应用场景

人工智能：用于解决NP难问题（如旅行商问题）。
运筹学：调度优化、资源分配。
控制工程：参数调优与系统优化。

五、变体算法

随机爬山法：随机选择邻域解，避免局部最优陷阱。
模拟退火：引入概率接受劣解，增强全局搜索能力。

六、权威参考文献

Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2015). Introduction to Operations Research (10th ed.). McGraw-Hill.
Luke, S. (2013). Essentials of Metaheuristics (2nd ed.). Lulu Press.

注：引用来源为经典学术著作及期刊，未提供链接以确保信息权威性。

网络扩展解释

以下基于通用知识对“爬山法”进行解释：

爬山法（Hill Climbing）是一种经典的局部搜索优化算法，常用于人工智能和数学优化领域，核心思想模拟“登山者寻找山顶”的过程。

一、基本概念

比喻：假设登山者目标是到达最高点，他每一步仅选择比当前位置更高的邻近点移动，直到周围没有更高点为止。
数学本质：在解空间中，从初始解出发，迭代移动到目标函数值更大的邻近解，直至达到局部最优。

二、算法步骤

初始化：随机选择一个初始解。
评估邻域：生成当前解的所有邻近解。
选择最优邻域：选择目标函数值最大的邻近解。
迭代或终止：若新解优于当前解，则移动到新解并重复步骤2；否则停止。

三、优缺点分析

优点	缺点
简单易实现，计算效率高	易陷入局部最优而非全局最优
适用于连续/离散问题	对初始解敏感
内存消耗低	无法处理平坦区域（高原）

四、变体改进

最陡上升爬山法：严格选择邻域中最优解。
随机重启爬山法：多次随机初始化，增加找到全局最优概率。
模拟退火：引入概率性接受较差解，跳出局部最优。

五、典型应用

路径规划：如旅行商问题的近似解。
机器学习：参数调优、神经网络训练。
调度问题：资源分配优化。

若需具体案例或数学公式推导，可提供更详细的问题方向以便补充。