Зміст
- Визначення - Що означає Скелелазіння?
- Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.
- Техопедія пояснює Скелелазіння
Визначення - Що означає Скелелазіння?
Скелелазіння - це евристичний метод математичної оптимізації, що використовується для вирішення обчислювально складних задач, що мають безліч рішень. Це ітеративний метод, що належить до локальної родини пошуку, який починається з випадкового рішення, а потім ітеративно вдосконалює це рішення один за одним, поки не знайдеться більш-менш оптимізоване рішення.
Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.
Техопедія пояснює Скелелазіння
Скелелазіння - це техніка оптимізації, яка використовується для пошуку «локального оптимального» рішення обчислювальної задачі. Це починається з розчину, який є дуже бідним порівняно з оптимальним рішенням, а потім ітераційно покращується звідти. Це робиться шляхом генерування «сусідських» рішень, які є порівняно на крок кращими за поточне рішення, вибирає найкраще, а потім повторює процес, поки не знайдеться найоптимальніше рішення, оскільки воно вже не може знайти жодних удосконалень.
Варіанти:
- Простий - вибирається перший найближчий вузол або рішення, яке потрібно знайти.
- Найбільш круте сходження - розглядаються всі доступні рішення щодо наступних дій, після чого вибирається найближче.
- Стохастичне - сусідське рішення вибирається випадковим чином, і тоді вирішується, чи слід переходити до цього рішення, виходячи з суми покращення над поточним вузлом.
Підйом на гору виконується ітераційно - він проходить цілу процедуру і остаточне рішення зберігається. Якщо інша ітерація знайде краще кінцеве рішення, зберігається рішення або стан замінюються. Це також називається сходження на пагорб рушниці, оскільки воно просто випробовує різні шляхи, поки не потрапить на найкращу, як і те, як рушниця неточна, але все ж може потрапити в ціль через широке розповсюдження снарядів. Це дуже добре спрацьовує у багатьох випадках, тому що, як виявляється, краще витратити ресурси процесора на вивчення різних шляхів, ніж ретельно оптимізувати з початкової умови.