artificial-intelligence - 随机爬山和首选爬山有什么区别？

Question

这两种算法都会不断生成随机邻居，并在遇到比当前状态更好的邻居时进行选择。那么区别在哪里呢？

处处提到，First Choice Hill Climbing适用于有很多后继者的情况。但实际上，有什么区别？

另外，在链接中：

随机爬山算法与首选爬山算法

提到第一选择选择第一个随机移动，而随机选择随机给出的移动。仍然看不到实现差异。请帮忙。

Answer 1

在首选爬山中，它会选择第一个发现的更好的状态。例如，如果当前状态有 10,000 个来自搜索空间的邻居。并且当前状态在几次或第一次访问后发现邻居的更好状态然后它会立即选择它。

在随机爬山中，并不总是首先选择它。例如，当特定状态在多次访问/生成邻居或解决方案后找到 5 个更好的邻居/解决方案时，然后根据当前状态与新的更好解决方案的距离的概率从它们中随机选择。