贪婪最佳优先搜索 局部搜索到底是什么？

局部搜索到底是什么？

局部搜索算法是对爬山法的改进。简言之，局部搜索算法是一种简单的贪心搜索算法，它每次从当前解的相邻解空间中选取一个最优解作为当前解，直到达到局部最优解为止。在计算机科学中，局部搜索是一种求解优化问题的元启发式算法。局部搜索从初始解开始，然后搜索解的邻域。如果有更好的解决方案，它将移动到该解决方案并继续搜索，否则将返回到当前解决方案。局部搜索算法的基本思想是：在搜索过程中，始终选择当前点的最近邻方向和距离目标最近的方向。局部搜索的优点是简单、灵活和易于实现。其缺点是容易陷入局部最优，且解的质量与初始解和邻域的结构密切相关。常用的改进方法有模拟退火、禁忌搜索等。局部搜索的应用：计算机科学（主要是人工智能）、数学、运筹学、工程学、生物信息学中各种难以找到全局最优解的计算问题。

贪心算法是不是启发式搜索？

是的；启发式算法是相对于“最优算法”而言的，它的目标是在某种启发式原则的指导下寻找一个解（这个解一般是局部最优的，但可以在很大程度上接近最优）；贪婪算法的核心——贪婪准则是启发式原则。

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