爬山搜索和分支定界是人工智能中使用的两种启发式搜索算法。这两种方法有什么区别？
最佳答案
爬山搜索的工作原理是从对解决方案的初始猜测开始，然后迭代地对其进行局部更改，直到找到解决方案或启发式算法陷入局部最大值。有很多方法可以避免陷入局部最大值，例如并行运行多个搜索，或者概率选择后继状态等。在许多情况下，爬山算法会迅速收敛到正确答案。但是，这些方法都不能保证找到最佳解决方案。
分支定界解决方案的工作原理是将搜索空间切割成多个部分，探索一个部分，然后根据每次搜索期间获得的信息尝试排除搜索空间的其他部分。他们保证最终会找到最佳答案，尽管这样做可能需要很长时间。对于许多问题，基于分支定界的算法效果很好，因为少量信息会迅速缩小搜索空间。
简而言之，爬山法不能保证找到正确的答案，但通常运行得非常快并给出很好的近似值。分支定界法总能找到正确的答案，但可能需要一段时间才能找到。
希望这对您有所帮助!
关于algorithm - "hill climbing"和 "branch-and-bound"搜索算法有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14610486/