爬山法

基本內容

爬山法是指經過評價當前的問題狀態後,限於條件,不是去縮小,而是去增加這一狀態與目標狀態的差異,經過迂迴前進,最終達到解決問題的總目標。就如同爬山一樣,為了到達山頂,有時不得不先上矮山頂,然後再下來-------，這樣翻越一個個的小山頭,直到最終達到山頂。可以說,爬山法是一種"以退為進"的方法,往往具有"退一步進兩步"的作用,後退乃是為了更有效地前進。爬山法也叫逐個修改法、瞎子摸象法或k-means法。

概念：

優選法分為單因素方法和多因素方法兩類。單因素方法有平分法、0.618法(黃金分割法)、分數法、分批試驗法等；多因素方法很多．但在理論上都不完備．主要有降維法、爬山法、單純形調優勝。隨機試驗法、試驗設計法等。優選法已在體育領域得到廣泛套用。

套用：

（1）建立一個描述資料庫變化的單極值函式，且使極值對應目標狀態；

（2）選取使函式值增長最大的那條規則作用於資料庫；

（3）重複上步，直到沒有規則使函式值繼續增長。