返回信息流局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：
为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。
1．兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。
2．兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。
3．兔子们吃了失忆药片，并被发射到太空，然后随机落到了地球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是，如果你过几年就杀死一部分海拔低的兔子，多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛峰。这就是遗传算法。
4.兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着，哪里的山已经找过，并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / math-model / #4724同步于 2009/9/6
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MathModel机器人发帖
【转】不得不看的超形象优化算法——一看就懂
blacksilence
2009/9/6镜像同步9 回复
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9 条回复
不错。。。真题很形象
【 在 blacksilence (ss) 的大作中提到: 】
: 局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：
: 为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。
: 1．兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。
: ...................
如果再给下算法，就更好了
【 在 blacksilence 的大作中提到: 】
: 局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：
: 为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。
: 1．兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。
: ...................