逆向搜索法和爬山法的例子都有哪些

Posted 2023-03-20

参考技术A 逆向搜索
计算机科学术语
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审阅专家 姚远
逆向搜索就是从目标状态出发进行的搜索，通常是与正向搜索同时进行（双向搜索），如果正向搜索时新扩展的状态是逆向搜索中出现过的，将两段搜索路径连接起来就是找到了一个解（通常是一种搜索步数最少的解）。如果反向搜索时新扩展的状态是正向搜索中出现过的，则与上述一样，也是一种最优解。逆向搜索既是一种技术，又是一种思维，广泛应用于计算机软件、互联网技术、电信技术、工业通用技术及贸易经济等领域。
中文名
逆向搜索
外文名
backward search
相对
正向搜索
学科
计算机技术
本质
逆向思维
人工智能举例互联网应用举例铁路运输举例网络贸易举例计算机软件举例TA说参考资料
人工智能举例
在人工智能中，双向产生式系统是一种同时应用正向和逆向搜索方式的产生式系统。在该系统中，把状态描述和目标描述合并为一数据库，其中状态描述应用F规则，目标描述应用B规则。[1]比如，智能机器人为了制定行动规划，具有自动求解问题的能力，它可用一套特殊的产生式规则在状态空间中搜索求解。为了得到操作序列，可以从当前的状态集出发，进行正向搜索，也可以从目标状态集出发进行逆向搜索，也可根据目标状态和当前状态的差选择合适的操作(手段-目的分析法)等。[2]
互联网应用举例
搜索引擎优化（SEO）的主要工作是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面、如何进行索引以及如何确定其对某一特定关键词的搜索结果排名等技术，来对SEO网页进行相关的优化，更改自己的网站，向排列在搜索结果前列的网站学习网站的组织方式和网页的编写方式，使其提高搜索引擎排名，从而提高网站访问量，最终提升网站的销售能力或宣传能力的技术,达到SEO目的。这个揣摩搜索引擎的过程是种逆向搜索的过程。
铁路运输举例
逆向进路搜索算法是铁路运输系统中的一种重要算法。这种算法利用站场图和二叉树的相似性,通过站场信息建立二叉树模型,但该算法搜索二叉树的过程与传统的二叉树搜索算法的搜索方向相反,它是由目标孩子向根节点搜索,这种逆向搜索不需要进行遍历搜索,就可以快速有效地完成所有进路的搜索。即在站场图中完成任意一对车站按钮之间的基本进路和变更进路的搜索。为了满足一些特殊的要求(解决车次跟踪的问题),该搜索也能完成任意一对车站设备之间的基本进路和变更进路的搜索。
网络贸易举例
网络目标市场逆向搜索模型的建立思路是首先从分析一个具体产品的原理、功能和用途入手，并考虑它的主要技术规范、价格等其他因素，确定此商品的样本特征;由以上对产品样本特征的分析，推测出有效市场;制定出一套搜索步骤，检索出需要此产品的商务网站，从而找到需此产品的企业、公司等顾客。
计算机软件举例
逆向搜索系统，用于从输入的子字串中检验来自给定列表的一个或几个字的存在的一种系统。字的列表存储在一存储器阵列,其对于存储一个子字的每一存储器单元包括一个比较器。串被分子串。每一子串被加载几次到比较寄存器,每次滚动移动一个子字。在每一存储器单元,同时与输入子串进行比较。对于每一存储器单元一个逻辑电路检测串的子字与列表字的子字的相继匹配。只要对于列表的完整字出现匹配,则对这一字设置一信号。设置一列表匹配信号,优先权编码器可用来输出匹配字之一的地址(位置)。[3]一、爬山法简介
爬山法（climbing method）是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。 假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用3个整数类型的参数x1、x2、x3，开始时将这三个参数设值为(2,2,-2)，将x1增加/减少1，得到两个解(1,2,-2), (3, 2,-2)；将x2增加/减少1，得到两个解(2,3, -2)，(2,1, -2)；将x3增加/减少1，得到两个解(2,2,-1)，(2,2,-3)，这样就得到了一个解集：
(2,2,-2), (1, 2,-2), (3, 2,-2), (2,3,-2), (2,1,-2), (2,2,-1), (2,2,-3)
从上面的解集中找到最优解，然后将这个最优解依据上面的方法再构造一个解集，再求最优解，就这样，直到前一次的最优解和后一次的最优解相同才结束“爬山”。
二、Python实例
设方程 y = x1+x2-x3，x1是区间[-2, 5]中的整数，x2是区间[2, 6]中的整数，x3是区间[-5, 2]中的整数。使用爬山法，找到使得y取值最小的解。
代码如下：
import random
def evaluate(x1, x2, x3):
return x1+x2-x3
if__name__== '__main__':
x_range = [ [-2, 5], [2, 6], [-5, 2] ]
best_sol = [random.randint(x_range[0][0], x_range[0][1]),
random.randint(x_range[1][0], x_range[1][1]),
random.randint(x_range[2][0], x_range[2][1])]
while True:
best_evaluate = evaluate(best_sol[0], best_sol[1], best_sol[2])
current_best_value = best_evaluate
sols = [best_sol]
for i in xrange(len(best_sol)):
if best_sol[i] > x_range[i][0]:
sols.append(best_sol[0:i] + [best_sol[i]-1] + best_sol[i+1:])
if best_sol[i] < x_range[i][1]:
sols.append(best_sol[0:i] + [best_sol[i]+1] + best_sol[i+1:])
print sols
for s in sols:
el = evaluate(s[0], s[1], s[2])
if el < best_evaluate:
best_sol = s
best_evaluate = el
if best_evaluate == current_best_value:
break
print 'best sol：', current_best_value, best_sol
某次运行结果如下：
[[0, 5, 1], [-1, 5, 1], [1, 5, 1], [0, 4, 1], [0, 6, 1], [0, 5, 0], [0, 5, 2]]
[[-1, 5, 1], [-2, 5, 1], [0, 5, 1], [-1, 4, 1], [-1, 6, 1], [-1, 5, 0], [-1, 5, 2]]
[[-2, 5, 1], [-1, 5, 1], [-2, 4, 1], [-2, 6, 1], [-2, 5, 0], [-2, 5, 2]]
[[-2, 4, 1], [-1, 4, 1], [-2, 3, 1], [-2, 5, 1], [-2, 4, 0], [-2, 4, 2]]
[[-2, 3, 1], [-1, 3, 1], [-2, 2, 1], [-2, 4, 1], [-2, 3, 0], [-2, 3, 2]]
[[-2, 2, 1], [-1, 2, 1], [-2, 3, 1], [-2, 2, 0], [-2, 2, 2]]
[[-2, 2, 2], [-1, 2, 2], [-2, 3, 2], [-2, 2, 1]]
best sol： -2 [-2, 2, 2]
可以看到，最优解是-2，对应的x1、x2、x3分别取值-2、2、2。
三、如何找到全局最优
爬山法获取的最优解的可能是局部最优，如果要获得更好的解，多次使用爬山算法（需要从不同的初始解开始爬山），从多个局部最优解中找出最优解，而这个最优解也有可能是全局最优解。
另外，模拟退火算法也是一个试图找到全局最优解的算法。
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