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最佳答案
您不需要比较每对邻居，您需要计算一组邻居，例如在一个半径为 delta 的圆(更高维度的球体/超球体)上，然后将具有最高值的那个“爬上去”。在任何情况下，您都将离散化当前解决方案的邻域并计算每个邻域的得分函数。当您可以区分您的功能时，基于梯度上升/下降的算法可能会解决您的问题:1)计算梯度(最陡上升方向)2)向梯度的方向走一小步3) 如果解决方案没有改变则停止
这些算法的一个常见问题是，您通常只能找到局部最大值/最小值。您可以在此处找到有关梯度下降/上升算法的精彩概述:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/
关于algorithm - n维空间爬山: finding the neighbor，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41784921/
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