python 爬山算法代码实现

下面是一个简单的 Python 爬山算法的代码实现：

import random

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    return x ** 2

# 定义爬山算法
def hill_climbing(objective_function, bounds, max_iter):
    # 初始化当前解
    current = [random.uniform(bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(len(bounds))]
    # 迭代
    for i in range(max_iter):
        # 计算当前解的目标函数值
        current_cost = objective_function(current)
        # 随机选择一个邻居
        neighbor = [random.uniform(bounds[i][0], bounds[i][1]) for i in range(len(bounds))]
        # 计算邻居的目标函数值
        neighbor_cost = objective_function(neighbor)
        # 如果邻居的目标函数值更好，则更新当前解
        if neighbor_cost < current_cost:
            current = neighbor
            current_cost = neighbor_cost
    return current

# 测试
bounds = [(-5, 5)]
best = hill_climbing(objective_function, bounds, 100)
print('最优解：', best)
print('最优值：', objective_function(best))

这个实现中，目标函数是一个简单的二次函数，bounds 是搜索范围，max_iter 是最大迭代次数。hill_climbing 函数接受这些参数，并返回最优解。算法的实现很简单，每次随机选择一个邻居并计算目标函数值，如果邻居的目标函数值更好，则更新当前解。最后返回当前解即可。这是一个非常基本的爬山算法实现，可以根据需要进行修改和扩展。