不容易陷入局部最优的优化算法

有很多优化算法可以避免陷入局部最优。以下是几种常见的方法：

1. 随机重启：在优化过程中，随机重新初始化算法的参数，从而重新开始搜索过程，有助于跳出局部最优。

2. 模拟退火算法：通过逐渐降低接受次优解的概率，模拟金属冷却时晶格结构变化的过程，以期望跳出局部最优。

3. 遗传算法：通过模拟生物进化的过程，使用选择、交叉和变异等操作来搜索最优解，有较高的全局搜索能力。

4. 粒子群优化算法：模拟鸟群或鱼群等集体行为，通过个体间信息的共享和迭代更新，搜索全局最优解。

5. 变邻域搜索算法：通过改变搜索邻域的方式，例如随机选择、概率选择、基于规则改变邻域等方式，扩大搜索空间。

这些方法都采用了一些特殊的策略来避免陷入局部最优，从而提高了优化算法的全局搜索能力。