第6讲(局部与随机搜索策略)

搜索策略之分析搜索需求 2007年10月21日 sowatch--------------------------------------------------------------------------------搜索之前要思考，而思考的第一步是分析自己的搜索需求（或检索主题）。

我们的搜索需求（检索主题）大体可分为以下几类：+需求很明确，能用很独特的、非常有区分性的关键词来描述如：佳能EOS400D相机报价、huipk的百度空间等等。

+我们不能用独特而有区分性的关键词来描述我们的搜索需求（检索主题），或我们暂时想不到这样的关键词，而只能用普通或较为常见的术语来描述我们的需求。

这有可能把我们带到错误的地方。

如：搜索技巧、搜索策略+我们只是想浏览一个比较宽范的主题如：搜索引擎、google、百度+我们想了解一个宽泛主题的某一方面如：搜索引擎界面设计、百度提供的服务+我们的搜索需求（或检索词）需要用同义词、近义词、不同写法（如：繁简体）、加辅助词、减辅助词来扩展或缩小。

如：car&auto&auto design、搜索引擎9238&俞军& 俞军生平、google&谷歌&李开复等等+对于要检索的东西，我们完全是门外汉，所知甚少，需要一个总体的指导。

如：认知心理学（对我来说）、临床医学等等。

分析搜索需求是检索的第一步，是选择正确搜索工具、确定去哪儿搜的基搜索策略之选择正确的检索工具 2007年10月22日 sowatch-------------------------------------------------------------------------------- 分析自身搜索需求（或检索主题）后的下一步选择正确搜索工具、确定去哪儿搜。

1、需求很明确，能用很独特的、非常有区分性的关键词来描述--->建议使用google、百度等通用搜索工具，结合精确查找语法" "及其他限定词或检索语法来搜索。

局部搜索算法范文局部算法局部算法（Local search algorithm）是一种在组合数学及操作研究中被广泛应用的算法，用于在大规模空间中寻找最优解。

它通过在过程中逐步调整当前解，从而逐步趋近于最优解。

局部算法通常用于解决NP难问题，特别是在排列组合、旅行商问题、图论等领域有很好的应用。

局部算法的核心思想是在过程中只关注问题的当前解，而不关注问题的全局结构。

在开始时，算法会随机生成一个初始解，并通过一系列的局部操作来寻找更好的解。

每一次局部操作都会对当前解进行微小的改变，如果改变后的解优于当前解，则接受该改变，否则舍弃该改变。

通过不断地进行局部操作，算法会带着当前解向更好的解靠近。

局部算法有很多经典的应用，其中最著名的是模拟退火算法（Simulated Annealing）。

模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，它通过模拟金属退火时的原子运动来寻找最优解。

模拟退火算法在解决诸如旅行商问题（Traveling Salesman Problem）等组合优化问题方面非常有效。

除了模拟退火算法，局部算法还有很多其他的变种。

其中最常见的是禁忌算法（Tabu Search），它通过禁止一些局部操作的重复出现来避免陷入局部最优解。

禁忌算法在解决排列问题、调度问题等领域有很好的应用。

局部算法的优点在于简单、易于实现，并且能够快速找到次优解。

而局部算法的缺点在于容易陷入局部最优解，而无法发现全局最优解。

这是因为局部算法只关注当前解的局部环境，而无法考虑全局信息。

为了克服这个问题，可以通过引入随机因素或启发式策略来增加算法的范围。

总的来说，局部算法是一种用于在大规模空间中寻找最优解的有效方法。

尽管它有一些局限性，但在实际应用中已经被证明非常有效。

在今后的研究和应用中，局部算法有望进一步发展和改进，为解决更加复杂的组合优化问题提供更好的解决方案。

全局搜索和局部搜索.目前使用较普遍的、有影响的全局搜索算法主要包括主从面算法、单曲面算法、级域算法、位码算法及NBS 算法;局部接触搜索算法主要有基于"点面算法"、基于"小球算法"、基于光滑曲面(曲线)算法三大类.接触界面算法目前主要有拉格朗日乘子法和罚函数法,以及扰动拉氏法和增广拉氏法.此外,接触问题的并行计算也是不可忽视的研究内容模拟退火算法和遗传算法等是较新发展起来的算法，算法引入了随机因素，不一定能找到最优解，但一般能快速找到满意的解。

局部搜索算法是从爬山法改进而来的。

爬山法：在没有任何有关山顶的其他信息的情况下，沿着最陡的山坡向上爬。

局部搜索算法的基本思想：在搜索过程中，始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索。

现实问题中，f在D上往往有多个局部的极值点。

一般的局部搜索算法一旦陷入局部极值点，算法就在该点处结束，这时得到的可能是一个糟糕的结果。

解决的方法就是每次并不一定选择邻域内最优的点，而是依据一定的概率，从邻域内选择一个点。

指标函数优的点，被选中的概率大，指标函数差的点，被选中的概率小。

考虑归一化问题，使得邻域内所有点被选中的概率和为1。

一般的局部搜索算法是否能找到全局最优解，与初始点的位置有很大的依赖关系。

解决的方法就是随机生成一些初始点，从每个初始点出发进行搜索，找到各自的最优解。

再从这些最优解中选择一个最好的结果作为最终的结果。

起始点位置影响搜索结果示意图爬山算法1, n := s;2, LOOP: IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS);3, EXPAND(n) →{mi},计算h(mi), nextn=min{h(mi)}4, IF h(n)<h(nextn) THEN EXIT(Fail);5, n:=nextn;6, GO LOOP;该算法在单峰的条件下，必能达到山顶。

局部搜索算法（1）随机选择一个初始的可能解x0 ∈D，xb=x0,P=N(xb);//D是问题的定义域，xb用于记录到目标位置的最优解，P为xb的邻域。

搜索策略相关知识讲义策略是指在进行信息和信息检索时采用的一系列方法和技巧。

在互联网时代，策略的重要性愈发凸显。

精确的策略可以帮助我们高效地获取所需信息，节省时间，提高效率。

以下是一份关于策略的相关知识讲义。

一、引擎的基本原理和使用技巧1.1引擎的基本原理：介绍引擎的工作原理，包括爬虫、索引和排名等流程。

1.2 常用的引擎：介绍常见的引擎，如Google、百度、必应等，以及各自的特点和使用技巧。

1.3语法：介绍引擎的高级语法，如通配符、逻辑运算符、引号等，帮助用户更精确地所需信息。

二、关键词选择和优化2.1关键词的选择：介绍如何选择合适的关键词，如使用具体和明确的关键词，使用同义词和近义词等。

2.2关键词的优化：介绍如何在中使用关键词，如将关键词放在标题、正文和链接中，提高引擎对相关性的识别。

三、结果的评估和筛选3.1结果的评估：介绍如何评估结果的质量，如查看网站的可信度、权威性和更新性等。

3.2结果的筛选：介绍如何筛选结果，如使用工具、过滤器和高级选项等，以减少不相关的结果。

四、使用专业工具和数据库4.1 学术引擎和数据库：介绍各类学术引擎和数据库，如谷歌学术、PubMed等，以及其特点和使用方法。

4.2行业工具和数据库：介绍各类行业专用的工具和数据库，如专利数据库、商业情报数据库等，以及其搜素策略和使用技巧。

五、其他策略和技巧5.1高级：介绍如何使用高级选项和筛选器，精确所需信息。

5.3反向：介绍如何使用反向，通过已有信息查找相关的信息。

5.4手动：介绍如何通过查阅参考书、刊物和实体图书馆等方式进行手动，获取特定领域的专业信息。

六、策略的实践案例和练习通过实际案例和练习，帮助学习者掌握策略和技巧，并提高其效果。

策略相关知识讲义在互联网时代的信息获取中扮演着重要的角色。

通过学习引擎的基本原理和使用技巧，掌握关键词选择和优化的方法，以及结果的评估和筛选的技巧，可以帮助我们更高效地获取所需信息。

此外，学习专业工具和数据库的使用方法，掌握其他策略和技巧，也能够提高效果。

局部搜索算法文章目录前言目标函数：用来判断解的优劣。

邻域的定义：根据不同问题，有着不同的邻域定义。

初始解的产生规则新解的产生和接受规则算法终止准则（常见的三个准则:求解时间；迭代次数；和解质量提高比例）二、爬山法（HILL-CLIMBING）我们可以类比成一个兔子爬山的例子，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。

爬山算法可以类比成一个有失忆的兔子在浓雾中爬山。

这里就揭示了爬山算法的两个问题：失忆：就是说这只兔子不记得他去过什么地方，它只记得他现在所处的位置，以及周边的情况（因为有浓雾，所以它只能看到最近的周边的情况）。

浓雾：当他走到一个局部最值点时，因为他看见远处是否还有更大的最值点，所以就把当前这个局部最值点返回给你（爬山算法的返回是返回一个状态而不是一个路径，这个状态就是一个局部最值点）。

模拟退火（SIMULATEDANNEALING）为了防止陷入局部最优，模拟退火算法以一定概率接受比当前解差的解，接受差解的概率随着迭代次数的增加而下降，或者说是随着温度T的下降而下降。

该算法从一个初始解开始，这个初始解可以是随机选择的，也可以是启发式方式得到的，并初始化一个温度。

在每次迭代过程中，从当前解的邻居解中随机的选择一个解，若随机选择的一个邻居解比当前解的质量好，则替换当前解，若质量比当前解差，则以一定的概率接受这个差解，来替换当前解。

最后更新温度T，进行下一次迭代。

同样类比成兔子爬山，模拟退火方法是一群喝醉的兔子。

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。

1.简介2.流程3.应用遗传算法（Genetic algorithm）种群：种群中的每个个体都是潜在解个体表示：染色体，实际就是状态的表示适应度函数：表示解的好坏程度选择（利用）：根据适应度选取比较好的解优先进行两两繁殖交叉（利用为主+探索）：选取一个杂交点，两边染色体互相交换变异（探索）：每个位置都会小概率发生变异类比成兔子，遗传算法是一群吃了失忆药片随机分布在地球上的某些地方的兔子们。

检索词与检索策略
检索词和检索策略在信息检索中扮演着重要的角色。

1. 检索词：检索词是用于描述信息需求的词汇或短语。

它可以是关键词、标题、作者、主题等，具体取决于检索的数据库或平台。

选择合适的检索词是进行有效信息检索的关键。

为了找到相关的信息，需要使用最能描述信息需求的词汇，并注意同义词和相关词。

2. 检索策略：检索策略是指为实现检索目标而制定的计划和步骤。

它包括确定检索范围、选择检索工具、确定检索方法、制定检索式等。

一个好的检索策略可以提高信息检索的效率和准确性。

在制定检索策略时，需要考虑信息需求、信息环境和信息类型等因素。

为了提高检索效果，可以调整检索词和检索策略。

例如，扩大检索范围、增加关键词、使用布尔逻辑运算符等。

此外，实践和经验也是提高信息检索能力的关键。

通过不断实践和总结，可以逐步提高信息检索的技巧和效率。

以上内容仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅信息检索领域相关书籍或咨询该领域专家。

检索策略是指在进行信息检索时所采用的方法和步骤。

它是一种系统化的方法，用于确定检索词、选择检索系统、调整检索式以及评估检索结果。

具体来说，检索策略包括以下几个步骤：
1. 确定检索目标：首先需要明确要查找的信息类型和主题，以便选择合适的检索系统或数据库。

2. 制定检索策略：根据检索目标和相关文献，制定合理的检索策略，包括选择适当的关键词、布尔运算符和位置算符等。

3. 实施检索过程：根据制定的检索策略，使用相应的检索系统或数据库进行检索，获取相关文献和结果。

4. 评估检索结果：对检索结果进行评估，包括查全率、查准率、查全率与查准率的权衡等，并根据评估结果调整检索策略或更换检索系统。

在实际应用中，检索策略的应用范围非常广泛，如科学研究、文献综述、专利查询、产品搜索等。

它可以帮助用户更高效地获取所需信息，提高信息利用的效率和效果。

此外，检索策略还具有以下特点：
1. 灵活性：不同的信息需求和资源类型需要不同的检索策略，因此需要根据具体情况进行调整和优化。

2. 针对性：检索策略需要根据特定主题和目标进行制定，确保能够获取到所需的信息。

3. 动态性：随着信息环境的变化和技术的进步，检索策略也需要不断更新和改进，以适应新的需求和挑战。

总之，检索策略是一种系统化的方法，用于指导用户高效地获取所需信息。

它需要结合具体的信息需求和资源类型，制定合理的检索策略，并在实施过程中不断调整和优化，以提高信息利用的效率和效果。

强化学习算法是一种让智能体从环境中学习并改善其决策过程的方法。

在强化学习中，策略搜索是一种重要的方法，其目标是寻找最优的策略，以获得最大的累积奖赏。

在本文中，我们将详细介绍强化学习算法中的策略搜索方法，包括基本概念、常用算法和应用场景。

一、基本概念在强化学习中，策略是指智能体在特定状态下采取的行为方式。

策略搜索的目标是通过搜索空间中的不同策略，找到能够最大化累积奖赏的最优策略。

其中，奖赏是环境对智能体行为的评价，累积奖赏则是智能体在整个学习过程中所获得的奖赏的总和。

在策略搜索中，通常会使用参数化的策略表示方法，即将策略表示为一个参数化的函数。

这样做的好处是可以通过调整参数来改变策略，从而实现策略搜索。

二、常用算法1. 策略梯度方法策略梯度方法是一种常用的策略搜索方法，其核心思想是通过梯度上升法来寻找最优策略。

具体来说，就是通过对策略的参数进行调整，使得累积奖赏最大化。

策略梯度方法通常使用梯度下降算法来求解策略的参数，其中包括常见的算法有REINFORCE、TRPO和PPO等。

2. 进化算法进化算法是另一种常用的策略搜索方法，其核心思想是通过模拟生物进化的过程来寻找最优策略。

具体来说，就是通过对策略参数进行随机变异和选择操作，使得智能体的适应度最大化。

进化算法包括常见的算法有遗传算法、进化策略和遗传规划等。

3. Q-learningQ-learning是一种基于值函数的强化学习算法，其核心思想是通过学习值函数来寻找最优策略。

具体来说，就是通过对值函数的更新来改善策略，使得累积奖赏最大化。

Q-learning算法是一种基于动态规划的方法，通常用于解决马尔科夫决策过程问题。

三、应用场景策略搜索方法在强化学习中有着广泛的应用场景，包括机器人控制、游戏玩法、自然语言处理等领域。

在机器人控制中，策略搜索方法可以用于设计智能体的行为策略，使其能够在复杂环境中完成任务。

在游戏玩法中，策略搜索方法可以用于设计智能体的策略，使其能够在游戏中取得好的成绩。

爬山法：局部寻优搜索算法遗传算法是优秀的全局优化算法，爬山法是一种局部寻优效果较好的搜索算法。

简单的来说，就在在一个初始目标位置附近，随机搜索看是否存在符合最终期望目标的位置。

有的话就替换原初始目标位置，然后在重复搜索，直到随机搜索一定次数后，都没有更好的目标位置为止。

专业一点的说法是这样：首先在搜索空间随机选取一点作为进行迭代的初始点，然后在其邻域内随机产生一点，计算其函数值，若该点函数值优于当前点，则用当前点替换初始点作为新的初始点继续在邻域内搜索，否则继续在邻域随机产生另一个点与初始点进行比较，直到找到比其优秀一点或连续几次都找不到比其优秀的点则终止搜索过程。

举个例子：A国部队进行战事训练，你作为其中一名优秀的狙击手，黑夜中，你被空降到一个山地中，现在你需要占据制高点，我们设定制高点是峰顶位置。

现在你手上唯一的武器就是一把狙击枪和一个海拔仪。

那么怎么在短时间内快速找到最近的制高点呢？你灵机一动一动动，想到了“爬山法”，于是你在距离当前降落位置A点的20米的东（A1）南（A2）西（A3）北（A4）四个方向上分别测试了海拔高度，选择其中海拔最大的位置（假设是东边的位置A1），这个时候，你在达到东边这个位置A1后，又测量了东南北三个方向相距A1点20米（这个20米称为步长）的位置（西边不用测量，因为你是从上一个A是在A1的西边），在进行确定往那个方向前进，在不断重复之后，当你发现其他方向的海拔都低于你这个位置的海拔的时候，你就可以认为，你当前处于至少在局部范围内是最好的制高点了。

这个时候，你看了一下表，用时3分钟，然后便开始伏地探测搜寻Target准备狙击了。

爬山法在处理单峰问题时可以快速收敛到局部最优点，但是多峰值问题有多个峰值点，用爬山法只能找到多个局部最优点之中的一个，不一定是全局最优点，因此将无法确定全局最优点。

尽管爬山法不能进行全局寻优，但是爬山法有传统的优化算法不具有的优势，就是爬山法可以处理不可微的单峰函数，因为爬山法通过在邻域内随机产生个体进行优化，不需要利用梯度，所以爬山法可以在遗传算法处理复杂问题时发挥局部寻优作用。

全局搜索和局部搜索.目前使用较普遍的、有影响的全局搜索算法主要包括主从面算法、单曲面算法、级域算法、位码算法及NBS 算法;局部接触搜索算法主要有基于"点面算法"、基于"小球算法"、基于光滑曲面(曲线)算法三大类.接触界面算法目前主要有拉格朗日乘子法和罚函数法,以及扰动拉氏法和增广拉氏法.此外,接触问题的并行计算也是不可忽视的研究内容模拟退火算法和遗传算法等是较新发展起来的算法，算法引入了随机因素，不一定能找到最优解，但一般能快速找到满意的解。

局部搜索算法是从爬山法改进而来的。

爬山法：在没有任何有关山顶的其他信息的情况下，沿着最陡的山坡向上爬。

局部搜索算法的基本思想：在搜索过程中，始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索。

现实问题中，f在D上往往有多个局部的极值点。

一般的局部搜索算法一旦陷入局部极值点，算法就在该点处结束，这时得到的可能是一个糟糕的结果。

解决的方法就是每次并不一定选择邻域内最优的点，而是依据一定的概率，从邻域内选择一个点。

指标函数优的点，被选中的概率大，指标函数差的点，被选中的概率小。

考虑归一化问题，使得邻域内所有点被选中的概率和为1。

一般的局部搜索算法是否能找到全局最优解，与初始点的位置有很大的依赖关系。

解决的方法就是随机生成一些初始点，从每个初始点出发进行搜索，找到各自的最优解。

再从这些最优解中选择一个最好的结果作为最终的结果。

起始点位置影响搜索结果示意图爬山算法1, n := s;2, LOOP: IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS);3, EXPAND(n) →{mi},计算h(mi), nextn=min{h(mi)}4, IF h(n)<h(nextn) THEN EXIT(Fail);5, n:=nextn;6, GO LOOP;该算法在单峰的条件下，必能达到山顶。

局部搜索算法（1）随机选择一个初始的可能解x0 ∈D，xb=x0,P=N(xb);//D是问题的定义域，xb用于记录到目标位置的最优解，P为xb的邻域。

机器翻译中的局部和全局搜索算法研究机器翻译(Machine Translation, MT)是指使用计算机技术实现一种语言向另一种语言的自动翻译过程。

在机器翻译的研究和实践中，局部搜索算法和全局搜索算法是两种常见的翻译算法。

下面将分别对这两种算法进行介绍和研究。

一、局部搜索算法局部搜索算法是一种基于贪心的翻译算法，它从源语言的局部信息出发，逐步生成目标语言的翻译结果。

常见的局部搜索算法有基于短语的翻译方法和基于词语的翻译方法。

基于短语的翻译方法基于短语的翻译方法是一种常见的局部搜索算法，它将源语言和目标语言分别表示为短语，并通过对源语言短语进行组合，生成目标语言的翻译结果。

该算法的主要思路是通过构建短语对（Phrase Pair）的方式实现翻译，其中短语对包括源语言短语和目标语言短语。

翻译过程中，通过对源语言句子进行分析和解码，选择与源语言短语对应的目标语言短语，得到最终的翻译结果。

基于词语的翻译方法基于词语的翻译方法是另一种常见的局部搜索算法，它将源语言和目标语言分别表示为词语，并通过对源语言词语进行组合，生成目标语言的翻译结果。

该算法的主要思路是通过词语的对齐（Word Alignment）实现翻译，其中词语对齐是指将源语言词语和目标语言词语进行对应关联。

翻译过程中，通过对源语言句子进行词语对齐和解码，选择与源语言词语对应的目标语言词语，得到最终的翻译结果。

局部搜索算法的优势在于其简单、高效，能够在较短的时间内完成翻译任务。

然而，局部搜索算法也存在一些问题。

首先，由于其贪心策略，容易陷入局部最优解，导致在某些情况下翻译结果不够准确。

其次，局部搜索算法只考虑了源语言的局部信息，缺乏对全局语义的理解，导致翻译的准确性和流畅性有待提高。

二、全局搜索算法全局搜索算法是一种基于动态规划的翻译算法，它从源语言的全局信息出发，通过对源语言和目标语言之间的整体关系进行建模，实现目标语言的翻译结果。

全局搜索算法常见的应用包括统计机器翻译和神经机器翻译。