Hill Climbing

释义 Definition

hill climbing：

（计算机/数学）爬山算法、爬坡法：一种常见的局部搜索/优化方法，每一步都选择让目标函数“变得更好”的邻域移动，直到无法继续改进（可能停在局部最优）。
（字面义）爬山、登坡：指在山坡上向上攀爬的活动。

发音 Pronunciation

/ˈhɪl ˌklaɪmɪŋ/

例句 Examples

Hill climbing can get stuck in a local optimum.
爬山算法可能会卡在局部最优解上。

We used hill climbing to tune the model’s parameters, but we restarted several times to avoid poor local solutions.
我们用爬山算法来调模型参数，但为了避免糟糕的局部解，我们进行了多次重启。

词源 Etymology

“hill climbing”原意是“爬山/登坡”。在优化与人工智能语境里，它借用了“不断往高处走更接近山顶”的比喻：把“更高”对应为“更优”（例如更大的得分或更小的损失），算法就像沿着地形不断上坡，直到再也找不到更好的方向为止。

文学与作品 Literary Works

Artificial Intelligence: A Modern Approach（《人工智能：一种现代方法》）——在搜索与局部搜索章节中讨论 hill-climbing search。
Programming Collective Intelligence（《集体智慧编程》）——在优化/搜索相关内容中提及爬山式改进思路。
Algorithms by Dasgupta, Papadimitriou, Vazirani（《算法概论》）——在启发式与局部改进类方法的讲解中常出现 hill climbing 的术语与思想。