Sự khác biệt giữa tìm kiếm chùm địa phương và tìm kiếm chùm Stochastic là gì?

Question

Tôi biết rằng cả hai đều chọn K một cách ngẫu nhiên, và sau đó chọn K tốt nhất, vì tôi hiểu K tốt nhất gọi những người khác để tìm mục tiêu, vậy sự khác biệt chính xác giữa tìm kiếm chùm địa phương và tìm kiếm chùm Stochastic là gì? Xin hãy giúp tôi và sửa cho tôi nếu tôi sai

Answer 1

Stochastic khá nhiều phương tiện ngẫu nhiên một cách nào đó. Một trong những vấn đề lớn với tìm kiếm chùm tia là nó có xu hướng bị mắc kẹt vào optima địa phương thay vì tối ưu toàn cầu. Để tránh việc tìm kiếm ngẫu nhiên đó đưa ra một số xác suất (thường nhỏ nhất) của giải pháp để chọn bước không tối ưu tại một thời điểm nhất định. Bạn có thể nghĩ rằng đó là "thêm ngẫu nhiên". Một cách tiếp cận tốt hơn một chút sẽ là simulated annealing, nơi cơ hội để có lựa chọn tối ưu giảm theo thời gian.

Tìm kiếm địa phương, mặt khác sẽ luôn chọn K láng giềng tốt nhất, không bao giờ cho phép đi chệch khỏi một địa phương tối ưu nếu bạn tình cờ gặp phải.

Answer 2

Tôi nghĩ rằng sự khác biệt duy nhất là trong tìm kiếm chùm Stochastic, những người kế vị của K được chọn ngẫu nhiên so với người gọi K kế thừa với K trong tìm kiếm chùm cục bộ. Ít nhất đó là những gì tôi thu thập được từ số này SOURCE

Câu hỏi hay!

Edit: Đây là another source mà đi vào một ít chi tiết thêm về những khác biệt