Heuristiken

3 Nachbarschaftssuche
3.1 Hill-Climbing
Einführung Heuristiken zur Nachbarschaftssuche sind Methoden, die sich nicht auf die
Untersuchung lokaler Bereiche im Lösungsraum beschränken, sondern Strategien
zur Überwindung solcher Bereiche beinhalten.
Nachbarschaftsheuristiken sind daher in der Regel Metaheuristiken, d.h. Methoden,
welche eine oder mehrere untergeordnete Optimierungsverfahren steuern.
Hierbei sind die untergeordneten Verfahren auf die Suche nach lokalen Optima
spezialisiert und die Metaheuristik führt diese Verfahren zu Bereichen im
Lösungsraum, in denen möglicherweise bessere Lösungen zu erwarten sind.
Hill Climbing Hill Climbing ist eine der einfachsten und gebräuchlichsten Suchstrategien in
der Optimierung. Diese Methode wird Hill Climbing genannt, da sie (ähnlich
einem Bergsteiger) versucht den Gipfel auf dem direktesten Weg, d.h. dem steilsten,
zu erreichen.
Von einer gegebenen Startlösung aus wird solange der nächst bessere Punkt aus
der Nachbarschaft der aktuellen Lösung als nächster Iterationspunkt gewählt,
bis keine Verbesserung des Zielfunktionswertes mehr möglich ist. Somit endet die
Methode oft in lokalen Optima und wird deshalb meist mit zufällig ausgewählten
Startpunkten wiederholt. Eine weitere Möglichkeit ist, mehrere Lösungswege
gleichzeitig als Lösungspopulation zu verfolgen.
Hill Climbing ist eine gute Lösungsstrategie, wenn das zu lösende Modell so viel
Information beinhaltet, dass das Steckenbleiben in lokalen Optima vermieden
werden kann.
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