Artificial intelligence 随机爬山和首选爬山有什么区别？

这两种算法都会不断生成随机邻居，并在遇到比当前状态更好的邻居时进行选择。 那么区别在哪里呢

到处都提到，第一选择爬山适合有很多接班人的情况。但是真的，有什么区别吗

此外，在链接中：

有人提到，“第一选择”选择第一个随机移动，而“随机”选择随机给定的移动。仍然看不到实现上的差异。

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请帮忙。

在首选爬山中，它会选择第一个发现更好的状态。例如，如果当前状态有来自搜索空间的10000个邻居。而当前状态在几次或第一次访问后发现邻居的状态更好，那么它会立即选择它

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在随机爬山中，它并不总是第一个被选择的。例如，当特定状态在多次访问/生成邻居或解决方案后发现5个更好的邻居/解决方案，然后根据当前状态与新更好解决方案的距离的概率从中随机选择。

在第一选择爬山中，它将选择第一个发现的更好状态。例如，如果当前状态有来自搜索空间的10000个邻居。而当前状态在几次或第一次访问后发现邻居的状态更好，那么它会立即选择它

在随机爬山中，它并不总是第一个被选择的。例如，当特定状态在多次访问/生成邻居或解决方案后发现5个更好的邻居/解决方案，然后根据当前状态与新的更好解决方案的距离的概率从中随机选择。

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