我們應該如何最簡單的實現這個思想呢？
登山演算法（hill climbing algorithm）： 是乙個解決優化問題的區域性搜尋演算法，通過不停地迭代從乙個候選結果向另乙個候選結果「移動」直到終止條件滿足。
public
class
hcx>
extends
optimizationalgorithm
x>
@override
public
individual
x>
solve
(final
iobjectivefunction
<
x>f)
}
//返回最優結果
return
best
;
}}
登山演算法每次都通過搜尋空間朝乙個更好地候選結果「移動」。那麼每次都朝乙個更好的方向移動會發生什麼問題呢？
通過上圖我們可以看到： 如果不能夠探索搜尋空間內的其他部分，優化演算法會過早的朝乙個區域性優化融合。在空間內的其他部位會有更有的結果我們將無法找到！
現在我們已經實現了乙個簡單的共通啟發式演演算法！它好嗎？這個問題我們將在後面**！
A star演算法優化二
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優化演算法（二）模擬退火演算法
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HADOOP優化 實用篇
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