爬山演算法

爬山演算法

爬山演算法 (Hill Climbing) 是一種最簡單的優化算法，該方法就像模擬人類爬山時的行為而設計的，因此稱為爬山演算法。

程式究竟要怎麼爬山呢？且讓我們用一張圖來看看。

假如我們在 Google 裏輸入一個算式，Google 會幫我們畫出該函數。舉例而言，如果我在 Google 輸入 x^2+3x+5 這個算式，您會看到下列圖形：

圖、在 Google 輸入 x^2+3x+5 後顯示的函數圖

這時您可以移動滑鼠，圖形會出現一個可移動的小藍點，該點會沿著曲線移動，上圖中 (x, y) 座標顯示為 x:6.07202181, y:60.0855143，就是那個小藍點所在的位置。

如果我們想要寫程式尋找這個函數的最低點，那我們應該怎麼找呢？

其實方法很簡單，就是一直往低的地方走，一直走到最低點，然後你會看到左右兩邊都沒辦法更低了，於是就停止尋找，傳回該最低點作為答案。

這個方法，就像是水往低處流一樣，不斷的往更低的方向流，最後一定會流到一個山谷，然後就積成一個湖了。

但是、既然這樣，那為甚麼叫做爬山演算法，而不叫「流水下山演算法」呢？

其實、只要反過來看就行了，如果我們想要找的是最高點，而不是最低點，那整個行為就會像爬山一樣，只是最後爬到山頂就會停了。

採用這種想法，若我們想找這個函數的最高，我們可以在 Google 輸入 -(x^2+3x+5) 就可以看到那座山了，以下是 Google 顯示的結果：

圖、在 Google 輸入 -(x^2+3x+5) 後顯示的函數圖

當然、如果函數有很多山峰，那這種方法只能走到小山丘就會停了。這時您可能會說，那為甚麼不再繼續往更高的山走去呢？

關於這點，並不是不行，只是程式沒有眼睛，也沒辦法一眼望去把所有的地形都給看光，然後知道更高的山峰在哪裡？

如果我們用上面水往低處流的想法，您就會清楚爬山演算法所遭遇的困難了。當您像水一樣往下流，到了谷底之後，由於四周都是山壁，所以您根本看不到更低的谷到底在哪裡，所以只好就停下來了。

此時、除非你爬出山谷，否則根本不可能找到更深的谷，這就是「流水下山演算法」所遭遇到的困難了。以下是我們用 Google 顯示 (x-5)*(x-3)*(2x+5)*(x+3) 這個具有兩個山谷的函數，所得到的圖形。

圖、兩個山谷的情況，如何找到最低的山谷呢？

假如我們在上圖中左邊的山谷，那麼怎麼能知道右邊還有一個更低的山谷呢？這就是「流水下山演算法」的困難之所在了！

當然、也有人試圖提出一些企圖找到更深的谷，或爬到更高的山的演算法，這些演算法往往是以爬山演算法為基礎，然後再作一些改良，像是「模擬退火演算法」(Simulated Annealing Algorithm) 或大洪水演算法 (Great Deluge algorithm) 等等，這些方法都是企圖讓「流水下山演算法」有機會跳出山谷而設計的方法。

當然、您也可以企圖加上「衝力」之類的想法讓「流水下山演算法」可以衝出低谷，但是到底要衝多久，還有該往哪個方向衝才對呢？那這種方法是否該改叫「衝山演算法」呢？

當然、我是沒有聽過這種名稱啦！

另外、對於上述的單變數函數而言，不是往左邊走就是往右邊走，但是如果有兩個變數，例如像 x^2+y^2+3x+5y+6 ，但是只有一個山谷，那麼我們該修改哪個變數呢？舉例而言，以下就是 Google 所畫出的 x^2+y^2+3x+5y+6 之圖形。

在上述的雙變數情形中，我們可以隨機的挑一個變數，然後向左或向右移動一小步，只要移動後的點更低就接受，如果連續很多次移動都沒辦法找到更低的點，就認為已經到達山谷，這樣的方法其實還蠻有效的，這種方法可以稱為「隨機下山演算法」 (反過來英文中以爬山的角度來看，所以稱為隨機爬山演算法 Stochastic Hill Climbing Algorithm)。

當然、隨機的方法有時會比較沒效率，如果我們可以很容易的透過微積分計算斜率 (導數) 的話，那麼不管幾個變數，我們都可以計算出山坡上最陡峭的那一個方向，這種微積分概念稱為「梯度」，如下圖所示：

圖、曲面與每一點的梯度向量

在上圖中，底下的平面上所畫的向量，就是上面那個曲面在該點的梯度，換句話說某一點的梯度其實是一個向量。梯度的計算公式如下：

如果我們可以計算某函數之梯度的話，那麼就可以不用透過隨機的方式去亂走了，只要朝著梯度的方向走去，就是最快下降的道路了。

如果我們採用這種沿著梯度方向往下走的方法，就稱為「梯度下降法」(Gradient Descent)，這種方法可以說是一種「貪婪演算法」(Greedy Algorithm)，因為它每次都朝著最斜的方向走去，企圖得到最大的下降幅度。

在程式人雜誌上一期的焦點「神經網路」中的「反傳遞演算法」，其實就是一種梯度下降法，所以才會有下列這段程式：

function sigmoid(x) {
  return ml.tanh(x);
}

function dsigmoid(y) {
  return 1.0 - y*y;
}

其中的 sigmoid(x) 設定為 tanh(x) 這個函數，tanh(x) 的數學定義如下：

而 dsigmoid(y) 中的 1.0 - y*y 則是 y=tanh(x) 的微分式，對每個 y=tanh(x) 都取微分式的時候，其實就是梯度的方向，因此「反傳遞演算法」事實上是一種梯度下降法啊！

這時，或許各位會想起，「貪婪演算法」怎麼感覺有點熟悉，似乎在哪裡學過？

如果各位學過演算法課程，或許想起像「最小擴展樹」(Minimal Spanning Tree) 的演算法，您會想到這種方法也很貪婪，因為每次都找最小的邊來加入，那也是一種「貪婪演算法」，但這與此處的貪婪演算法之概念顯然有些差距了。

參考文獻

【本文由陳鍾誠取材並修改自 [維基百科]，採用創作共用的姓名標示、相同方式分享授權】

人工智慧 - 採用 JavaScript 實作

爬山演算法

參考文獻