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本文主要记录和分享学习到的知识，算不上原创。
*参考文献见链接。
本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法中的爬山算法 (Hill climbing)。
前言
Hill climbing 的过程
Hill climbing 的伪代码
爬山算法是以local search为核心框架的启发式算法中最简单的算法，当然，结果一般也不太好，因为爬山算法有一个很大的缺点：不能跳出局部解。
就像我们在local search那篇文中提到，以local search 为框架的启发式算法需要综合考虑到算法的两个方面，即intensification和diversification。爬山算法在diversification这一方面没有任何措施，所以导致不能跳出局部最优解。
所以对于可能拥有若干个（数目还很多）的MIP问题，仅仅依靠爬山算法，效果是比较差的。所以大部分情况下也不会考虑仅使用爬山算法。
但是爬山算法作为local search中最简单的算法，理解爬山算法有助于进一步理解local search。
由于hill climbing是以local search为框架的，所以其算法过程也是很类似的。
首先，我们先摆出local search的过程：
（1） 生成初始解：算法从一个初始解或若干个初始解出发；
（2） 定义邻域和候选解：定义解的邻域，并产生若干个候选解；
（3） 确定新解：从候选解中确定新解；
（4） 迭代：重复上述搜索过程，直至满足终止条件，期间可能伴随着参数的调整。
再一一对应local search的过程，将其中一些元素具体化，即可得到hill climbing的过程：
（1） 生成初始解：算法从一个初始解开始。初始解可以随机生成，也可以是给定的。
（2） 定义领域和候选解：定义解的邻域和候选解。不同的爬山算法会考虑不同的邻域结构。
（3） 确定新解：选出候选解中的最优解，如果最优解大于当前解，则将该局部最优解作为新解；
（4） 迭代：重复上述搜索过程，直至满足终止条件。终止条件可以是时间、迭代次数，也可能是当前解不能进一步优化了。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/liuyingsme/p/9858523.html
