1. StochasticSteepest Ascent는 너무 Greedy한 알고리즘이다. 즉 너무 현재상태에서만 좋은 값을 구하려고 한다. 그래서 초기값에 따라 너무 의존적으로 local에 빠지기 쉽다. Stochastic은 neighbors를 구할 때 확률적인 요소를 추가하여 항상 best한 이웃을 구하는 것이 아닌, 조금 안 좋은 이웃을 선택할 수 있다. 그렇게 구한 neighrbor의 value와 current value를 비교하여 더 좋으면 update한다. 어떻게 확률적으로 이동하는지는 아래에서 살펴보자. 1) 현재 위치를 random으로 초기화2) 현재 위치의 value 계산while: 3) 현재 위치를 기준으로 모든 neighbors를 구함. 4) neighbors 중 stoc..
